基于多分辨率-多边形单元建模策略的多材料结构动刚度拓扑优化方法

利用多边形有限单元的高精度求解优势,融合多分辨率拓扑优化方法,实现粗糙位移网格条件下的高分辨率构型设计,由此提出多材料结构动刚度问题的拓扑优化方法。将多边形单元(位移场求解单元)劈分为精细的小单元,构造设计变量与密度变量的重叠网格,形成多分辨率-多边形单元的优化建模策略;以平均动柔度最小化为目标和多材料的体积占比为约束,建立多材料结构的动力学拓扑优化模型,通过HHT-α方法求解结构动响应,采用伴随变量法推导目标函数和约束的灵敏度表达式,利用基于敏度分离技术的ZPR设计变量更新方案构建多区域体积约束问题的优化迭代格式;通过典型数值算例分析优化方法的可行性和动态载荷作用时间对优化结果的影响机制。

列车制动盘散热特性分析及拓扑优化

针对紧急制动工况下制动盘散热问题,采用计算流体力学分析方法对某型通风式制动盘进行了散热特性研究。对制动盘内部流道速度场和对流换热等进行评估,在此基础上,采用由N-S方程与达西定律耦合成的Brinkman方程拓扑优化,实现制动盘散热能力提升的优化目标。结果表明:优化后的模型在整个制动工况中散热量提高了13.46%。

流-热-力耦合的高性能结构拓扑优化设计方法

拓扑优化和增材制造技术的快速发展为高性能复杂装备提供了高效的产品设计和制造方法。目前高性能结构拓扑优化只考虑热-力耦合或者流-热耦合的设计,且大多局限于简单结构,未考虑流-热-力三场共同作用下的设计,限制了结构性能的提升。针对流-热-力多物理场工况下的高性能复杂结构设计这一挑战,提出了一种流-热-力耦合拓扑优化方法,以提高复杂结构的承温能力。首先引入流场、温度场和结构位移场的控制方程,对计算域的流固材料进行统一表征;然后以最小化平均温度为目标,以流动能量耗散和结构柔度为约束,建立了流-热-力耦合的拓扑优化模型,并结合变分法和拉格朗日函数开展了设计变量的灵敏度分析;最后将所建立的拓扑优化模型应用于涡轮的结构设计,得到了散热性能良好、流道分布合理的可增材制造结构。

考虑海缆实际载流量的海上风电集电系统拓扑优化

海缆实际载流量是海缆选型的重要依据,在海上风电场集电系统拓扑优化中,考虑不同敷设区段海缆载流量存在的差异以及海缆多回路并联敷设时磁热效应对载流量的影响,对保障集电系统的安全性具有重要意义。首先,采用模糊C均值算法对风机进行聚类分区,将集电系统拓扑优化分解为分区内、外拓扑优化。然后,在分区内采用基于Voronoi图的拓扑搜索算法进行求解;在分区外拓扑优化中,考虑海缆瓶颈区段、回路数对载流量的影响,构建混合整数非线性优化模型,线性化后采用优化求解器GUROBI进行求解。最后,以某实际风电场为例进行仿真验证。结果表明,所提模型能保证海缆实际载流量始终大于海缆工作电流,可有效保障集电系统的安全性。

基于水平集带方法的柔顺机构拓扑优化研究

水平集方法在拓扑优化问题中采用隐式函数的零水平集描述结构边界,由于可以方便的表达结构拓扑变化并使结构边界保持清晰和光滑的特性,水平集方法很快成为拓扑优化领域的重要方法之一。但是由于水平集方法在优化过程中存在拓扑变化的不连续性,容易出现数值不稳定、初始设计依赖性等问题。近年来水平集带方法的提出可以有效改善这一现象,成为提升水平集方法拓扑表达能力的重要手段。本文将水平集带引入到参数化水平集拓扑优化方法中,并对其在柔顺机构优化设计问题中的应用开展研究。水平集带方法在水平集函数的零水平集附近引入水平集带区域,采用水平集函数插值可以得到带宽范围内[0,1]区间连续分布的材料密度,并在优化过程中通过逐渐减小水平集带的宽度使带宽范围内的材料密度逐渐收敛至0-1分布。该方法结合了变密度法的优势,使优化过程中材料密度变化保持连续,可以提升参数化水平集方法的稳定性,得到更优的目标函数值,并有效改善水平集方法的初始设计依赖性问题。本文通过多个柔顺机构的拓扑优化算例从不同初始设计、不规则设计域及几何非线性等多方面分析和验证了该方法的有效性,计算结果表明该方法对面向实际工程的复杂设计问题具有较好的适用性。

考虑宏观结构性能的多材料微结构拓扑优化设计

多孔微结构材料以其质量轻、比刚度/比强度高、抗冲击等优异力学性能,被广泛应用于航空航天等工程领域。相比单一材料设计,多材料设计可获得力学性能更优的微结构拓扑构型。拓扑优化是实现多材料布局设计的有效方法之一。通过构建基于差集的多材料水平集描述模型和交替活动相算法,提出了基于参数化水平集的多材料微结构拓扑优化设计方法。首先,构建了基于差集的多材料水平集描述模型,利用N个水平集函数实现N+1相材料拓扑的精确描述。然后,引入交替活动相算法,将原始N+1相多材料优化问题分解为N(N+1)/2个双相材料优化子问题,以减少设计变量与约束条件,提高计算效率。最后,采用均匀化方法计算多材料微结构的等效弹性张量,以宏观结构柔度最小化为优化目标,各相材料用量为约束条件,构建多材料微结构拓扑优化模型,并利用优化准则法实现上述优化模型的高效求解。数值算例结果表明,所提方法可有效实现多材料微结构的拓扑优化设计,所设计微结构均具有光滑的结构边界和清晰的材料界面。

结构拓扑优化的Q学习-元胞方法研究

传统的拓扑优化算法均基于灵敏度分析的方式求解,如渐进结构优化法(Evolutionary Structural Optimization, ESO)和变密度法(Solid Isotropic Material with Penalization, SIMP)等,灵敏度分析依赖于严谨的数学模型,结果可信度高,但面对不同的结构和约束条件都需要反复重新推导单元灵敏度,对使用人员的数学能力有较高要求,而且也导致了收敛速度慢、迭代步数多的问题。针对现有优化方法中存在的缺陷,结合强化学习Q学习理论和元胞自动机原理,提出一种新的拓扑优化方法:Q学习-元胞法(Q-learning-Cellular Automaton, QCA),尝试为工程构件的优化设计提供一种新思路。这种方法以有限元单元作为元胞,将所有元胞的智能行为集成为一个Q-learning智能体。训练过程中,各个元胞首先完成对自身环境的感知,然后调用智能体进行决策并通过环境交互得到反馈,智能体也借此得到大量数据来学习更新,整个过程不涉及数学模型推导,通过智能体和元胞的不断探索即可完成优化。在此基础上,探讨元胞的选择及其邻域和状态的描述方式,针对元胞的动作空间及收益函数进行比选,进而编制相关拓扑优化软件。优化算例表明,QCA方法优化后的拓扑构型与传统优化方法的构型基本一致,迭代步数较SIMP法降低了64%,且柔顺度更低。Q学习-元胞法在结构拓扑优化中具备良好的可行性,计算效率高且具有迁移优化能力,在结构拓扑优化领域极具潜力。

基于并行拓扑优化的假体股骨柄设计

与股骨接触的假体柄是人工髋关节的主要部件,在全髋置换手术中起着重要作用。采用变密度固体各向同性材料惩罚(Solid Isotropic Material with Penalization,SIMP)拓扑优化方法和多尺度的并行拓扑优化方法,分别得到A型和B型两种股骨柄结构,并将股骨柄结构柔度变化幅度作为对比指标,比较了两种股骨柄对载荷方向变化的敏感度。利用有限元方法对A型股骨柄和B型股骨柄进行多工况下所对应股骨的应力分析。研究结果表明,在3种工况下,A型股骨柄和B型股骨柄对股骨的平均应力分别为14.80、22.55、16.94 MPa和10.89、20.92、16.50 MPa。对B型股骨柄进行压力加载试验,试验结果表明,在内侧测点,试验的应变值与仿真值的平均误差为-1682με,平均相对误差为20.3%;在外侧测点,试验的应变值与仿真值的平均误差为1281με,平均相对误差为19.5%。该方法为股骨假体柄结构的可靠性设计提供了有效参考。

基于改进BESO法连续体结构拓扑优化研究

拓扑优化与传统尺寸优化和形状优化相比,提供了更广泛的设计灵活性,其应用越来越广泛。伴随着结构拓扑优化的发展,其优化方法也在不断进步,因此,其方法的研究凸显出重要的理论及工程应用价值。由于双向渐进结构优化方法(bi-directional evolutionary structural optimization,BESO)有很强的通用性,理论和程序实现简单,优化效率高,能够得到一系列黑/白分布的拓扑构型,正日益广泛地应用于工程实际当中。但双向渐进结构优化方法和其改进的方法在对于解决应力约束下的拓扑优化问题上一直都存在着不可忽视的问题。针对连续体结构,采用ABAQUS软件和改进双向渐进结构优化方法相结合来实现结构的拓扑优化,从而能够解决应力约束拓扑优化问题,进而证明其优越性以及应用在工程实例的可行性,详细描述BESO方法及其在工程领域中的应用,分析双向渐进结构优化方法成功的根本原因,以及相较于其他拓扑优化方法的优点,然后基于约束条件优化问题,提出约束条件与拓扑变量的关系。以结构应变能最小化为目标,利用拉格朗日方法推导出以应力约束作为约束条件,对C形夹、工字钢梁结构进行拓扑优化,验证了改进双向渐进结构优化法的有效性,提高了材料利用率,从而验证了改进双向渐进结构优化法在实际工程中的可行性。

连续纤维增强复合材料结构多尺度拓扑优化设计

连续纤维增强复合材料具有重量轻、比强度和比模量高的特点,日益受到航空航天等高端装备制造领域的青睐,同时连续纤维3D打印技术的发展使具有复杂几何构型和纤维分布的复合材料结构制造成为可能。为发挥复合材料多尺度的可设计性及获得更好的结构性能,本文基于独立连续拓扑变量提出了一种连续纤维复合材料结构多尺度拓扑优化方法。该方法引入基于主应力的纤维方向插值策略,解决纤维取向优化过程中易陷入局部最优的问题,实现连续纤维复合材料结构宏观拓扑、微观纤维方向和纤维疏密的并行优化设计。采用移动渐近算法(MMA)进行优化求解,数值算例证明了提出方法的有效性和稳定性,对连续纤维复合材料结构设计和路径规划具有指导意义。

平衡车车架拓扑优化设计与仿真分析

目的本研究以平衡车车架为研究对象,旨在满足模型强度与刚度约束条件的前提下,通过拓扑优化设计实现车架质量的减轻,从而为平衡车车架的轻量化设计提供参考。方法首先,通过SolidWorks软件建立车架的三维模型,然后利用ANSYS Workbench对原始车架进行静力学分析,以获取车架的应力分布情况。在此基础上,采用AltairInspire软件对原模型进行拓扑优化,优化目标是减少车架的质量。结果经过拓扑优化设计,得到了优化后的重构模型。与原始车架相比,优化后的车架质量减少了约54.0%。虽然优化后的车架在满足使用规范的前提下,米塞斯应力有所上升,但仍小于材料的屈服强度,确保了车架的安全性和稳定性。结论本研究通过拓扑优化方法有效地减少了平衡车车架的质量,同时保持了必要的结构强度和刚度。尽管优化后车架的应力有所增加,但仍在材料允许范围内,证明了拓扑优化在车架轻量化设计中的可行性。该方法为未来平衡车车架部件的设计和改进提供了新的思路和参考。

动车前端承载结构拓扑优化及车体动态承载极限分析

使用OptiStruct软件,对车体前端承载结构进行拓扑优化,以体积分数为约束,以最小应变能作为优化目标,通过优化结果对车体前端骨架结构进行重新排布。对优化后的车体在车钩安装座、前端吸能结构及防爬器三个不同位置加载,完成刚性墙对车体冲击过程仿真。对车体在冲击过程中冲击力-时间曲线和不同时刻应力分布进行分析,得到车体弱刚度区域,通过应力变化临界点确定车体承载极限。对弱刚度区域不同组件的能量-时间曲线与上述承载极限结果进行验证。结果表明,优化后车体前端刚度大幅提升;在车体承载极限内,不同位置加载对车体承载极限影响较小;通过弱刚度区域各不同组件的能量-时间曲线可以准确地找到车体承载极限达到临界点的时刻,为车体动态承载极限提供数据分析。

基于ANSYS的工业机械臂结构分析与拓扑优化设计

机械臂的刚度和固有频率对其可靠性有重要影响,需对其进行深入研究。文章对某型六自由度工业机械臂进行建模设计,在ANSYS软件采用有限元分析方法对机械臂在力矩最大的工况下进行静态结构分析和模态分析,验证其刚度和固有频率是否符合要求。进一步采用拓扑优化方法对大臂进行优化,然后对大臂进行模型重构,导入到整个机械臂中进行结构分析与模态分析,比较优化前后机械臂的性能差异,验证了改良后机械臂的可靠性,实现轻量化目标,为后续生产提供参考依据。

基于Pyramid-Attention-U-Net深度学习模型的实时拓扑优化设计

拓扑优化设计可为现代工程提供具有卓越热学、力学及声学等多学科性能的创新型结构,移动变形组件法(Moving Morphable Components,MMC)以其独特的显示拓扑优化方法备受青睐,MMC法通过一系列可移动变形的显示组件间的移动、变形、重叠实现边界演化以完成结构优化的目的。该文利用椭圆形初始组件替代原有直线型骨架厚度二次变化组件进行拓扑优化。在减少设计变量次数的同时,可缩短一定的计算时间,但在实际计算中,随着初始组件单元数增加,中间迭代计算过程时间依旧相对较多,为精确实时获取拓扑优化构型,该文引入Pyramid-Attention-U-Net(PA-U-Net)深度学习模型加速优化设计,避免中间迭代计算过程。研究结果表明:该方法不仅在可忽略的计算时间内准确实时获取不同参数下的初始组件拓扑构型,而且准确率可达90.89%,高于其他深度学习网络模型。同时这种将深度学习与拓扑优化方法有机结合的形式在大型工程结构优化设计中具有广阔的应用前景。

基于神经网络的拓扑与打印方向同步优化

三维打印能够制造复杂的结构,并广泛应用于航空,工业,医学等诸多行业,但它也存在着一些局限性.而拓扑优化方法是在空间内寻求最佳的材料分布,从而使用更少的材料实现更轻的部件与同样的性能.近年来,三维打印结合拓扑优化的方法受到了广泛关注.众所周知,零件的打印方向会影响打印效果,并与拓扑结构,支撑体积等方面具有密切关系.鉴于此,文中提出了一种基于神经网络的打印方向优化框架.为了验证算法的可行性,根据结构柔度与所需支撑体积构造可微的损失函数,并使用人工神经网络同时对结构拓扑与打印方向进行优化.通过在二维和三维上的大量实验证明,方向优化可以在保证柔度变化不大的情况下显著减少支撑体积数量,降低打印成本.

基于I-BESO的邮轮结构开孔耦合拓扑优化

针对传统的BESO算法无法只优化开孔,文中以邮轮甲板纵桁、舷侧和贯穿孔结构为研究对象,改进BESO算法得到适用于多工况船体开孔孔型优化的I-BESO算法.对开孔孔型迭代优化,分析多工况下多种类开孔耦合优化.开孔体积减轻比达到20.92%,满足轻量化设计目标,并且缓解应力集中,使结构应力均衡分布.

面向复杂载荷工况下的横梁多分辨率拓扑优化

针对复杂载荷条件下加工中心横梁结构的刚度优化问题,提出了一种可以有效降低模型计算规模的高精度拓扑优化方法。首先,对加工中心横梁这类结构复杂、求解规模大的拓扑优化问题进行分析,发现多分辨率拓扑优化方法可以显著降低此类问题的计算成本;其次,为进一步提高计算效率,将自适应梯度分区技术引入到多分辨率拓扑优化方法中,形成一种自适应梯度分区的多分辨率拓扑优化方法,该方法在模型拓扑更新过程中只对特定的低效离散区域进行处理,以达到进一步降低模型计算规模的目的;最后,在加工中心横梁多工况优化中,将自适应梯度分区的多分辨率拓扑优化与传统的优化方法进行对比研究,发现在相同单元网格数量条件下,新的拓扑优化方法的计算速度相较于传统的拓扑优化方法提高了约8倍。

多目标拓扑优化算法在液压制动器传热优化中的应用

为有效提升液压制动器的传热性能,基于多目标优化算法对风冷盘的厚度、风槽高度、肋片倾角和肋片数量等设计变量进行拓扑优化,实现制动盘温度峰值和质量的同步降低。采用PDE方程建立风冷盘传热模型,以负热流为边界条件,求解出恒压匀速制动工况下的二维瞬态温度场。基于ANSYS Workbech建立风冷盘的三维参数化传热模型,利用台架试验法验证温度场仿真结果。采用中心组合设计法得出设计变量与优化目标的离散样本,通过多元二次回归模型构建代理模型并进行误差校核。构建优化数学模型,将质量优化目标转换为边界条件,通过序列二次规划算法得出不同质量区间的解集。结合min-max标准化和加权归一方法,得出无量纲的指标测评值,实现优化目标的性价比评价。优化结果表明,风冷盘质量降低8.3%,温度峰值降低3.7%,传热效率明显提升,经济效益和社会效益显著。

工业机器人小臂拓扑优化设计

小臂是工业机器人重要的承力部件,以某50 kg负载工业机器人小臂作为研究对象,面向增材制造进行结构优化设计。通过拓扑优化和模型重构,优化材料布局,改善小臂结构构型。经有限元分析,优化后小臂的应变、应力及固有频率等结构性能均有不同程度的改善,同时小臂的质量减轻了22.12%,实现了结构的轻量化,降低了运行能耗和成本,提高了寿命,有助于绿色制造。该拓扑优化方法具有推广价值,可以为连续结构体优化设计和改进提供参考经验,助力数字化设计和智能制造的实现。

基于Creo和Inspire的工业机器人末端执行器结构拓扑优化设计

为了在不降低力学性能的情况下实现轻量化设计,在对某工业机器人末端执行器的手指结构的使用工况和边界条件进行分析的基础上,利用Creo 7.0软件完成该手指结构的三维建模,借助Altair Inspire 2020软件先进的有限元优化求解器对手指结构在设定条件下进行拓扑优化设计和结构强度校核,在兼顾制造工艺的基础上获得手指结构的最优设计方案。拓扑优化后的手指零件质量减小了43.85%,使用上述方法进行产品结构设计,在第一时间就能实现降低开发成本、缩短产品开发周期、减少材料消耗和减轻产品重量。