基于自适应p型有限元方法的双向渐进结构拓扑优化

发布时间：2021-08-04 04:55

　　针对拓扑优化过程中计算精度对优化结果的影响,将自适应p型有限元与双向渐进结构拓扑优化BESO（Bidirectional Evolutionary Structural Optimization）相结合,根据误差控制参数设置,通过单元能量误差分析,自适应地提高单元阶次,有效改善有限元计算精度,并采用灵敏度过滤算法和稳定策略,减轻了棋盘格和迭代振荡现象。通过最小柔度拓扑优化问题实例的计算,验证了该方法的可行性,结果表明所提出方法可在较粗糙的网格下提高拓扑优化计算精度,得到更高的优化效率和更好的优化结果。 

【文章来源】：机械强度. 2020,42(03)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

过滤算法示意图

BESO流程图

悬臂梁优化最终拓扑结构，应力云图及单元阶次分布如图4、图5、图6所示，结果显示最终结构中很好的避免了棋盘格分布现象的出现，图7给出了悬臂梁算例优化的目标函数和结构体积比的迭代历程图，可以看出迭代后体积比保持在目标体积50%，同时目标函数柔度值也平稳波动直至收敛。为了进行对比，同样条件下对悬臂梁例子也进行了h型有限元的BESO求解，最终拓扑结构及应力云图如图8、图9所示。图4 悬臂梁最终拓扑结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]ESO在2-D结构模型优化中的改进及应用[J]. 陈小明,赖喜德,唐健,朱李,赵玺.  机械强度. 2016(05)
[2]求解弱不连续问题的p型自适应有限元方法[J]. 王彪,肖映雄,李真有.  固体力学学报. 2016(01)



本文编号：3321048