申请/专利权人：中山大学

申请日：2021-03-22

公开（公告）日：2023-04-11

公开（公告）号：CN113094945B

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.04.11#授权;2021.07.27#实质审查的生效;2021.07.09#公开

摘要：本发明公开了一种SA‑BESO联合拓扑优化方法，本发明通过将结构模型划分为多个结构单元并求解出初始解，之后根据灵敏度对结构单元进行更新，得到新的结构模型，在对新的结构模型进行求解得到新的计算结果，根据新的计算结果、初始解和SA算法求解出最优解。本发明实施例在对结构模型进行结构拓扑优化的过程中，将SA和BESO算法相结合，通过BESO算法的不断对结构模型的结构进行更新，并在求解出最优解的过程中引入了SA算法，提高求解的全局最优性。

主权项：1.一种SA-BESO联合拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取第i结构模型，对SA-BESO参数进行初始化；其中，i∈N*；所述SA-BESO参数包括初始温度、删除率、体积约束、惩罚因子、Markov链长度L和降温指标；S2：将第i结构模型划分为多个第i结构单元，对所述第i结构单元进行分析，得到第i结构数据；S3：基于所述SA-BESO参数以及所述第i结构数据计算所述第i结构模型的目标函数，得到第i计算结果；S4：计算每个所述第i结构单元的第i灵敏度，根据所述第i灵敏度对所述第i结构单元进行更新，得到第i+1结构模型以及更新次数；所述第i灵敏度为第i结构单元对第i结构模型的贡献度；S5：令i=i+1，重新执行步骤S2-S4，基于第i-1计算结果、所述第i计算结果、所述更新次数以及SA算法，求解出最优解；其中，所述第i结构模型以结构柔顺度最小值为所述目标函数，以体积约束为约束条件，并且在结构拓扑优化过程中，所述第i结构模型具有受力等载荷条件；基于所述约束条件以及所述受力等载荷条件，使用Abaqus建立结构模型对第i结构单元进行有限元分析，得到第i结构数据；在步骤S4中，计算每个所述第i结构单元的第i灵敏度的具体过程为：计算每个所述第i结构单元的第i初始灵敏度，对每个所述第i结构单元的第i初始灵敏度进行过滤，得到每个所述第i结构单元的第i灵敏度；在步骤S4中，根据所述第i灵敏度对所述第i结构单元进行更新的具体过程为：根据所述第i灵敏度制定随机更新原则以及增删原则，基于所述随机更新原则以及所述增删原则对所述第i结构单元进行更新；所述随机更新为按照实体单元全为数字“1”，空洞单元为一定比例的“1”和“0”组合的原则给每个第i结构单元赋予6-10位二进制编码，并基于二进制编码的交叉变异随机更新；其中，利用交叉变异随机产生新解的方法为：将每个第i结构单元对应的灵敏度进行降序排序，并将单元灵敏度分成两个部分，第一部分为前N×1-ER个灵敏度组，称为预保留数组，第二部分为剩下的N×ER个灵敏度组，称为预去除数组；在两个数组间进行交叉操作和变异操作，从而建立新旧解间的关系；在交叉阶段，每个个体只能进行一次配对与交叉；根据预设配对概率选定两个数组进行交叉后，随机产生一个断点，并对断点后的数字进行交叉操作；变异操作直接改变二进制编码中的数位值，按照预设变异概率实现“0”与“1”间相互转换；利用增删准则进行第i结构单元增删产生新结构的方法为：将经过交叉、变异之后得到新的二进制编码中含有纯“0”字符串的实体单元从设计区域中移除，而在上一次迭代中的空洞单元，若空洞单元的编码中含有50%或以上的“1”数位，则将空洞单元添加到设计区域中，以及根据增删后剩下的结构单元形成新的结构。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种SA-BESO联合拓扑优化方法

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