拓扑优化99行代码翻译
拓扑优化中的99行matlab代码——o.sigmund
摘要这篇文章描述了用matlab语言来简洁的实现在静态负载下符合最小化原理的拓扑优化。总共只需要输入99行代码，包括优化程序和有限元分析子程序。这99行代码中，其中36行为主程序，12行为基于最优控制器的优化程序，16行为敏度过滤分析，其余35行代码作为有限元分析。实际上，除去注释行以及输出行、有限元分析行，仅有49行matlab代码输入用于解决一个适定的拓扑优化问题。再加上3行补充程序代码，这个程序就可以解决多种负载工况问题。这个代码主要是以教育指导为用，完整的matlab代码在附录中给出，同时也可以在网页http://www.topopt.dtu.dk上下载。
关键词拓扑优化教育最优准则万维网matlab代码
1 简介
文中展示的matlab代码主要是为工程教育所用。学生和在拓扑领域的新手可以在网页http://www.topopt.dtu.dk上下载。这个代码可以用于结构最优化课程学习，学生们可以在多重负载工况、独立网格选择策略、无源场进行扩展应用。另一种可能就是用来激发学生们的直觉来进行最优化设计。研究生可以推测探究在给定边界条件和容量的情况下的拓扑优化并、比较得出最优策略。
在文献中，你可以找到很多处理拓扑优化问题的方法。在一篇Bends?e and Kikuchi (1988)的原创论文中，基于对现存结论的学习，所谓微观结构或均化作用的方法被使用。
均化作用方法在很多文章中都被采用，但它也存在一些缺点，比如对微观结构最优化方法果断的评估与决策很麻烦的，而且结果很难获得如果没有对微观结构进行确定的长度衡量。然而，在这个意义上来说均化作用方法对拓扑优化也是很重要的，它可以在结构的理论分析上提供一定的界限。
拓扑优化的另一种方法叫做“幂律法则”或者SIMP法（(Solid Isotropic Material with Penalization) (Bends?e1989; Zhou and Rozvany 1991; Mlejnek 1992)）。这里，假设物质性能使恒定不变的同时每个元素是设计区域离散化，变量是元素的相对密度。物质属性在相对物质密度增加到固体材料的物质属性的很多倍时被模板化。
这种方法曾一度引起争议因为它认为没有任何物理材料的属性特征能被幂律法则所描述。然而，Bends?e and Sigmund (1999)最近发表的文章证实只要在单一条件下能量能够满足，幂律法则在物理上就是可行的。为了确认这个结论的存在性，幂律法则必须与周界约束、梯度约束或者过滤技术相结合。这个拓扑优化的幂律法则方法已经应用于多重约束，多属性，多材料的问题中了。
然而，上面提及到的解决方法是基于数学规划法和连续设计变量法，一系列的文章都有涉及到解决拓扑优化的整数问题。Beckers (1999)通过双重途径成功的解决了大规模服从最小化问题，但是其他方法大多基于遗传算法或者其他为了几个元素需要成千上万的函数求值半随机方法，当然这很可能是不切实际的。
除了上述提到的方法外，他们都能解决目标明确的问题，一些减少服从或者目标函数的启发式或直觉的方法也已经被提出来。这些理论都被统称为进化设计理论。除了很容易的理解和运用外，进化性分析方法主要的动机似乎是基于数学或连续变量法“涉及一些微积分应用和数学分析”，并且他们包含“一些复杂问题的数学理论”，反之进化性的方法能很好的应用强大的计算处理技术和自然进化过程中的直觉理念。两件事可以反对他。第一，曾经由于更多的比服从最小化理论复杂的目标被考虑进去。进化论方法自身已经变得非常复杂。第二，正如文中所说，以数学理论为基础的方法解决服从最小化问题很容易实现并且计算处理同样很有效率。不仅如此，基于数学理论的方法很容易扩展解决像非共轭和多物理量的无服从问题以及多约束问题。而用扩展进化方法来处理这些问题似乎更加不可行。
完整的matlab代码在附录中给出，文章剩余部分包括对优化问题的定义和讨论（第2部分），matlab实现的详细解释（第3部分），接着是扩展问题的讨论（第4部分）和最后总结（第5部分）。
2 拓扑优化问题
有许多简化方法都是用来简化matlab的代码。第一，假设设计区域是矩形且被平方有限元离散化。这种情况下，元素的数目和结点就很容易表示（一列一列从左上角开始）并且结构的纵横比通过水平（nelx）和垂直（nely）方向元素比率来确定。
一个拓扑优化问题基于指数定律法，目标是实现最小化，可以如下表示
（1）
式中U 和F 分别表示整体变形和力的向量，K 表示整体刚度矩阵，e u 和e k 分别表示元素的位移矢量和刚度矩阵，x 是设计变量的向量，min x 是相对密度的最小向量（非零以避免奇点）N （=nelx * nely ）是设计区域离散化的元素数目，p 是
惩罚因子（通常p=3），(x
)V 和0V 是材料体积和设计区域体积，f (volfrac)为规定
的容积率。
该拓扑优化问题（1）可以用几种不同的方法来解决，如Optimality Criteria （OC 算法），Sequential Linear Programming (SLP)，Method of Moving Asymptotes (MMA bySvanberg 1987)或者其他的方法。为简单起见，我们这里用标准的OC 算法。
根据Bends?e (1995)对设计变量应用启发式的调整法，公式表示为
其中m （移动量）是一个正的移动界限，η (= 1/2)是数值阻尼系数，e B 在最优
化条件中表示为
其中λ是拉格朗日乘子，在bi-sectioning algorithm中获得。
目标函数的敏感度被表示为
更多的详细信息将通过最优化准则理论的推导和实现，在文献(e.g. Bends?e 1995).中提到。
为了确保对拓扑优化问题（1）解决方法的存在性，将会介绍一些作为结果的限制条件。这里我们使用过滤技术，需要强调的是这个过滤技术并不能证明方法的可行性，但是通过作者大量应用证明过滤技术在实际中能产生独立性网格。这个网格独立性滤波器是来修改元素敏度，如下:
H表示为
这个卷积算子（重量系数）
f
控制函数dist(e, f)定义为元素中心e到元素中心f的距离。在过滤面积以外卷积H为0.卷积算子随着元素f的距离成线性减少。除了原始的敏度（4），修算子
f
改的元素敏度（5）被用于OC算法（3）。
3 matlab算法实现
Matlab代码(见附录),建立了作为一个标准拓扑优化的代码。他的主程序为
其中nelx和nely分别是横轴和纵轴方向上元素的个数，volfrac是容积率，penal是惩罚因子，rmin是过滤半径。其他的变量如边界条件在matlab代码中定义且可根据实际需要进行调整。在拓扑优化每一次循环迭代中，程序都会生成一幅当前密度分布图来。图1显示了附录代码在给定以下输入条件下的结果密度分布
默认的边界条件对应于“黑梁”的一半(图1)。垂直方向的负载承受在左上角，水平方向结构左边和右边为对称边界。
Matlab代码中重要的细节将在下面各小节讨论。
3.1 主程序（1-36行）
主程序的开始是材料设计区域的均匀分配（第4行）。一些基本初始化后，
主要的循环开始调用有限元分析子程序（12行）并返回位移矢量U。因为固体材料的元素刚度矩阵对任何元素来说都是一样的，元素刚度矩阵子程序仅被调用一次（14行）。接下来，一个循环遍历所有元素(第16- 24行)来确定目标函数和敏感性(4)。变量n1和n2表示在所有节点数中左上角和右上角的元素节点数目，并用于从整体位移矢量U中提取元素位移矢量U e。灵敏度分析将伴随着调用网格独立性过滤器(第26行)和最优准则优化器(28行)。当前的合规以及其它参数在30-33行中体现出来，并绘制出最后结果的密度分布图(第35行)。主循环会在改变值（改变值在30行确定）小于1%是终止，否则以上步骤将重复执行。
3.2 基于优化程序的最优化准则（37-48行）
更新后的设计变量是通过优化程序找到的（37-48行）。由于材料体积(sum(sum(xnew)))是一个拉格朗日乘子的单调递减函数，满足体积约束的拉格朗日乘子数值可以通过bi-sectioning algorithm算法得到（40-48行）。bi-sectioning algorithm的初始化时通过假设一个小于l1和大于l2结合的拉格朗日乘数（39行）。限定拉格朗日乘数的间隔大小会一直减半直到它的大小小于收敛判别准则（40行）。
3.3 网格独立性过滤技术（49-64行）
Matlab中第49-64行是为了实现条件（5）。注意，并不是在设计域里所有的元素都要被搜索来寻找那些在处于过滤半径之内的元素，而是在那些被考虑元素周围，2倍过滤半径大小的区域。通过选择过滤半径rmin小于调用子程序后的半径，被过滤后的敏度将会和初始状态一样，并使得过滤器不起作用。
3.4有限元分析代码（65-90行）
有限元分析代码位于65-90行中。注意解决者是利用matlab中的稀疏选项。整体刚度矩阵是由所有元素的循环建立的（70-77行）。正如主程序中，变量n1和n2指示在所有节点数目中左上部分和右边节点数目并插入到整体刚度矩阵合适的位置中。
正如前面所说，节点和元素都是从左到右纵向排布。而且，每个节点都有2
个自由度（水平和垂直的），因此指令F(2,1)=-1.第79行应用了一个在左上角的垂直单元力。
消除线性方程中的固定自由度来实现支承结构。Matlab可以很好的处理，由这一行
其中freedofs表示不受约束的自由度。通常来说，定义一个固定的自由度要简单的多，其后会被自动找到，通过使用matlab算子setdiff因无约束自由度与固定自由度的不同来找到无约束自由度（82行）。
元素的刚度矩阵在86-99行中进行计算。这个针对4个节点的8*8矩阵可通过使用人工智能软件进行处理分析。杨氏模量E和泊松比可以在88和89行进行改变。
4 拓展
附录给出的matlab代码解决如图1中材料分配的优化问题以达到最小化原则。而算法中许多的拓展和改变都值得思考，其中一部分将在下面进行阐述。
4.1 其他边界条件
为解决其他优化问题，改变边界条件和支承条件非常容易。为了解决如图2所示的短悬臂梁问题，只需要要79和80作相应改变，
根据这些改变，输入行变为
4.2 多重负载问题
扩展算法来处理多重负载问题也很容易。实际上，仅需额外增加3行，并对其他4行做微小调整即可。
就两个负载工况而言，力和适量位移必须定义为两方向向量，这就意味着第69行改变为
现在目标函数为二维之和
因此第20-22行即被以下行所替代
为解决如图3的二重负载问题，一个右上方的负载要添加到底79行，如下
4.3 无源元件
在某些情况下,一些元素可能需要采取最低密度值(例如一个管上的洞)。
一个nelx*nely的数组中任何元素都可为0和某些元素固定为0，都可以定义到主程序中或者转移到OC算法中。添加行为
在OC子程序中寻找无源元素并设置他们的密度为最小值（0.001）。
图4显示的是输入以下行生成的结构结果
当这紧接着的10行添加到主程序（第4行后），便可在半径为nely/3的圆中找到无源元素，中心为（nely/2，nelx/3）
4.4 可选择的优化器
不可否认,基于优化器实现的最优准则只适合单一约束并且它基于启发式定点更新方案。为了建立一个更好的优化方案，我们可以得到matlab版的MMA-algorithm (Svanberg 1987) 来自于KristerSvanberg,KTH, Sweden.
其中总共的变量有20个，包括目标函数，约束条件，新旧的密度等等。实现MMA-algorithm相对简单，但是需要定义几个辅助变量。然而，它却可以解决更多不只一个约束条件的复杂设计问题。在少量增加每次迭代过程CPU响应时间的基础上，Matlab优化器将会通过更少的迭代次数来解决标准的拓扑优化问题。
4.5 其他拓展
扩展到三维空间应该是直截了当的，然而更加复杂问题比如机械设计需要MMA优化器的运用以及定义更多地变量。Matlab指令的简单化可以考虑一些图形输出，交互式输入的简单拓展。
5 结论
这篇文章展示了基于拓扑优化算法的简单的数学理论实现。这串代码仅有99行输入实现，包括优化准则，独立网格过滤器和有限元分析。
这串matlab代码可以在网页http://www.topopt.dtu.dk上下载以作教育使用。同时这个代码可以很容易的拓展到多重负载问题和无源区域的定义问题。
在Matlab运行代码相当缓慢相比于在网站http://www.topopt.dtu.dk上用Fortran语言实现相同的代码。然而，matlab上一些硬件设备可支持更加有效的代码生成并优化运行时间。值得强调的是运行速度可以通过调整代码来实现，也以代码的简单性为代价。
附录99行代码
1 %%%% A 99 LINE TOPOLOGY OPTIMIZATION CODE BY OLE
SIGMUND, OCTOBER 1999 %%%
2 function top(nelx,nely,volfrac,penal,rmin);
3 % INITIALIZE
4 x(1:nely,1:nelx) = volfrac;
5 loop = 0;
6 change = 1.;
7 % START ITERATION
8 while change > 0.01
9 loop = loop + 1;
10 xold = x;
11 % FE-ANALYSIS
12 [U]=FE(nelx,nely,x,penal);
13 % OBJECTIVE FUNCTION AND SENSITIVITY ANALYSIS
14 [KE] = lk;
15 c = 0.;
16 for ely = 1:nely
17 for elx = 1:nelx
18 n1 = (nely+1)*(elx-1)+ely;
19 n2 = (nely+1)* elx +ely;
20 Ue = U([2*n1-1;2*n1; 2*n2-1;2*n2; 2*n2+1;
2*n2+2; 2*n1+1;2*n1+2],1);
21 c = c + x(ely,elx)^penal*Ue’*KE*Ue;
22 dc(ely,elx) = -penal*x(ely,elx)^(penal-1)*
Ue’*KE*Ue;
23 end
24 end
25 % FILTERING OF SENSITIVITIES
26 [dc] = check(nelx,nely,rmin,x,dc);
27 % DESIGN UPDATE BY THE OPTIMALITY CRITERIA METHOD
28 [x] = OC(nelx,nely,x,volfrac,dc);
29 % PRINT RESULTS
30 change = max(max(abs(x-xold)));
31 disp(*’ It.: ’ sprintf(’%4i’,loop) ’ Obj.: ’
sprintf(’%10.4f’,c) ...
32 ’ Vol.: ’ sprintf(’%6.3f’,sum(sum(x))/
(nelx*nely)) ...
33 ’ ch.: ’ sprintf(’%6.3f’,change )+)
34 % PLOT DENSITIES
35 colormap(gray); imagesc(-x); axis equal; axis
tight; axis off;pause(1e-6);
36 end
37 %%%%%%%%%% OPTIMALITY CRITERIA UPDATE %%%%%%%%%
38 function [xnew]=OC(nelx,nely,x,volfrac,dc)
39 l1 = 0; l2 = 100000; move = 0.2;
40 while (l2-l1 > 1e-4)
41 lmid = 0.5*(l2+l1);
42 xnew = max(0.001,max(x-move,min(1.,min(x+move,x.
*sqrt(-dc./lmid)))));
43 if sum(sum(xnew)) - volfrac*nelx*nely> 0;
44 l1 = lmid;
45 else
46 l2 = lmid;
47 end
48 end
49 %%%%%%%%%% MESH-INDEPENDENCY FILTER %%%%%%%%%%%
50 function [dcn]=check(nelx,nely,rmin,x,dc)
51 dcn=zeros(nely,nelx);
52 for i = 1:nelx
53 for j = 1:nely
54 sum=0.0;
55 for k = max(i-round(rmin),1):
min(i+round(rmin),nelx)
56 for l = max(j-round(rmin),1):
min(j+round(rmin), nely)
57 fac = rmin-sqrt((i-k)^2+(j-l)^2);
58 sum = sum+max(0,fac);
59 dcn(j,i) = dcn(j,i) + max(0,fac)*x(l,k)
*dc(l,k);
60 end
61 end
62 dcn(j,i) = dcn(j,i)/(x(j,i)*sum);
63 end
64 end
65 %%%%%%%%%% FE-ANALYSIS %%%%%%%%%%%%
66 function [U]=FE(nelx,nely,x,penal)
67 [KE] = lk;
68 K = sparse(2*(nelx+1)*(nely+1), 2*(nelx+1)*
(nely+1));
69 F = sparse(2*(nely+1)*(nelx+1),1); U =
sparse(2*(nely+1)*(nelx+1),1);
70 for ely = 1:nely
71 for elx = 1:nelx
72 n1 = (nely+1)*(elx-1)+ely;
73 n2 = (nely+1)* elx +ely;
74 edof = [2*n1-1; 2*n1; 2*n2-1; 2*n2; 2*n2+1;
2*n2+2;2*n1+1; 2*n1+2];
75 K(edof,edof) = K(edof,edof) +
x(ely,elx)^penal*KE;
76 end
77 end
78 % DEFINE LOADSAND SUPPORTS(HALF MBB-BEAM)
79 F(2,1) = -1;
80 fixeddofs = union([1:2:2*(nely+1)],
[2*(nelx+1)*(nely+1)]);
81 alldofs = [1:2*(nely+1)*(nelx+1)];
82 freedofs = setdiff(alldofs,fixeddofs);
83 % SOLVING
84 U(freedofs,:) = K(freedofs,freedofs) \
F(freedofs,:);
85 U(fixeddofs,:)= 0;
86 %%%%%%%%%% ELEMENT STIFFNESS MATRIX %%%%%%%
87 function [KE]=lk
88 E = 1.;
89 nu = 0.3;
90 k=[ 1/2-nu/6 1/8+nu/8 -1/4-nu/12 -1/8+3*nu/8 ...
91 -1/4+nu/12 -1/8-nu/8 nu/6 1/8-3*nu/8];
92 KE = E/(1-nu^2)*
[ k(1) k(2) k(3) k(4) k(5) k(6) k(7) k(8)
93 k(2) k(1) k(8) k(7) k(6) k(5) k(4) k(3)
94 k(3) k(8) k(1) k(6) k(7) k(4) k(5) k(2)
95 k(4) k(7) k(6) k(1) k(8) k(3) k(2) k(5)
96 k(5) k(6) k(7) k(8) k(1) k(2) k(3) k(4)
97 k(6) k(5) k(4) k(3) k(2) k(1) k(8) k(7)
98 k(7) k(4) k(5) k(2) k(3) k(8) k(1) k(6)
99 k(8) k(3) k(2) k(5) k(4) k(7) k(6) k(1)];
北航拓扑优化程序学习报告
拓扑优化的 99行程序学习报告4月19日2011 《结构优化设计》课程学习报告 任课教师：李书
一、前言： 在最近的结构优化设计课程上学习了O.Sigmund的《A 99 line topology optimization code written in Matlab》一文，对拓扑优化的理论原理与实际的计算机程序实现都有了一定的理解，文章主要是通过拓扑优化的原理来实现对简单结构的静力学问题的优化求解，而编写的代码仅有99行，包括36行的主程序，12行的OC优化准则代码，16行的网格过滤代码和35行的有限元分析代码。 自1988 年丹麦学者Bendsoe与美国学者Kikuchi提出基于均匀化方法的结构拓扑优化设计基本理论以来,均匀化方法应用到具有周期性结构的材料分析中,近几年该方法已经成为分析夹杂、纤维增强复合材料、混凝土材料等效模量,以及材料的细观结构拓扑优化常用的手段之一。其基本思想是在组成拓扑结构的材料中引入微结构，优化过程中以微结构的几何尺寸作为设计变量，以微结构的消长实现其增删，并产生介于由中间尺寸微结构组成的复合材料，从而实现了结构拓扑优化模型与尺寸优化模型的统一。文章就是通过均匀化的基础，结合拓扑结构优化的工程实际，以计算机模拟的方法将拓扑优化的一般过程呈现出来，有助于初涉拓扑优化的读者对拓扑优化有个基础的认识。 二、拓扑优化问题描述 为了简化问题的描述，文中假设设计域是简单的矩形形式，且在进行有限元离散的时候采用正方形单元对其进行离散。这样不仅便于进行单元离散和单元编号，也利于对结构进行几何外形的描述。 一般说来，基于指数逼近法的拓扑优化最小化的问题可作如下描述： 文中采用的对结构材料属性的描述是所谓的“指数逼近法”或者称为SIMP 逼近法，即（Solid Isotropic Material with Penalization带惩罚因子的各项同性材料模型法），该方法是拓扑优化中常用的变密度材料插值模型中最具代表性的一种。
拓扑优化经典99行程序解读
3188-1-1.html Sigmund教授所编写的top优化经典99行程序，可以说是我们拓扑优化研究的基础； 每一个新手入门都会要读懂这个程序，才能去扩展，去创新； 99行程序也有好多个版本，用于求解各种问题，如刚度设计、柔顺机构、热耦合问题，但基本思路大同小异； 本文拟对其中的一个版本进行解读，愿能对新手有点小小的帮助。 不详之处，还请论坛内高手多指点 读懂了该程序，只能说是略懂拓扑优化理论了， 我手里就有一些水平集源程序是成千上万行，虽然在99行的基础上成熟了很多，但依然还有很多的发展空间。 源程序如下： %%%% A 99 LINE TOPOLOGY OPTIMIZATION CODE BY OLE SIGMUND, JANUARY 2000 %%% %%%% CODE MODIFIED FOR INCREASED SPEED, September 2002, BY OLE SIGMUND %%% function top(nelx,nely,volfrac,penal,rmin); nelx=80; nely=20; volfrac=0.4; penal=3; rmin=2; % INITIALIZE x(1:nely,1:nelx) = volfrac; loop = 0; change = 1.; % START ITERATION while change > 0.01 loop = loop + 1; xold = x; % FE-ANAL YSIS [U]=FE(nelx,nely,x,penal); % OBJECTIVE FUNCTION AND SENSITIVITY ANAL YSIS [KE] = lk; c = 0.; for ely = 1:nely for elx = 1:nelx n1 = (nely+1)*(elx-1)+ely; n2 = (nely+1)* elx +ely; Ue = U([2*n1-1;2*n1; 2*n2-1;2*n2; 2*n2+1;2*n2+2; 2*n1+1;2*n1+2],1); c = c + x(ely,elx)^penal*Ue'*KE*Ue; dc(ely,elx) = -penal*x(ely,elx)^(penal-1)*Ue'*KE*Ue; end end
ABAQUS拓扑优化手册
ABAQUS拓扑优化分析手册/用户手册 分析手册： 13. Optimization Techniques优化技术 13.1 结构优化：概述 13.1.1 概述 ABAQUS结构优化是一个帮助用户精细化设计的迭代模块。结构优化设计能够使得结构组件轻量化，并满足刚度和耐久性要求。ABAQUS提供了两种优化方法——拓扑优化和形状优化。拓扑优化（Topology optimization）通过分析过程中不断修改最初模型中指定优化区域的单元材料性质，有效地从分析的模型中移走/增加单元而获得最优的设计目标。形状优化（Shape optimization）则是在分析中对指定的优化区域不断移动表面节点从而达到减小局部应力集中的优化目标。拓扑优化和形状优化均遵从一系列优化目标和约束。 最优化方法（Optimization）是一个通过自动化程序增加设计者在经验和直觉从而缩短研发过程的工具。想要优化模型，必须知道如何去优化，仅仅说要减小应力或者增大特征值是不够，做优化必须有更专门的描述。比方说，想要降低在两种不同载荷工况下的最大节点力，类似的还有，想要最大化前五阶特征值之和。这种最优化的目标称之为目标函数（Object Function）。另外，在优化过程中可以同时强制限定某些状态参量。例如，可以指定某节点的位移不超过一定的数值。这些强制性的指定措施叫做约束（Constraint）。 ABAQUS/CAE可以创建模型然后定义、配置和执行结构优化。更多信息请参考用户手册第十八章。 13.1.2 术语（Terminology） 设计区域（Design area）: 设计区域即模型需要优化的区域。这个区域可以是整个模型，也可以是模型的一部分或者数部分。一定的边界条件、载荷及人为约束下，拓扑优化通过增加/删除区域中单元的材料达到最优化设计，而形状优化通过移动区域内节点来达到优化的目的。 设计变量（Design variables）：设计变量即优化设计中需要改变的参数。拓扑优化中，设计区域中单元密度是设计变量，ABAQUS/CAE优化分析模块在其优化迭代过程中改变单元密度并将其耦合到刚度矩阵之中。实际上，拓扑优化将模型中单元移除的方法是将单元的质量和刚度充分变小从而使其不再参与整体结构响应。对于形状优化而言，设计变量是指设计区域内表面节点位移。优化时，ABAQUS或者将节点位置向外移动或者向内移动，抑或不移动。在此过程中，约束会影响表面节点移动的多少及其方向。优化仅仅直接修改边缘处的节点，而边缘内侧的节点位移通过边缘处节点插值得到。 设计循环（Design cycle）: 优化分析是一种不断更新设计变量的迭代过程，执行ABAQUS进行模型修改、查看结果以及确定是否达到优化目的。其中每次迭代叫做一个设计循环。 优化任务（Optimization task）：一次优化任务包含优化的定义，比如设计响应、目标、限制条件和几何约束。 设计响应（Design responses）: 优化分析的输入量称之为设计响应。设计响应可以直接从ABAQUS的结果输出文件.odb中读取，比如刚度、应力、特征频率及位移等。或者ABAQUS 从结果文件中计算得到模型的设计响应，例如质心、重量、相对位移等。一个设计响应与模型紧密相关，然而，设计响应存在一定的范围，例如区域内的最大应力或者模型体积。另外，设计响应也与特点的分析步和载荷状况有关。 目标函数（Objective functions）: 目标函数决定了优化的目标。一个目标函数是从设计响应中萃取的一定范围内的值，如最大位移和最大应力。一个目标函数可以用多个设计响应
基于拓扑优化的车身结构研究---经典
基于拓扑优化的车身结构研究 瞿元王洪斌张林波吴沈荣 奇瑞汽车股份有限公司，安徽芜湖，241009 摘要：随着CAE技术的发展，虚拟仿真技术在汽车开发中的作用也愈来愈显著。而前期工程阶段，如何布置出合理的车身骨架架构，一直是个相对空白的地带，也是整车正向开发过程中绕不过的坎。尽管研发工程师根据经验，参照现有车型的结构特点，也能进行车身骨架架构的设定，但总是缺乏有效手段直观地反映不同车型结构布置的特点。本文用拓扑优化的方法，从结构基本特征的角度来审视这一问题，并运用该方法对某SUV车身结构进行研究，获得一些直观性的结论。 关键词：车身,前期工程,拓扑优化 1引言 随着对整车研发过程认识的加深，以及对正向开发过程的探索，在车型开发前期，对车身结构做出更合理的规划显得愈来愈重要。常规的研发思路之一是通过参考已有车型的结构，经过适当的修改，形成新的结构，并用于新车型中。但是对于原始车型的设计思路、结构布置的原因等缺乏系统的理解，或者理解不深，往往在更改过程中产生新的问题。为了部分解决上述问题，本文从结构拓扑优化的角度，对某SUV 车型车身结构的总体布置进行初步探讨，以期加深对结构布置的理解。 2研究方法概述 合理化的车身结构，是满足整车基本性能的重要保障。为了能够实现结构的最优布置，文献[1]使用了拓扑优化工具来布置车身结构。其基本思路是从造型以及车内空间布置出发，建立车身空间的基础网格模型，然后根据一定的工况要求，对基础网格进行拓扑分析，并根据拓扑结果建立梁、板壳模型，并进行多项性能的优化，从而实现车身结构的正向开发。本文借助于该思想，建立研究对象的结构空间包络，并对该包络进行拓扑分析，然后将仿真结果与原始结构进行比较，寻找车身结构中的关键点，推测初始结构可能的布置思想，从而加深对该研究思路的理解。其基本过程如下图所示：
如何利用ANSYS进行拓扑优化
如何利用ANSYS进行拓扑优化 前言 就目前而言，利用有限元进行优化主要分成两个阶段： （1）进行拓扑优化，明确零件最佳的外形、刚度、体积，或者合理的固有频率，主要目的是确定优化的方向； （2）进行尺寸优化，主要目的是确定优化后的的零件具体尺寸值，通常是在完成拓扑优化之后，再执行尺寸优化。 在ANSYS中，利用拓扑优化，可以完成以下两个目的： （1）在特定载荷和约束的条件下，确定零件的最佳外形，或者最小的体积（或者质量）； （2）利用拓扑优化，使零件达到需要的固有频率，避免在使用过程中产生共振等不利影响。 本文主要就在ANSYS环境中如何执行拓扑优化进行说明。
1、利用ANSYS进行拓扑优化的过程 在ANSYS中，执行优化，通常分为以下6个步骤： 、定义需要求解的结构问题 对于结构进行优化分析，定义结构的物理特性必不可少，例如，需要定义结构的杨氏模量、泊松比（其值在～之间）、密度等相关的结构特性方面的信息，以供结构计算能够正常执行下去。
、选择合理的优化单元类型 在ANSYS中，不是所有的单元类型都可以执行优化的，必须满足如下的规定： （1）2D平面单元：PLANE82单元和PLANE183单元； （2）3D实体单元：SOLID92单元和SOLID95单元； （3）壳单元：SHELL93单元。 上述单元的特性在帮助文件中有详细的说明，同时对于2D单元，应使用平面应力或者轴对称的单元选项。 、指定优化和非优化的区域 在ANSYS中规定，单元类型编号为1的单元，才执行优化计算；否则，就不执行优化计算。例如，对于结构分析中，对于不能去除的部分区域将单元类型编号设定为≥2，就可以不执行优化计算，请见下面的代码片段：…… …… Et,1,solid92 Et,2,solid92 …… Type,1 Vsel,s,num,,1,2 Vmesh,all …… Type,2 Vsel,s,num,,3 Vmesh,all ……
连续体结构拓扑优化方法及存在问题分析
编号：SY-AQ-00556 ( 安全管理) 单位：_____________________ 审批：_____________________ 日期：_____________________ WORD文档/ A4打印/ 可编辑 连续体结构拓扑优化方法及存 在问题分析 Topology optimization method of continuum structure and analysis of existing problems
连续体结构拓扑优化方法及存在问 题分析 导语：进行安全管理的目的是预防、消灭事故，防止或消除事故伤害，保护劳动者的安全与健康。在安全管理的四项主要内容中，虽然都是为了达到安全管理的目的，但是对生产因素状态的控制，与安全管理目的关系更直接，显得更为突出。 文章深入分析国内外连续体结构拓扑优化的研究现状，介绍了拓扑优化方法的发展及实现过程中存在的问题。对比分析了均匀化方法，渐进结构优化法，变密度法的优缺点。研究了连续体结构拓扑优化过程中产生数值不稳定现象的原因，重点讨论了灰度单元，棋盘格式，网格依赖性的数值不稳定现象，并针对每一种数值不稳定现象提出了相应的解决办法。 结构拓扑优化设计的主要对象是连续体结构，1981年程耿东和Olhof在研究中指出：为了得到实心弹性薄板材料分布的全局最优解，必须扩大设计空间，得到由无限细肋增强的板设计。此研究被认为是近现代连续体结构拓扑优化的先驱。 目前，国内外学者对结构拓扑优化问题进行了大量研究，这些
研究大多数建立在有限元法结构分析的基础上，但由于有限元法中单元网格的存在，结构拓扑优化过程中常常出现如灰度单元，网格依赖性和棋盘格等数值不稳定的现象。本文介绍了几种连续体结构拓扑优化方法及每种方法存在的问题，并提出了相应的解决办法。 1.拓扑优化方法 连续体结构拓扑优化开始于1988年Bendoe和Kikuchi提出的均匀化方法，此后许多学者相继提出了渐进结构优化方法、变密度法等拓扑优化数学建模方法。 1.1.均匀化方法 均匀化方法即在设计区域内构造周期性分布的微结构，这些微结构是由同一种各向同性材料实体和孔洞复合而成。采用有限元方法进行分析，在每个单元内构造不同尺寸的微结构，微结构的尺寸和方向为拓扑优化设计变量。1988年Bendsoe研究发现，通过在结构中引入具有空洞微结构的材料模型，将困难的拓扑设计问题转换为相对简单的材料微结构尺寸优化问题。 很多学者发展了均匀化方法，Suzhk进行了基于均匀化方法结
机械结构拓扑优化设计研究现状及其发展趋势
机械结构拓扑优化设计研究现状及其发展趋势 发表时间：2018-12-27T16:17:28.400Z 来源：《河南电力》2018年13期作者：谢进芳 [导读] 机械产品应用范围相对较广，为确保机械产品在我国日常生活及企业从生产中得到有效应用，实施优化设计十分必要。 （广东科立工业技术股份有限公司广东省佛山市 528000） 摘要：随着现代科学技术的发展，市场产品竞争也越来越激烈，产品品种的换代速度加快，产品的复杂性在不断增加。所以产品生产正在以小批量、多品种的生产方式取代过去的单一品种大批量生产方式。而这种生产方式，肯定会缩短产品的生产周期，产品的成本也会降低，产品提高市场的占有率和竞争力也会提高。所以在机械结构设计中采用优化设计是满足市场竞争的需要。 关键词：机械结构拓扑；现状；发展趋势 引言 机械产品应用范围相对较广，为确保机械产品在我国日常生活及企业从生产中得到有效应用，实施优化设计十分必要。目前我国已经针对机械结构优化设计进行了研究，并取得一定成果，主要表现在船舶行业、焊工航天以及汽车行业等。机械结构的优化设计可有效提高其产品性能并增加其自身市场竞争力，对其市场发展起重要作用。 1.机械结构优化设计 随着科学技术的发展，机械产品更新换代的速度越来越快。过去，机械产品主要是大批量生产，产品相对单一。目前采用的是小批量加工方式，以保证产品的多样性。为了保证生产企业的利润，必须在保证质量的前提下，缩短生产周期，降低生产成本。优化设计能够达到上述目标，在一定程度上缩短了生产时间，降低了成本，有效地抢占了市场。机械结构优化设计已广泛应用于造船、运输、航空航天、冶金、纺织、建筑等领域。 机械结构优化设计流程主要包括：（1）针对所优化机械产品尽心目标函数优化设计，可确保机械产品相关技术指标符合优化要求。（2）设计机械产品优化函数变量，变量设计包括机械产品长度、厚度以及弧度等相关结构参数。（3）对机械产品优化设计约束条件进行设定，对计算过程中各项变量浮动范围进行限定。（4）通过以上步骤得出多种优化设计方案，分别对不同方案进行评价，根据机械结构优化设计需求选择最佳方案实施。 2.机械结构拓扑优化设计常用方法 （1）均匀化方法 常用的连续结构拓扑优化设计方法主要有均匀化方法、变密度方法、水平集方法以及进化结构优化方法等。 均匀化方法属于材料描述方式，基本思想是将微结构模型引入结构拓扑优化设计领域，以微结构的单胞尺寸参数为设计变量，根据单胞尺寸的变化实现微结构的增删，优化实体与孔的分布形成带孔洞的板，达到结构拓扑优化的目的。优化过程：①设计区域的划分；②确定设计变量；③进行拓扑优化设计；④以不同的微结构形式的分布显示连续结构的形状和拓扑状态。 图1 微结构单胞示意图 微结构的划分形式通常有空孔、实体和开孔 3种，空孔是指没有材料的微结构，其孔的尺寸为 1；实体是指具有各向同性材料的微结构，其孔的尺寸为 0；开孔是指具有正交各向异性材料的微结构，其孔的尺寸介于 0~1 且可变化。设计区域划分为空孔、实体和开孔的微结构形式。简单的二维微结构单胞示意图如图 1 所示。微结构上孔的尺寸和方位角是设计变量，其中孔的尺寸是微结构材料主方向，它可以由坐标转换矩阵体现在材料的有效弹性模量上，通过微结构的密度与有效弹性模量之间的关系曲线，把设计变量与结构各处的形态联结起来。在结构拓扑优化设计过程中，微结构中孔的尺寸和在 0～1 的变化区域就可使各微结构在空孔与实体之间变化，这样就可用连续变量对结构优化设计问题进行描述。 均匀化结构拓扑优化方法涉及的设计变量非常多，用的较多的优化算法是准则优化算法。 （2）变密度方法 变密度方法式是引入一种假想的密度在 0～1可变的材料，采用材料的密度作为优化设计变量，实现结构的拓扑变化；材料弹性模量等物理参数与材料密度间的关系也是人为假定的；这样不但将结构的拓扑优化问题转换为材料的最优分布问题，还可使优化结果尽可能具有非 0 即 1 的密度分布。变密度结构拓扑优化方法与采用尺寸变量相比，它更能反映拓扑优化的本质特征。因此，在实际工程的结构优化设计中大多采用变密度方法来解决结构优化问题。变密度结构拓扑优化方法常用的插值模型是固体各向同性惩罚微结构模型（SIMP）。由于变密度结构拓扑优化方法更能反映拓扑优化的本质特征，且概念简单、设计变量数目少，简化了计算求解过程，因此，变密度结构拓扑优化方法成为目前最常用的、也是用的最多的结构优化设计方法。 3.机械结构优化的应用趋势 随着优化方法的不断发展和完善，结构优化设计也逐渐发展起来。近年来，在结构优化算法方面，由于结构优化设计中变量较多，结构优化设计往往采用接近实际情况的复杂结构模型来模拟一些大型结构系统。因此，新的准则优化方法备受关注，但如何为一些特殊结构
拓扑优化技术
拓扑优化技术 第1节基本知识 一、拓扑优化的概念 拓扑优化是指形状优化，有时也称为外型优化。拓扑优化的目标是寻找承受单载荷或多载荷的物体的最佳材料分配方案。这种方案在拓扑优化中表现为“最大刚度”设计。 与传统的优化设计不同的是，拓扑优化不需要给出参数和优化变量的定义。目标函数、状态变量和设计变量都是预定义好的。用户只需要给出结构的参数（材料特性、模型、载荷等）和要省去的材料百分比。 拓扑优化的目标—目标函数—是在满足结构的约束（V）情况下减少结构的变形能。减小结构的变形能相当于提高结构的刚度。这个技术通过使用设计变量（ i）给每个有限元的单元赋予内部伪密度来实现。这些伪密度用PLNSOL，TOPO命令来绘出。 ANSYS提供的拓扑优化技术主要用于确定系统的最佳几何形状，其原理是系统材料发挥最大利用率，同时确保系统的整体刚度（静力分析）、自振频率（模态分析）在满足工程要求的条件下获得极大或极小值。 拓扑优化应用场合：线性静力分析和模态分析。 拓扑优化原理：满足结构体积缩减量的条件下使目标函数结构柔量能量（the enery of structure compliance—SCOMP）的极小化。结构柔量能量极小化就是要求结构刚度的最大化。 例如，给定V=60表示在给定载荷并满足最大刚度准则要求的情况下省去60%的材料。图19-1表示满足约束和载荷要求的拓扑优化结果。图19-1a表示载荷和边界条件，图19-b 表示以密度云图形式绘制的拓扑结果。 图19-1 体积减少60%的拓扑优化示例 二、拓扑优化的基本过程 拓扑优化的基本步骤如下：
1．定义结构问题定义材料弹性模量、泊松系数、材料密度。 2．选择单元类型拓扑优化功能中的模型只能采用下列单元类型： ● 二维实体单元：Plane2和Plane82，用于平面应力问题和轴对称问题。 ● 三维实体单元：Solid92、Solid95。 ● 壳单元：SHELL93。 3．指定优化和不优化区域ANSYS只对单元类型编号为1的单元网格部分进行拓扑优 化，而对单元类型编号大于1的单元网格部分不进行拓扑优化，因此，拓扑优化时要确保进行拓扑优化区域单元类型编号为1，而不进行拓扑优化区域单元类型编号大于1即可。 4．定义并控制载荷工况或频率提取可以在单个载荷工况和多个载荷工况下做拓扑优化，单载荷工况是最简便的。 要在几个独立的载荷工况中得到优化结果时，必须用到写载荷工况和求解功能。在定义完每个载荷工况后，要用LSWRITE命令将数据写入文件，然后用LSSOLVE命令求解载荷工况的集合。 5．定义和控制优化过程拓扑优化过程包括定义优化参数和进行拓扑优化两个部分。用户可以用两种方式运行拓扑优化：控制并执行每一次迭代或自动进行多次迭代。 ANSYS有三个命令定义和执行拓扑优化：TOPDEF，TOPEXE和TOPITER。TOPDEF 命令定义要省去材料的量，要处理载荷工况的数目，收敛的公差；TOPEXE命令执行一次优化迭代；TOPITER命令执行多次优化迭代。 （1）定义优化参数首先要定义优化参数。用户要定义要省去材料的百分比，要处理载荷工况的数目，收敛的公差。 命令：TOPDEF GUI：Main Menu>Solution>Solve>Topological opt 注:本步所定义的内容并不存入ANSYS数据库中，因此在下一个拓扑优化中要重新使用TOPDEF命令。 （2）执行单次迭代定义好优化参数以后，可以执行一次迭代。迭代后用户可以查看收敛情况并绘出或列出当前的拓扑优化结果。可以继续做迭代直到满足要求为止。如果是在GUI方式下执行，在Topological Optimization 对话框（ITER域）中选择一次迭代。 命令：TOPEXE GUI：Main Menu>Solution>Solve>Topological opt TOPEXE的主要优点是用户可以设计自己的迭代宏进行自动优化循环和绘图。在下一节，可以看到TOPITER命令是一个ANSYS的宏，用来执行多次优化迭代。 （3）自动执行多次迭代 在定义好优化参数以后，用户可以自动执行多次迭代。在迭代完成以后，可以查看收敛情况并绘出或列出当前拓扑形状。如果需要的话，可以继续执行求解和迭代。TOPITER 命令实际是一个ANSYS的宏，可以拷贝和定制。
连续体结构拓扑优化方法及存在问题分析(最新版)
( 安全管理 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 连续体结构拓扑优化方法及存在问题分析(最新版) Safety management is an important part of production management. Safety and production are in the implementation process
连续体结构拓扑优化方法及存在问题分析 (最新版) 文章深入分析国内外连续体结构拓扑优化的研究现状，介绍了拓扑优化方法的发展及实现过程中存在的问题。对比分析了均匀化方法，渐进结构优化法，变密度法的优缺点。研究了连续体结构拓扑优化过程中产生数值不稳定现象的原因，重点讨论了灰度单元，棋盘格式，网格依赖性的数值不稳定现象，并针对每一种数值不稳定现象提出了相应的解决办法。 结构拓扑优化设计的主要对象是连续体结构，1981年程耿东和Olhof在研究中指出：为了得到实心弹性薄板材料分布的全局最优解，必须扩大设计空间，得到由无限细肋增强的板设计。此研究被认为是近现代连续体结构拓扑优化的先驱。 目前，国内外学者对结构拓扑优化问题进行了大量研究，这些
研究大多数建立在有限元法结构分析的基础上，但由于有限元法中单元网格的存在，结构拓扑优化过程中常常出现如灰度单元，网格依赖性和棋盘格等数值不稳定的现象。本文介绍了几种连续体结构拓扑优化方法及每种方法存在的问题，并提出了相应的解决办法。 1.拓扑优化方法 连续体结构拓扑优化开始于1988年Bendoe和Kikuchi提出的均匀化方法，此后许多学者相继提出了渐进结构优化方法、变密度法等拓扑优化数学建模方法。 1.1.均匀化方法 均匀化方法即在设计区域内构造周期性分布的微结构，这些微结构是由同一种各向同性材料实体和孔洞复合而成。采用有限元方法进行分析，在每个单元内构造不同尺寸的微结构，微结构的尺寸和方向为拓扑优化设计变量。1988年Bendsoe研究发现，通过在结构中引入具有空洞微结构的材料模型，将困难的拓扑设计问题转换为相对简单的材料微结构尺寸优化问题。 很多学者发展了均匀化方法，Suzhk进行了基于均匀化方法结构
结构拓扑优化的发展现状及未来
结构拓扑优化的发展现状及未来 王超 中国北方车辆研究所一、历史及发展概况 结构拓扑优化是近20年来从结构优化研究中派生出来的新分支，它在计算结构力学中已经被认为是最富挑战性的一类研究工作。目前有关结构拓扑优化的工程应用研究还很不成熟，在国外处在发展的初期,尤其在国内尚属于起步阶段。1904 年Michell在桁架理论中首次提出了拓扑优化的概念。自1964 年Dorn等人提出基结构法,将数值方法引入拓扑优化领域，拓扑优化研究开始活跃。20 世纪80 年代初，程耿东和N. Olhoff在弹性板的最优厚度分布研究中首次将最优拓扑问题转化为尺寸优化问题，他们开创性的工作引起了众多学者的研究兴趣。1988年Bendsoe和Kikuchi发表的基于均匀化理论的结构拓扑优化设计，开创了连续体结构拓扑优化设计研究的新局面。1993年和提出了渐进结构优化法。1999年Bendsoe和Sigmund证实了变密度法物理意义的存在性。2002 年罗鹰等提出三角网格进化法，该方法在优化过程中实现了退化和进化的统一，提高了优化效率。 二、拓扑优化的工程背景及基本原理 通常把结构优化按设计变量的类型划分成三个层次：结构尺寸优化、形状优化和拓扑优化。尺寸优化和形状优化已得到充分的发展，但它们存在着不能变更结构拓扑的缺陷。在这样的背景下，人们开始研究拓扑优化。拓扑优化的基本思想是将寻求结构的最优拓扑问题转化为在给定的设计区域内寻求最优材料的分布问题。寻求一个最佳的拓扑结构形式有两种基本的原理：一种是退化原理，另一种是进化原理。退化原理的基本思想是在优化前将结构所有可能杆单元或所有材料都加上，然后构造适当的优化模型，通过一定的优化方法逐步删减那些不必要的结构元素,直至最终得到一个最优化的拓扑结构形式。进化原理的基本思想是把适者生存的生物进化论思想引入结构拓扑优化，它通过模拟适者生存、物竞天择、优胜劣汰等自然机理来获得最优的拓扑结构。 三、结构拓扑优化设计方法 目前常使用的拓扑优化设计方法可以分为两大类：退化法和进化法。 退化法即传统的拓扑优化方法，一般通过求目标函数导数的零点或一系列迭代计算过程求最优的拓扑结构。目前常用于拓扑优化的退化法有基结构方法、均匀化方法、变密度法、变厚度法等。 基结构方法（GSA）的思路是假定对于给定的桁架节点，在每两个节点之间用杆件连结起来得到的结构称为基结构。按照某种规则或约束,将一些不必要的杆件从基本结构中删除，认为最终剩下的构件决定了结构的最佳拓扑。基结构方法更适合于桁架和框架结构的拓扑优化。基结构法是在有限的子空间内寻优，容易丢失最优解，另外还存在组合爆炸、解的奇异性等问题。 均匀化方法（HA）引入微结构的单胞，通过优化计算确定其材料密度分布，并由此得出最优的拓扑结构。均匀化方法主要应用于连续体的拓扑优化设计，它不仅能用于应力约束和位移约束，也能用于频率约束。目前用均匀化方法来进行拓扑优化设计的有一般弹性问题、热传导问题、周期渐进可展曲面问题、非线性热弹性问题、振动问题和骨改造问题等。 变密度法是一种比较流行的力学建模方式，与采用尺寸变量相比，它更能反映拓
拓扑优化
一种新的优化方法——拓扑优化。是一种以多种使用条件为目标优化参数的优化方式，可以提高零件的真正使用效益，更加准确的反映了设计的优化过程。 优化设计可以在很大程度上改善和提高铸造件、锻造件和冲压件的性能，并减轻产品重量。然而，优化设计特别是拓扑优化很少应用在实际工程中。一方面是因为工程问题的复杂性和高度非线性，拓扑优化技术目前还无法实现这些系统优化问题，但更重要的是一门新的技术和方法很难取代人们已经习惯多年的思维模式和工作方式。 工程设计人员需要有更系统、更科学的设计思想和方法，以达到提高产品开发效率、节约原材料、降低成本及提高产品质量的目的，结构优化设计则是实现这些目的较佳手段[1]。由于设计变量类型的不同，结构优化设计可以分为由易到难的四个不同层次：尺寸优化、形状优化、形貌优化和拓扑布局优化。由于拓扑优化设计的难度较大，被公认为是当前结构优化领域内最具有挑战性的课题之一。但是在工程应用中，拓扑优化可以提供概念性设计方案，取得的经济效益比尺寸优化、形状优化更大，因此，拓扑优化技术对工程设计人员更具吸引力，已经成为当今结构优化设计研究的一个热点。 发动机运转期间，主轴承座承受多种载荷，这些载荷包括：螺栓预紧载荷、轴瓦过盈载荷及曲轴动载荷等。目前，主轴承座的主要评价指标是结构的强度、刚度是否满足设计需求。在明确主轴承座承载情况和设计要求的前提下，作者对某大马力发动机原有主轴承座进行了最大爆发压力工况下的有限元分析。分析模型及主轴承座轴瓦径向变形量见图1（a）、图1 （b）和图1（c）。通过主轴承座的强度分析和动态疲劳安全系数分析可以得知：主轴承座的动态疲劳安全系数为1.843，远远大于安全系数阀值1，所以主轴承座的强度足以满足设计需求。而从图1（b）可以得知轴瓦在变形后水平方向径向减小0.0739mm ，已经接近曲轴、轴瓦径向间隙最小值0.079mm，这容易导致曲轴与轴瓦间缺少油膜润滑，形成干摩擦，最终导致曲轴磨损加剧，发动机动载荷增加，甚至机毁人亡的悲剧；另外从图1（c）可以得知轴瓦在变形后上下方向径向增加0.0971mm ，小于轴瓦径向变形许可值0.147mm 。所以，根据有限元分析结果可以判断：主轴承座在水平方向的刚度不足够，应该改进现有结构，提高其刚度性能。
连续体结构拓扑优化方法评述_夏天翔
第2卷第1期2011年2月航空工程进展 A DV A N CES IN A ERON A U T ICA L SCIEN CE A N D EN GIN EERIN G Vo l 12N o 11Feb 1 2011 收稿日期:2010-12-01; 修回日期:2011-01-20基金项目:教育部长江学者创新团队项目(Irt0906)通信作者:姚卫星,w xyao@https://www.wendangku.net/doc/309396291.html, 文章编号:1674-8190(2011)01-001-12 连续体结构拓扑优化方法评述 夏天翔,姚卫星 (南京航空航天大学飞行器先进设计技术国防重点学科实验室,南京 210016) 摘 要:连续体结构拓扑优化在优化中能产生新的构型,对实现自动化智能结构设计具有重要意义。目前,连续体结构拓扑优化方法主要有:均匀化方法、变厚度法、变密度法、渐进结构优化方法、水平集法、独立连续映射方法。本文首先系统回顾了以上方法的发展历程,介绍了它们的研究现状。其次,通过对比以上拓扑优化方法对若干典型算例的优化结果,表明以上方法都有较好的减重效果。最后,对以上方法进行了总结,列出了它们的优缺点和发展方向。 关键词:拓扑优化;均匀化方法;变厚度法;变密度法;渐进结构优化方法;水平集法;独立连续映射方法中图分类号:V 211.7 文献标识码:A A Survey of Topology Optimization of Continuum Stru cture Xia Tianx iang ,Yao Weix ing (K ey L abor ator y of F undamental Science fo r N atio nal Defense -adv anced Design T echno lo gy of F lig ht V ehicle,Nanjing U niver sity o f A eronautics and A st ronautics,N anjing 210016,China) Abstract:A s the to po log y optim izat ion o f continuum structure can pr oduce new config ur atio ns during the optim-i zatio n,it is significant for automatic str ucture design.A t present,the most commo nly used t opolo gy o ptimiza -t ion methods of continuum st ructur e ar e:the ho mog enization method,var iable t hickness method,v ariable dens-i t y metho d,evo lutio nar y str uctur al o pt imizatio n met ho d,lev el set metho d,independent co ntinuous mapping method.Firstly,the develo pment pro cesses of above metho ds ar e sy stematically review ed,their cur rent r e -sear ch is br iefly intro duced in this paper.T hen,these methods ar e com par ed and discussed t hr ough a number of typical ex amples.T he typical ex amples show that all of above methods have gr eat abilities to r educe w eig ht.F-i nally ,the adv ant ag es,disadv ant ag es and dev elo pment directio ns of abov e metho ds ar e discussed. Key words:to po lo gy o ptimization;homog enizat ion metho d;va riable thickness method;var iable density method;evolutionar y structure optimization metho d;lev el set method;independent continuo us mapping method 0 引言 按照设计变量的不同,结构优化可分为以下三个层次:尺寸优化、形状优化和拓扑优化。结构拓 扑优化能在给定的外载荷和边界条件下,通过改变结构拓扑使结构在满足约束的前提下性能达到最优。与尺寸优化、形状优化相比,结构拓扑优化的经济效果更为明显,在优化中能产生新的构型,是 结构实现自动化智能设计所必不可少的。 按照优化对象的性质,拓扑优化可分为离散体拓扑优化和连续体拓扑优化两种。连续体拓扑优化与离散体拓扑优化相比,在应用范围更广的同 时,模型描述困难,设计变量多,计算量大。在过去很长一段时间里,连续体拓扑优化发展得十分缓慢,直到1988年Bendso e 等人[1] 提出均匀化方法之后,它才得到了迅速发展。目前,国内外学者对结构拓扑优化问题已经进行了大量研究[2-9]。目前最常用的连续体拓扑优化方法有均匀化方法、变厚 度法、变密度法、渐进结构优化方法(ESO)、水平集法(Level set)、独立连续映射方法(ICM)等。从拓
结构拓扑优化的发展现状及未来说课讲解
结构拓扑优化的发展现状及未来
结构拓扑优化的发展现状及未来 王超 中国北方车辆研究所一、历史及发展概况 结构拓扑优化是近20年来从结构优化研究中派生出来的新分支，它在计算结构力学中已经被认为是最富挑战性的一类研究工作。目前有关结构拓扑优化的工程应用研究还很不成熟，在国外处在发展的初期,尤其在国内尚属于起步阶段。1904 年Michell在桁架理论中首次提出了拓扑优化的概念。自1964 年Dorn等人提出基结构法,将数值方法引入拓扑优化领域，拓扑优化研究开始活跃。20 世纪80 年代初，程耿东和N. Olhoff在弹性板的最优厚度分布研究中首次将最优拓扑问题转化为尺寸优化问题，他们开创性的工作引起了众多学者的研究兴趣。1988年Bendsoe和Kikuchi发表的基于均匀化理论的结构拓扑优化设计，开创了连续体结构拓扑优化设计研究的新局面。1993年Xie.Y.M和Steven.G.P 提出了渐进结构优化法。1999年Bendsoe和Sigmund证实了变密度法物理意义的存在性。2002 年罗鹰等提出三角网格进化法，该方法在优化过程中实现了退化和进化的统一，提高了优化效率。 二、拓扑优化的工程背景及基本原理 通常把结构优化按设计变量的类型划分成三个层次：结构尺寸优化、形状优化和拓扑优化。尺寸优化和形状优化已得到充分的发展，但它们存在着不能变更结构拓扑的缺陷。在这样的背景下，人们开始研究拓扑优化。拓扑优化的基本思想是将寻求结构的最优拓扑问题转化为在给定的设计区域内寻求最优材料的分布问题。寻求一个最佳的拓扑结构形式有两种基本的原理：一种是退化
原理，另一种是进化原理。退化原理的基本思想是在优化前将结构所有可能杆单元或所有材料都加上，然后构造适当的优化模型，通过一定的优化方法逐步删减那些不必要的结构元素,直至最终得到一个最优化的拓扑结构形式。进化原理的基本思想是把适者生存的生物进化论思想引入结构拓扑优化，它通过模拟适者生存、物竞天择、优胜劣汰等自然机理来获得最优的拓扑结构。 三、结构拓扑优化设计方法 目前常使用的拓扑优化设计方法可以分为两大类：退化法和进化法。 退化法即传统的拓扑优化方法，一般通过求目标函数导数的零点或一系列迭代计算过程求最优的拓扑结构。目前常用于拓扑优化的退化法有基结构方法、均匀化方法、变密度法、变厚度法等。 基结构方法（GSA）的思路是假定对于给定的桁架节点，在每两个节点之间用杆件连结起来得到的结构称为基结构。按照某种规则或约束,将一些不必要的杆件从基本结构中删除，认为最终剩下的构件决定了结构的最佳拓扑。基结构方法更适合于桁架和框架结构的拓扑优化。基结构法是在有限的子空间内寻优，容易丢失最优解，另外还存在组合爆炸、解的奇异性等问题。 均匀化方法（HA）引入微结构的单胞，通过优化计算确定其材料密度分布，并由此得出最优的拓扑结构。均匀化方法主要应用于连续体的拓扑优化设计，它不仅能用于应力约束和位移约束，也能用于频率约束。目前用均匀化方法来进行拓扑优化设计的有一般弹性问题、热传导问题、周期渐进可展曲面问题、非线性热弹性问题、振动问题和骨改造问题等。 变密度法是一种比较流行的力学建模方式，与采用尺寸变量相比，它更能反映拓扑优化的本质特征。通常，单元密度与弹性模量之间的关系采用人为给出的
拓扑优化简介
拓扑优化 什么是拓扑优化？ 拓扑优化是指形状优化，有时也称为外型优化。拓扑优化的目标是寻找承受单载荷或多载荷的物体的最佳材料分配方案。这种方案在拓扑优化中表现为“最大刚度”设计。 与传统的优化设计不同的是，拓扑优化不需要给出参数和优化变量的定义。目标函数、状态变量和设计变量（参见“优化设计”一章）都是预定义好的。用户只需要给出结构的参数（材料特性、模型、载荷等）和要省去的材料百分比。 拓扑优化的目标——目标函数——是在满足结构的约束（V）情况下减少结构的变形能。减小结构的变形能相当于提高结构的刚度。这个技术通过使用设计变量（ i）给每个有限元的单元赋予内部伪密度来实现。这些伪密度用PLNSOL，TOPO命令来绘出。 例如，给定V=60表示在给定载荷并满足最大刚度准则要求的情况下省去60%的材料。图2-1表示满足约束和载荷要求的拓扑优化结果。图2-1a表示载荷和边界条件，图2-2b表示以密度云图形式绘制的拓扑结果。 图2-1 体积减少60%的拓扑优化示例 如何做拓扑优化 拓扑优化包括如下主要步骤： 1．定义拓扑优化问题。 2．选择单元类型。 3．指定要优化和不优化的区域。 4．定义和控制载荷工况。 5．定义和控制优化过程。 6．查看结果。 拓扑优化的细节在下面给出。关于批处理方式和图形菜单方式 不同的做法也同样提及。 定义拓扑优化问题 定义拓扑优化问题同定义其他线性，弹性结构问题做法一样。用户需要定义材料特性（杨氏模量和泊松比），选择合适的单元类型生成有限元模型，施加载
荷和边界条件做单载荷步或多载荷步分析。参见“ANSYS Analysis Procedures Guides”第一、二章。 选择单元类型 拓扑优化功能可以使用二维平面单元，三维块单元和壳单元。要使用这个功能，模型中只能有下列单元类型： 二维实体单元：SOLID2和SOLID82 三维实体单元：SOLID92和SOLID95 壳单元：SHELL93 二维单元用于平面应力问题。 指定要优化和不优化的区域 只有单元类型号为1的单元才能做拓扑优化。可以使用这种限制控制模型优化和不优化的部分。例如，如果要保留接近圆孔部分或支架部分的材料，将这部分单元类型号指定为2或更大即可： … ET,1,SOLID92 ET,2,SOLID92 … TYPE,1 VSEL,S,NUM,,1,,2 ！用这些单元划分的实体将被优化 VMESH,ALL TYPE,2 VSEL,S,NUM,,3 ！用这些单元划分的实体将保持原状 VMESH,ALL … 用户可以使用ANSYS的选择和修改命令控制单元划分和类型号定义。 定义和控制载荷工况 可以在单个载荷工况和多个载荷工况下做拓扑优化。单载荷工况是最简便的。 要在几个独立的载荷工况中得到优化结果时，必须用到写载荷工况和求解功能。在定义完每个载荷工况后，要用LSWRITE命令将数据写入文件，然后用LSSOLVE命令求解载荷工况的集合。 例如，下面的输入演示如何将三个载荷工况联合做一个拓扑优化分析。 … D,10,ALL,0,,20,1 ！定义第一个载荷工况的约束和载荷 NSEL,S,LOC,Y,0 SF, ALLSEL LSWRITE,1 ！写第一个载荷工况 DDEL, SFDEL, NSEL,S,LOC,X,0,1 D,ALL,ALL,0