基于双向演化的局部水平集组合算法用于拓扑优化
Local-level-set-based Algorithm Combined with Bi-directional Evolutionary Feature Used for Topology Optimization
DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2017.019
Keywords: 拓扑优化,局部水平集方法(LLSM),双向渐进结构优化(BESO),距离正则化方程,
topology optimization,local level set method (LLSM),bi-directional evolutionary structural optimization (BESO), distance-regularized equation (DRE)
Abstract:
摘要 本文基于双向渐进结构优化(BESO)方法和局部水平集方法(LLSM)，提出局部水平集组合算法，在拓扑优化中实现双向演化。为改进LLSM的孔洞成核能力，新算法以所提离散水平集函数为节点设计变量，拓扑导数为灵敏度，按照BESO优化准则进行双向演化得到稳定拓扑解。然后通过迭代求解距离正则化方程(DRE)来组合LLSM获得最终拓扑。在LLSM中，DRE用来代替重生成步骤，并构造条件稳定差分格式求解DRE。最终给出典型实例验证所提算法的收敛性和数值稳定性
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