数据驱动的曲面构件形状-拓扑协同优化方法

作     者：高天贺 田阔 黄蕾 张澍 李增聪 GAO Tianhe;TIAN Kuo;HUANG Lei;ZHANG Shu;LI Zengcong

作者机构：大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室工程力学系大连116024 

出 版 物：《航空学报》 (Acta Aeronautica et Astronautica Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第2期

页      面：275-286页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 

基　　金：国家重点研发计划(2022YFB3404700) 国家自然科学基金(11902065) 

主　　题：形状-拓扑协同优化 网格变形 数据驱动 曲面构件 径向基函数 

摘      要：针对紧凑设计空间下曲面构件极致轻量化需求,提出一种数据驱动的曲面构件形状-拓扑协同优化方法,主要包括离线、在线和更新3个阶段。离线阶段中,首先通过拉丁超立方采样方法在设计空间内采样,并利用网格变形技术进行参数化建模,获得样本点对应的网格模型。然后对上述网格模型分别进行拓扑优化,获得优化后的应变能。基于上述步骤获得的样本数据,训练径向基函数代理模型,其中形状设计变量为输入,拓扑优化获得的应变能为输出。在线阶段中,将基于离线阶段获得的代理模型开展优化设计,采用协方差矩阵自适应进化策略来提高优化效率。更新阶段中,计算代理模型优化结果的真实响应,并将其加入样本数据集进行代理模型更新。最后,通过简支梁和航天器舱门算例开展算法验证。结果表明相比针对固定形状获得的拓扑优化结果,提出方法优化获得的应变能结果分别降低了20.08%和37.93%,表明提出方法具有更优的设计能力。