申请/专利权人：重庆大学

申请日：2021-12-10

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114417517B

主分类号：G06F30/17

分类号：G06F30/17;G06F30/18;G06F30/20;G06F17/14;G06F111/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.06.14#实质审查的生效;2022.04.29#公开

摘要：发明提供基于离散小波变换的连续体拓扑优化方法。该方法包括确定连续体结构的设计参数、建立拓扑优化数学模型、对优化问题进行转化、对优化问题进行求解和得到连续体结构拓扑优化结果。该方法采用离散小波变换方法结合连续体拓扑优化变密度法，实现设计变量的压缩，使拓扑优化的求解效率有大幅提高，同时目标函数值也在可接受范围内。

主权项：1.基于离散小波变换的连续体拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1确定连续体结构的设计参数；其中，所述设计参数包括设计域尺寸、结构边界条件以及实际承载工况；2建立拓扑优化数学模型；所述拓扑优化数学模型采用变密度法描述设计变量；所述拓扑优化数学模型在满足结构体积约束条件下，以结构柔顺度最小化为目标；在给定的外荷载和边界条件下，寻求结构在设计区域内满足最佳传力路径所对应的最佳材料分布形式；建立的连续体结构拓扑优化数学模型为： 式中，ρ为单元虚拟密度；c为结构柔顺度；U为全局位移向量；F为全局载荷向量；K为全局刚度矩阵；ue为单元位移向量；K0为对应单位杨氏模量的单元刚度矩阵；Vρ为材料的体积；V0为设计域的体积；f为预设的体积率；3基于二维Mallat算法，利用离散小波变换方法对优化问题进行转化；推导灵敏度信息以及转化设计变量的取值范围；将单元虚拟密度ρ等效为像素g；采用离散小波变换中的Mallat快速算法对像素g进行转换，得到频域中的低频分量G，并将低频分量G作为设计变量；4采用序列二次规划算法对优化问题进行求解；基于设定的迭代循环体系及收敛条件，对设计变量进行更新及最优解的输出；步骤4具体包括以下步骤：4.1将得到的柔顺度、结构体积以及柔顺度和结构体积对设计变量的灵敏度信息作为序列二次规划法的输入条件，对优化问题进行求解，并进行设计变量的更新；4.2采用逆向离散小波变换对更新后的低频分量G进行转换，得到更新后的像素值g，并根据像素值g计算目标函数和约束函数；4.3判断设计变量的变化情况是否满足收敛条件；若不满足收敛条件，则转向步骤4.1；若满足收敛条件，则停止优化过程；5得到连续体结构拓扑优化结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 基于离散小波变换的连续体拓扑优化方法

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