改进的可移动变形组件拓扑优化方法

针对经典可移动变形组件法的优化结果易受组件初始化影响的不足,设计了基于双循环机制的改进的MMC算法,内循环基于可移动变形组件法,实现快速寻优;外循环基于组件贡献率设计俄罗斯轮盘赌算法,然后选择、删除和替换部分组件,最终将重新构造的结构引入内循环再次寻优。MBB梁和短悬臂梁的优化算例表明,相比于经典MMC算法,改进的MMC方法虽然运算成本明显增加,却较好地克服了组件初始化对寻优结果的影响,并获得了更佳的优化效果。

基于移动可变形组件法(MMC)的运载火箭传力机架结构的轻量化设计

传力机架是运载火箭箭体与发动机连接的关键部件,负责将发动机推力载荷有效的传递至箭体,其结构的轻量化设计不仅可以保障火箭发动机的推重比、提高火箭的稳定性,还可以为我国未来可重复使用式火箭的研究提供一定的参考.本文在移动可变形组件(moving morphable component, MMC)的框架下,提出了一种解决传力机架结构轻量化设计的方法.在该方法中,机架结构的拓扑通过一组具有显式几何信息的组件来表示,这使最终优化布局可以被少量的设计变量所描述.通过分析传力机架结构设计的特点和要求,以刚度最大化为目标,体积分数(保证结构重量)为约束,建立了基于MMC显式拓扑优化方法下的问题列式.同时搭建了可对工程中传力机架结构轻量化设计的平台,并进行相应结构的拓扑优化.在两种载荷工况(即零位状态和摇摆状态)作用下,最终优化结果在中间推力载荷区域与锥段相连位置之间,所形成的较大翼板结构增强了传力机架的抗弯能力.通过与传统机架结构的对比,证明了本文所提出方法在传力机架结构轻量化设计方面的有效性.

可移动变形组件法中组件数对拓扑结构优化的影响

可移动变形组件法因具有设计变量少、可显式表达结构几何参数等优点,现已广泛被应用于工程结构的拓扑优化设计中。针对可移动变形组件法中组件数目对拓扑结构优化的影响,基于可移动变形组件框架,利用有限元分析和灵敏度分析求解设计域的结构场,以移动渐近线法更新设计变量,以体积为约束函数,以结构柔度最小为目标函数,研究了不同组件数目对特定受力条件下短板算例的拓扑结构优化的影响。结果表明随着组件数目从6个增加至20个时,目标函数值相应减小,拓扑结构轮廓更为光滑、细节更加突出;然而其拓扑优化结构的复杂程度相应增加、优化耗时增加。研究结果为实际拓扑优化中合理选择组件数目提供了有益的借鉴。

基于可移动变形组件法的纯电动汽车门槛梁截面优化设计

为了有效地保护电动汽车在侧面刚性柱碰撞过程中的电池安全,文章采用新型拓扑优化方法——可移动变形组件法(MMC),设计出合理的门槛梁挤压铝结构,使其充分吸收柱碰能量。通过提取侧面刚性柱碰撞过程中各时刻门槛梁结构受力及变形情况,结合门槛梁周边结构特点,确定拓扑优化初始设计域与边界条件;通过对简化后的门槛梁优化设计域进行多工况拓扑优化,设计出一种新型的挤压铝一体式成型门槛梁结构,并对该结构进行轻量化设计优化;优化前后侧面刚性柱碰分析结果表明,该优化门槛梁设计满足动力电池包的保护要求,其中电池外板侵入量降低了16%,减重率达7.4%。

基于SIMP-MMC结构尺寸精确控制拓扑优化方法

随着结构拓扑优化方法的发展,为提高其优化结果的工程可制造性,部分学者提出了整合现有拓扑优化方法的策略。具体地,探讨了基于变密度法与可移动变形组件法相融合的拓扑优化方法。该方法首先利用变密度法中的幂函数特性,以快速获得结构主传力路径;其次针对变密度法中的灰度单元,提出采用Otsu阈值处理算法以最大化反映二值拓扑结构信息;在此基础上,利用形态学思想构建了以结构骨架拐点为分界的组件,并过渡到可移动变形组件法完成优化,最终获得精确结构尺寸。分别通过对二维与三维数值算例的最小柔度拓扑优化问题计算,得到结构边界光滑且精确尺寸的优化结果,验证了该方法的有效性。

考虑最小尺寸精确控制的SIMP和MMC混合拓扑优化方法

拓扑优化作为一种先进设计方法,已被成功用于多个学科领域优化问题求解,但从拓扑优化结果到其工程应用之间仍存在诸多阻碍,如在结构设计中存在难以制造的小孔或边界裂缝和单铰链连接等.在拓扑优化设计阶段考虑结构最小尺寸控制是解决上述问题的一种有效手段.在最小尺寸控制的结构拓扑优化方法中,通用性较强的固体各向同性材料惩罚法SIMP优化结果边界模糊不光滑,包含精确几何信息的移动变形组件法MMC对初始布局具有较强依赖性.本文提出一种考虑最小尺寸精确控制的SIMP和MMC混合拓扑优化方法.所提方法继承了二者优势,避免了各自缺点.在该方法中,首先采用活跃轮廓算法ACWE获取SIMP输出的拓扑结构边界轮廓数据,提出了SIMP优化结果到MMC组件初始布局的映射方法.其次,通过引入组件的3个长度变量,建立了半圆形末端的多变形组件拓扑描述函数模型.最后,以组件厚度变量为约束,构建了考虑结构最小尺寸控制的拓扑优化模型.采用最小柔度问题和柔性机构问题验证了所提方法的有效性.数值结果表明,所提方法在无需额外约束的条件下,仅通过组件厚度变量下限设置,可实现整体结构的最小尺寸精确控制,并获得了具有全局光滑的拓扑结构边界.

考虑增材制造悬垂约束的传力机架轻量化设计方法

运载火箭发动机传力机架是将发动机的推力载荷传递至箭体的关键连接部件。对质量占比较大的发动机传力机架结构进行轻量化优化,可以有效地提升火箭发动机的推重比,实现结构的高效承载及使用增材制造技术稳定生产。基于移动可变形组件法(moving morphable component,MMC)框架,考虑增材制造过程中的悬垂约束,提出了一种运载火箭发动机传力机架结构的轻量化设计方法。此方法能够考虑刚度、质量、设计空间、制造约束等设计要求,在限制结构质量(体积)的约束条件下,实现结构刚度的最大化。推导了相关优化问题列式,给出了优化流程,并进行了若干典型算例。通过对优化结果的重分析可知:优化结果满足运载火箭发动机传力机架的刚度要求及传力机架材料的最大应力要求,在质量上相比传统的机架结构有显著优势,优化结果中不存在大悬挑结构且满足增材制造特有的悬垂约束,验证了此方法的有效性。

基于MMC的自修复材料结构与微胶囊的协同优化

自修复材料作为一种力学构件不仅需要结构宏观构型的拓扑优化,而且需要兼顾自修复剂载体微胶囊的尺寸和分布对自修复材料力学性能和修复效果的影响,因此对结构宏观构型与内置微胶囊进行协同优化具有重要的意义。研究基于可移动变形组件法,以结构柔度为目标函数,材料面积为约束条件,建立了内置微胶囊组件的二维数学模型,基于移动渐近线法(MMA),给出了协同优化自修复材料的设计方法,并与经典自修复材料进行了对比研究,验证了协同优化的优越性。研究表明:两类自修复材料的构型具有相似性;两类自修复材料的结构柔度均随微胶囊体积分数的增加而提高,力学性能发生不同程度的劣化;与经典自修复材料相比,随着体积分数的增加,协同优化自修复材料呈现出更为优异的力学性能,当体积分数接近14%时,其柔度值仅为经典自修复材料的66.1%。

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。

数据驱动下的声学器件音质优化

音质是声学器件声音表现的重要衡量标准.但音质的优化过程需要对大量频点的响应进行协同优化,造成优化问题的可求解性较差.该文提出了一种数据驱动下的声学通道拓扑优化设计方法,可实现声-结构系统中的声频响快速预测,进而借助显式拓扑优化技术实现声学器件的音质优化.通过人工神经网络对结构几何参数、激励频率与声频响之间的非线性关系进行建模,以可移动变形组件(moving morphable components,MMC)法中的结构几何参数、激励频率为输入变量,以声压频响作为输出变量,通过训练多层前馈网络建立了声频响的人工神经网络模型.所得结果可以有效地将目标频带内的声压级范围差从44.89 dB缩小至6.49 dB,相较于传统优化方法,求解速度约为之前的16.3倍,表明了当前方法对音质优化问题的快速求解具有明显效果.

基于数据驱动的舵面结构优化设计

在航空航天领域,基于结构拓扑优化理论的轻量化设计需求逐步增加;而一些高端装备的空气舵通常服役于严酷的热力耦合环境中,对其进行高效地轻量化设计兼具挑战和重要意义.对于给定的载荷,薄壁结构的刚度特性可以通过增加肋或加强筋而得到显著增强,这与空气舵结构的设计需求高度一致.然而,传统隐式拓扑优化框架下的加筋设计存在设计变量数目多、计算效率较低、不易保证筋条几何特征以及不便直接将优化设计结果导入CAD系统等问题.本研究采用了全新的显式拓扑优化方法-移动可变形组件法(MMC),并结合数据驱动对具有异形封闭几何特征的空气舵进行高效加筋设计.该方法直接对筋条骨架的几何信息进行优化,具有设计变量少、计算效率高、优化结果可与CAD软件无缝衔接等优势,从而解决了采用隐式拓扑优化方法及后续模型重构、参数优化等冗余步骤所面临的优化周期长、对设计人员经验依赖性强等问题.进一步,建立了加筋布局与关键力学性质映射的人工神经网络模型;将其作为代理模型进行优化可极为高效地得到高质量的初始设计,从而显著提升了舵面结构优化设计的效率.文章设计框架融合了结构拓扑优化算法与人工神经网络技术,可以推广应用于其他高端装备的智能设计.

考虑平稳随机响应的显式结构拓扑优化

随机载荷是工程结构在服役中经常承受的一种复杂的载荷形式,通常采用统计学特性对其进行描述。对随机载荷作用下的结构进行拓扑优化设计是一项极具挑战性的工作,其主要难点在于,(1)传统隐式拓扑优化方法的设计变量数巨大,且用于结构动态性能拓扑优化问题时存在虚假模态等数值不稳定问题;(2)对结构的随机动力响应统计量及其灵敏度进行计算需要极大的计算量;(3)隐式拓扑优化框架下的分析模型与优化模型强耦合,导致结构有限元模型具有极高的自由度,进一步加剧了上述困难。本文基于移动可变形组件框架和虚拟激励法理论,提出了一种平稳随机载荷作用下结构的显式拓扑优化设计方法。通过将一系列可移动和可变形的结构组件作为优化的基础单元,实现了使用少量设计变量描述结构拓扑构型的目的。采用虚拟激励法、自由度删除技术和模态位移法有效降低了对结构进行随机振动分析和灵敏度分析的计算量。在此基础上,以结构柔顺度的标准差为目标函数、以设计域内实体材料的体积为约束条件,实现了限带白噪声作用下结构的拓扑优化设计,并通过数值算例验证了本文方法的有效性。

通过接头连接的双相材料结构拓扑优化研究

出于结构的可制造性考虑,以提高双相材料结构的强度、稳定性和耐久性等性能为目标,本文利用拓扑优化方法研究了通过接头连接的双相材料结构。在显式拓扑框架下添加了“接头”作为优化的基础构件,构造了双相材料的材料属性插值模型,建立了可同时优化材料属性和结构布局的拓扑优化模型。通过对双相材料结构进行优化设计,实现在保证结构强度的同时减轻结构重量、降低材料成本等目的,为实际工程应用提供一定的理论和技术支持。

基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法

针对以固体各向同性材料法(SIMP)、水平集法(Level-set)等为代表的传统连续体拓扑优化算法存在的计算代价昂贵、生成结构几何隐式等缺陷,结合深度学习与可移动变形组件法(MMC),提出一种基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法。在第一阶段使用深度学习模型预测取代有限元分析的多数费时迭代计算,第二阶段对深度学习模型预测所得结构进行少量迭代微调,形成最终的带有显式几何特征的优化结构。在相对一般的数据集下定量与定性地验证了本文方法的可行性与有效性,并研究了第一阶段深度学习模型的训练程度与最终生成结构质量及总体耗费时间的关系。结果表明:与传统连续体拓扑优化算法相比,本文方法能在保证拓扑优化结构生成质量的同时节约90%以上的计算时间。

面向不锈钢地铁整车结构的显式拓扑优化设计

随着轨道车辆轻量化设计需求日益突出,拓扑优化技术正加速应用于车辆关键局部结构高性能轻量化设计并取得较显著减重成果,但受限于制造要求和较大的计算规模,整车级车体结构拓扑优化已为轨道车辆设计阶段的难点之一.论文针对某不锈钢地铁车体结构设计需求,基于移动可变形组件法(Moving Morphable Component, MMC),开展显式拓扑优化框架下的整车级车体结构优化设计.依据EN 12663标准工况及车体设计空间,建立了地铁车体结构MMC拓扑优化数学模型,给出了相应的拓扑优化设计流程,搭建了地铁车体结构显示拓扑优化算法平台.按照设计流程,基于灵敏度的驱动,以车体结构的整体刚度作为设计目标,同时设置质量约束,通过调控组件移动、旋转和变形,实现对整车级车体结构的拓扑优化研究,确定了车体拓扑构型.基于MMC方法,可有效降低优化过程中的计算量,直接获取较为清晰的不锈钢地铁车体结构整车级传力路径,论文数值算例验证了该算法的优势.