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振动与冲击 2024年第3期43卷 77-85页

作者：占金青王啸蒲圣鑫刘敏华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室南昌330013 中国科学院合肥物质科学研究院合肥230031

为了满足多相材料结构动态性能要求,提出一种基于等效静态载荷法的多相材料结构动态拓扑优化设计方法。采用序列固体各向同性料插值模型惩罚刚度矩阵和质量矩阵,以多个动载荷作用的多相材料结构总动态柔顺度最小化为优化目标,以结构质... 详细信息

为了满足多相材料结构动态性能要求,提出一种基于等效静态载荷法的多相材料结构动态拓扑优化设计方法。采用序列固体各向同性料插值模型惩罚刚度矩阵和质量矩阵,以多个动载荷作用的多相材料结构总动态柔顺度最小化为优化目标,以结构质量和成本为约束条件,构建多相材料结构动态拓扑优化模型,利用等效静态载荷法将多相材料结构动态拓扑优化问题转化为多工况下的多相材料结构静态拓扑优化问题,以降低灵敏度分析的复杂程度;采用移动渐近线算法求解多相材料结构动态拓扑优化问题。数值算例结果表明所提方法是有效性的,与传统的拓扑优化方法相比,基于等效静态载荷法的多相材料结构动态拓扑优化求解时间节省了75%,大大提高了计算效率;与单相材料拓扑优化结果相比,多相材料结构动态拓扑优化设计获得的结构具有更好的动态性能。

关键词：多相材料结构动态拓扑优化等效静态载荷法序列固体各向同性料插值模型

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基于Mobile-U-Net的结构拓扑优化设计方法研究

基于Mobile-U-Net的结构拓扑优化设计方法研究

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作者：崔芙铭华中科技大学

学位级别：硕士

针对基于有限元分析的传统拓扑优化设计方法存在计算量大、计算耗时等问题,本文提出了一种基于深度学习的高效拓扑优化设计方法。通过设计Mobile-U-Net卷积神经网络模型,构建了结构初始边界和载荷等信息到拓扑优化结构构型之间的映射关... 详细信息

针对基于有限元分析的传统拓扑优化设计方法存在计算量大、计算耗时等问题,本文提出了一种基于深度学习的高效拓扑优化设计方法。通过设计Mobile-U-Net卷积神经网络模型,构建了结构初始边界和载荷等信息到拓扑优化结构构型之间的映射关系,并将该方法分别应用于多相材料结构、多尺度结构、可变设计域三维结构的拓扑优化设计。本文主要工作如下:首先,针对结构拓扑优化设计问题,以用于语义分割任务的U-Net网络模型为基本架构,结合轻量级Mobile Net网络并将其作为特征提取的编码器,设计了Mobile-UNet卷积神经网络模型。其次,面向多相材料拓扑优化设计,以具有三相和四相材料的悬臂梁为研究对象,结合Ordered SIMP方法,收集不同边界条件预设置信息及其对应的拓扑优化结构构型,构建万级以上数据集训练设计的Mobile-U-Net模型。数值算例结果表明,相比Ordered SIMP方法,本文提出的方法仅需其0.581%的时间就能获得柔度准确率为99.292%的多相材料拓扑优化结构构型。接着,面向多尺度拓扑优化设计,以具有均匀微结构的悬臂梁为研究对象,结合均一式多尺度拓扑优化设计方法收集数据集来训练以并联形式组织的Mobile-U-Net模型。两个并联神经网络能够分别预测出宏微观尺度的拓扑优化结构构型。数值算例结果表明并联形式的Mobile-U-Net隐式地学习到了均匀化方法,相比于传统的均一式多尺度拓扑优化方法,本文提出的方法仅需其0.837%的时间就能获得柔度准确率为97.581%的宏微观多尺度拓扑优化结构构型。随后,面向可变设计域的三维拓扑优化设计,结合传统SIMP方法收集具有不同设计域大小的边界条件等设置信息,通过精心设计的编码策略对输入信息的形状进行扩展以适应Mobile-U-Net的输入格式。数值算例结果表明,二维Mobile-U-Net能够解决可变设计域的三维拓扑优化设计问题,相比传统SIMP方法,本文提出的方法仅需其0.345%的时间即可预测得到柔度准确率为99.942%的三维拓扑优化结构构型。最后,总结全文并展望了未来的研究工作。本文提出的基于Mobile-U-Net的拓扑优化设计方法在网络模型经过训练之后,无需任何迭代步骤就能够获得和基准方法性能相当的拓扑优化结构构型。并且该方法本身不会受到拓扑优化设计问题维度的限制,是一种高效的近乎实时的拓扑优化设计方法。

关键词：拓扑优化 Mobile-U-Net 多相材料结构多尺度结构可变设计域

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