基于应力突变率的双向进化结构优化方法

提出了一种新的基于应力突变率的双向进化结构优化方法,以进化优化过程中一次删除或添加单元后,新旧拓扑结构的应力突变率作为添加单元的准则,实现了线弹性结构的拓扑优化设计。方法易于实现并改进了传统双向进化结构优化方法中参数较多的缺点。算例表明:基于应力突变率的双向进化结构优化方法可以得到结构合理、边界清晰的拓扑优化构形,并且具有更好的全局寻优能力。

基于联合算法的连续体结构拓扑优化新方法

由于遗传算法(GAs)的随机性,其直接应用于拓扑优化问题时会产生棋盘格现象。因此,研究小组提出了一种新的拓扑优化方法,它在传统的双向进化结构优化算法(BESO)的基础上融合了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),并利用NSGA-Ⅱ算法的全局进化机制,改善BESO算法的全局最优可搜索性。优化目标为结构刚度最大化,数值算例验证了算法的有效性与稳定性。在相同约束条件下与传统BESO算法比较,发现研究小组提出的方法可以提高结构刚度,证明了其优越性,并且其适用于复杂的工况条件,对工程结构的优化具有指导意义。