[发明专利]基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法及其应用

说明书

本发明公开了基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法及其应用，首先针对于需要进行拓扑优化的基本结构，在给定边界和加载条件下用有限元网格离散设计域，得到有限元模型；确定初始化的相关参数；针对有限元模型执行有限元分析，计算有限元模型每个单元的综合灵敏度，根据反正切动态进化率函数构造有限元模型当前动态进化率；根据有限元模型的当前动态进化率确定有限元模型当前迭代步中需要更新的单元数目；根据需要更新的单元数目和综合灵敏度对有限元模型进行更新优化；若当前更新后的有限元模型的结构满足约束条件或收敛条件，则结束优化，输出优化模型；本发明利用动态进化率可加快基本结构的拓扑优化，提高拓扑优化的效率和灵活性。

技术领域

本发明涉及结构拓扑优化技术领域，特别涉及一种基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法及其应用。

背景技术

结构拓扑优化常常应用在建筑领域以及3D打印等优化加工领域。拓扑优化的目标是在结构的设计域内寻找满足设计条件的最优拓扑，以充分发挥材料性能，使得结构具有抵抗外力的最佳效率。在目前最为常用的结构优化设计方法中，BESO(BidirectionalEvolution Structural Optimization，双向渐进结构优化算法)方法是目前最为流行的拓扑优化设计方法之一，但这种方法一般使用固定的进化率(静态进化率)，即对于整个结构，每次更新的单元数与整个设计域的总单元数的比例保持不变。要使得迭代程序在结构优化过程末期能够稳定收敛，进化率就应该设置为一个较小的值，也就是采用较低的进化率；但这样在优化过程初期的进化率就会过低，导致优化迭代的步数增加，从而导致整体优化过程的计算效率降低，这也说明进化率在整个优化过程中保持为常数并非优选的方案。

发明内容

本发明的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法，该方法利用动态进化率可加快基本结构的拓扑优化，通过较少的计算和时间即可得到优化结构，提高拓扑优化的效率和灵活度。

本发明的第二目的在于提供一种基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法的应用。

本发明的第三目的在于提供一种存储介质。

本发明的第四目的在于提供一种计算设备。

本发明的第一目的通过下述技术方案实现：一种基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法，包括：一种基于反正切的动态进化率BESO拓扑优化方法，其特征在于，包括：

步骤S1、针对于需要进行拓扑优化的基本结构，在给定边界和加载条件下用有限元网格离散设计域，得到有限元模型；

步骤S2、针对有限元模型，确定初始化的相关参数；

步骤S3、针对有限元模型执行有限元分析，计算有限元模型每个单元的综合灵敏度，根据反正切动态进化率函数构造有限元模型当前动态进化率；

步骤S4、根据有限元模型的当前动态进化率确定有限元模型当前迭代步中需要更新的单元数目；然后根据所确定的需要更新的单元数目和计算所得的有限元模型每个单元的综合灵敏度对有限元模型进行更新优化；

步骤S5、判断当前更新后的有限元模型的结构是否满足约束条件或收敛条件；

若否，则返回步骤S3；

若是，则结束有限元模型的优化，输出优化模型。

优选的，在步骤S3中，根据反正切动态进化率函数构造有限元模型当前动态进化率为：