針對拓撲優(yōu)化過程中計算精度對優(yōu)化結果的影響,將自適應p型有限元與雙向漸進結構拓撲優(yōu)化BESO（Bidirectional Evolutionary Structural Optimization）相結合,根據誤差控制參數(shù)設置,通過單元能量誤差分析,自適應地提高單元階次,有效改善有限元計算精度,并采用靈敏度過濾算法和穩(wěn)定策略,減輕了棋盤格和迭代振蕩現(xiàn)象。通過最小柔度拓撲優(yōu)化問題實例的計算,驗證了該方法的可行性,結果表明所提出方法可在較粗糙的網格下提高拓撲優(yōu)化計算精度,得到更高的優(yōu)化效率和更好的優(yōu)化結果。 

【文章來源】：機械強度. 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

過濾算法示意圖

BESO流程圖

懸臂梁優(yōu)化最終拓撲結構，應力云圖及單元階次分布如圖4、圖5、圖6所示，結果顯示最終結構中很好的避免了棋盤格分布現(xiàn)象的出現(xiàn)，圖7給出了懸臂梁算例優(yōu)化的目標函數(shù)和結構體積比的迭代歷程圖，可以看出迭代后體積比保持在目標體積50%，同時目標函數(shù)柔度值也平穩(wěn)波動直至收斂。為了進行對比，同樣條件下對懸臂梁例子也進行了h型有限元的BESO求解，最終拓撲結構及應力云圖如圖8、圖9所示。圖4 懸臂梁最終拓撲結構

【參考文獻】：
期刊論文
[1]ESO在2-D結構模型優(yōu)化中的改進及應用[J]. 陳小明,賴喜德,唐健,朱李,趙璽.  機械強度. 2016(05)
[2]求解弱不連續(xù)問題的p型自適應有限元方法[J]. 王彪,肖映雄,李真有.  固體力學學報. 2016(01)



本文編號：3321048