基于自适应进化率的拓扑优化方法研究

由于双向渐进结构优化法(BESO)拓扑优化中,进化率值常采用恒定值形式,这会导致在迭代初期计算缓慢,后期又会快速更新单元结构,很难保证迭代计算效率。本文分别基于两类函数构建两种自适应进化率机制,以动态控制进化率值,提高拓扑优化的计算效率。算例测试结果表明,所提出的自适应进化率模型相对于恒定值型提升了40%的计算效率。