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申请/专利权人：江苏大学

摘要：本发明公开了一种基于灰聚类算法模型的多工况车架拓扑优化方法，采用灰聚类算法模型将结构初步拓扑优化后伪密度单元集合A，依据单元与结构的关联性将集合A中的样本组进行聚类，根据具体实际工程情况确定聚类指标，进而将集合A划为删除的单元集合B和保留单元集合C；对样本中的难聚类单元按照距力传递路径的远近选取阈值进行过滤分类处理后进行灰聚类分析，进而将A划分为删除单元集合B或保留单元集合C，并以车架为实施载体本发明的具体步骤。本发明将灰聚类算法应用到结构拓扑优化设计中，有效抑制了棋盘格现象，提高了拓扑优化结果的可制造性，设计出满足动、静特性的车架结构，不仅缩短了产品的设计及制造周期，而且提高了产品的研发效率和质量。

主权项：1.一种基于灰聚类算法模型的多工况车架拓扑优化方法，其特征在于，拓扑优化设计过程如下：步骤一，建立车架拓扑优化数学模型，以车架低阶模态频率、体积分数作为约束条件，采用折衷规划法并以车架多工况柔度最小为目标建立目标函数；步骤二，依据原车架结构建立拓扑优化的有限元模型，并设置优化区域和非优化区域；步骤三，确定数学模型的参数、建立灰聚类算法模型抑制棋盘格；步骤四，根据优化结果设计车架结构；所述步骤一中拓扑优化数学模型,以车架低阶模态频率和体积分数为约束条件、采用折衷规划法并以车架多工况柔度最小为目标函数，如下： 其中，X是设计区域内的单元相对密度；N是设计区域内节点总数；HX为车架多工况柔度最小的目标函数，Wk表示k个工况的权值，所有工况权值和为1；CkX为第k个工况的结构总柔度；m为工况数目；为第k个工况的总柔度最大值和最小值，从out结果文件中读取；n为要约束的频率阶数，λn为第n阶固有频率，qa1、qb1分别为要约束的一阶频率上限和下限，qan、qbn分别为要约束的n阶频率上限和下限；Xmax、Xmin是单元密度的上限和下限，是1和0，f是结构体积分数约束，V0是优化前设计区域的总体积；所述步骤三中采用的灰聚类算法模型，根据初步拓扑优化结果的伪密度单元集合A＝[A1，A2，…Aa]，依据A单元与结构的关联性将集合A中的样本进行灰聚类分析；根据实际工程情况确定聚类指标；对于单元集合A＝[A1，A2，…Aa]中的难聚类单元按照距力传递路径的远近选取阈值进行过滤分类处理后进行二次灰聚类分析，删除距力传递路径较远的网格，同时保留力传递主路径网格，合理控制单元删除的范围从而抑制棋盘格现象，进而将A划分为删除单元集合B＝[B1，B2，…Bb]和保留单元集合C＝[C1，C2，…Cc]，其中a＝b+c。

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百度查询： 江苏大学 一种基于灰聚类算法模型的多工况车架拓扑优化方法