[发明专利]一种基于凸模型不确定性的连续体结构非概率可靠性拓扑优化方法有效
申请号: | 201711287561.4 | 申请日: | 2017-12-07 |
公开(公告)号: | CN107908900B | 公开(公告)日: | 2019-03-19 |
发明(设计)人: | 王磊;梁金雄;刘东亮;夏海军;王晓军;邱志平 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 杨学明;顾炜 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模型 不确定性 连续 结构 概率 可靠性 拓扑 优化 方法 | ||
1.一种基于凸模型不确定性的连续体结构非概率可靠性拓扑优化方法,其特征在于:实现步骤如下:
第一步:以结构的体积最小即重量最小作为优化目标,以结构关心的重要位置的位移作为约束条件,采用带惩罚因子的固体各向同性材料插值模型(Solid IsotropicMaterial with Penalization,简称SIMP),建立拓扑优化模型如下:
优化目标:
约束条件:Ku=F
ui≤uc,i=1,2,…,NC
0<ρmin≤ρe≤1
其中,Vol是优化区域的体积,ρ=[ρ1,ρ2,...,ρNE]T是相对密度向量,ρe和Ve分别为第e个单元的相对密度和体积,NE为优化区域划分的单元总数,ρmin为单元相对密度的下限;K为单元的总体刚度矩阵,u为单元的总体位移列向量,F为总体载荷列向量;ui是第i个位移约束点的实际位移值,uc是第i个位移约束的容许位移值,NC为位移约束的个数,对于SIMP模型,单元的弹性模量是材料相对密度的函数:
其中P>1是惩罚因子,用于实现对中间密度单元的惩罚,按照经验,一般取P=3,E0是完全实心材料的弹性模量;
第二步:以凸模型描述优化模型的不确定性参数,通过静力平衡方程K(b)u(b)=F(b)以及凸集合理论方法可以得到设计域节点位移响应,进而建立优化模型的非概率可靠性指标,可建立如下非概率拓扑优化模型:
优化目标:
约束条件:K(b)u(b)=F(b)
Ri≥Rc,i=1,2,…,NC
0<ρmin≤ρe≤1
其中,Ri凸模型可靠度,
第三步:在原非概率可靠性指标的基础上建立可靠性位移差指标,从而改善原非概率可靠度指标对设计变量求灵敏度的缺陷,计算相应的可靠性位移差,利用可靠性位移差可以将原非概率可靠性优化模型修改如下:
优化目标:
约束条件:K(b)u(b)=F(b)
0<ρmin≤ρe≤1
b∈ΩC={b|(b-bc)TW(br,ρb)(b-bc)≤θ2}
其中,为可靠性位移差,b为m维不确定向量,bc为椭球中心值向量,br椭球半长短轴向量,W(br,ρb)∈Rm×m是一个对称正定矩阵,由向量br和相关系数矩阵ρb=(ρ(bj1,bj2))决定;参数θ量化了向量b的不确定程度,di表示从坐标原点到失效超平面的距离,di(Rc)是从原点到给定的非概率可靠度Rc确定的极限状态超平面的距离;
第四步:根据第三步得到的可靠性位移差的表达式,通过复合函数求导法则对设计变量进行求导,并运用伴随向量法和有限差分法得到可靠性位移差对设计变量的灵敏度;
第五步:利用第三步中得到的可靠性位移差以及第四步中得到的可靠性位移差对设计变量的灵敏度代入MMA算法中对非概率可靠性优化模型进行求解,得到新的设计变量;
第六步:判定新的设计变量是否满足收敛性条件,若不满足收敛性条件,则将已经完成的迭代次数增加1,并返回第二步;否则,迭代过程结束。
2.根据权利要求1所述的一种基于凸模型不确定性的连续体结构非概率可靠性拓扑优化方法,其特征在于:以凸模型来描述参数的不确定性,以结构的体积最小即重量最小作为优化目标,以结构关心的重要位置的位移作为约束条件,采用带惩罚因子的固体各向同性材料插值模型建立拓扑优化模型。
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