连续体结构的变密度拓扑优化方法研究
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Research on variable density topology optimization method for continuum structure
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收稿日期: 2021-08-08 修回日期: 2021-09-02
基金资助: |
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Received: 2021-08-08 Revised: 2021-09-02
作者简介 About authors
王景良(1988—),女,江苏盐城人,讲师,硕士,从事结构设计与优化、机电控制与图像处理等研究,E-mail:
关键词:
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王景良, 朱天成, 朱龙彪, 许飞云.
WANG Jing-liang, ZHU Tian-cheng, ZHU Long-biao, XU Fei-yun.
拓扑优化是实现结构轻量化的一种有效的设计方法,蕴含如现代力学、现代数学、计算机科学等多学科知识。通过拓扑优化可产生材料分布合理、性能各异、质量最小的结构设计方案,故其已成为结构优化设计的热点研究方向[1]。于20世纪90年代提出的备受关注的变密度法作为连续体结构拓扑优化设计的一种主流方法,因自身所具备的技术优势而在航空航天、建筑、机械等领域的结构优化设计中得到广泛应用[2-5]。如:为了实现高速列车底架的轻量化设计,陈秉智等[6]采用基于OptiStruct软件的变密度法对高速列车的底架进行拓扑优化设计,获得了可同时满足强度、刚度及模态频率等设计要求且应力分布得到改善的优质轻质底架;为了得到轻质和性能完善的汽车用挡位互换机构,王铭昭等[7]也采用基于OptiStruct软件的变密度法对挡位互换机构的壳体进行了拓扑优化设计;周围等[8]借助基于ANSYS Workbench软件的变密度法研究了岩心钻机送杆机构运送支架的拓扑优化设计问题,得到了新型轻质运送支架。
尽管变密度法有诸多优点,但所得优化结构普遍存在如棋盘格、网格依赖及灰度单元等数值不稳定问题[9]。为了解决此类问题,学者们提出了如密度过滤法、敏度过滤法、灰度单元抑制算子等多种方法[10-13]。Biyikli等[14]采用一种简单有效的改进密度过滤法解决了采用变密度法引起的结构棋盘格问题。张国锋等[15]为了消除采用变密度法引起的棋盘格、网格依赖和边界扩散等问题,在保留原卷积因子的基础上,通过引入新卷积因子,提出了一种改进敏度过滤方法。高翔等[16]为了解决采用变密度法引起的灰度单元和现有Heaviside函数须频繁调用密度矩阵的问题,结合优化准则法和Heaviside函数,设计了基于改进Heaviside函数的拓扑优化方法。廉睿超等[17]从变密度法的材料插值方案出发,提出了一种灰度单元分层双重惩罚方法,在有效抑制灰度单元产生的同时提高了拓扑优化的收敛速度。但是,目前所提出的策略或方法尚不能很好地兼顾解决多类型的数值不稳定问题与改进拓扑优化方法。
为了解决体积约束和柔顺度最小的结构拓扑优化问题及采用变密度法引起的数值不稳定问题,以兼顾改进拓扑优化方法为前提,引入改进的固体各向同性材料惩罚(solid isotropic material with penalization, SIMP)法和基于高斯权重函数的敏度过滤法,并设计新的灰度单元抑制算子,对由变密度法和优化准则法形成的经典拓扑优化方法进行改进,提出了一种新的拓扑优化方法。
1 连续体结构拓扑优化
采用新的拓扑优方法研究连续体结构的优化设计问题,需要确定材料插值方案、建立结构拓扑优化模型、设计灵敏度、确定敏度过滤法、确定更新准则及给出评价指标等几个步骤。
1.1 基于改进SIMP法的材料插值方案
采用能在0与1之间连续取值的基于SIMP法的材料插值方案可以有效降低结构优化设计的难度。参考Andreassen等[18]的研究成果,目前应用较为普遍的材料插值方案为:
式中:E0为实体材料的弹性模量;Emin为无效材料的弹性模量;p为无效材料的惩罚系数;xi 为拓扑设计变量,i=1,2,…,n;Ei 为当量弹性模量。
通过进一步研究发现,
式中:α为调整系数。
须说明的是,文献[19]提出的材料插值方案中并没有Emin,此处加入Emin的目的是规避奇异刚度矩阵的产生和确保xi 的下限值可取0。
1.2 结构拓扑优化模型
式中: x 为结构拓扑设计变量的矢量;c为结构柔顺度; K 为结构的刚度矩阵; U 为载荷矢量 F 作用在结构上而产生的位移矢量;V0和V分别为结构设计域的材料体积和结构优化设计后的材料体积;Vf为优化结构的许用材料体积分数。
1.3 灵敏度
采用经典优化准则法求解
式中: ui 为单元的位移矩阵; k0为具有单位弹性模量的刚度矩阵。
1.4 基于高斯权重函数的敏度过滤法
为了有效解决采用变密度法引起的数值不稳定问题及改进拓扑优化方法,选用合适的敏度过滤法极为重要。Cheng等[20]发现,采用基于高斯权重函数的敏度过滤法可以得到轻质且拓扑构型好的优化结构。本文采用基于高斯权重函数的敏度过滤法对c关于xi 的灵敏度进行过滤处理,具体为:
式中:γ为为了规避当xi 取为0时式中分母为0而引入的一个较小正值参数;Ni 为与单元i相邻的单元j所组成的集合;Hi, j 为敏度过滤的权重系数。
式中:di,j 为单元i、j之间的距离;σ为高斯参数,与过滤半径R有关。
1.5 基于新灰度单元抑制算子的更新准则
基于优化准则法求解
式中:m和η分别为正值移动步长和阻尼系数;xi 与Biη 的结合物xiBiη 可以视为简单的灰度单元抑制算子,用于更新xi。
中间变量Bi 为:
式中:λ为拉格朗日乘子,可通过二分法计算得到。
为了有效抑制灰度单元的产生,受Groenwold等[21]提出的灰度单元抑制算子的启发,在原灰度单元抑制算子(xiBiη ) q 的基础上,引入正值比例参数β,设计了一种新的灰度单元抑制算子,为:
式中:q为灰度抑制参数。
为了提高拓扑优化方法的收敛速度,在综合考虑每次迭代计算所得的结构柔顺度的基础上,设计了新的参数q的更新方案,具体为:
式中:q0和Δq分别为q的初值和增量;ξ和c*分别为强度因子和结构柔顺度的临界值。
须说明的是,通过测试发现,c*值设置合理与否会对优化结构的柔顺度、拓扑构型及拓扑优化方法的收敛速度产生较大影响。
根据
1.6 评价指标
选择结构的柔顺度c、程序循环执行次数I和灰度单元比例指数G作为评价拓扑优化方法的指标。其中:c用于反比表征获取柔顺度小的优化结构的能力; I用于反比表征收敛速度或收敛性能;G用于反比表征抑制灰度单元产生的能力。
参考文献[9],可得:
式中:n*为满足约束条件(xi < 0.01或xi > 0.99)的单元数量。
2 算例分析与讨论
2.1 算例1
MBB (Messerschmitt-Bolkow-Blohm)梁结构如图1所示。其几何尺寸为280 mm ×50 mm,顶端中部承受大小为2 N的外载荷 F。对MBB梁结构进行拓扑优化,来测试采用改进SIMP法、基于高斯权重函数的敏度过滤法、新灰度单元抑制算子和新拓扑优化方法的优化效果。根据对称性,采用具有1/2设计域的MBB梁为优化对象。对梁结构进行网格划分,可以得到单元总数量为140×50个的有限元模型。设置R=3.1,Vf=0.4。
图1
图2
图2
不同SIMP法下MBB梁结构的拓扑构型
Fig.2
Topological configuration of MBB beam structure under different SIMP methods
表1 不同SIMP法下MBB梁结构优化结果
Table 1
SIMP法 | c/(N·mm) | I/次 | G/ % |
---|---|---|---|
文献[18]方法 | 213.00 | 83 | 26.66 |
本文方法 | 208.54 | 64 | 30.34 |
图3
图3
不同敏度过滤法下MBB梁结构的拓扑构型
Fig.3
Topological configuration of MBB beam structure under different sensitivity filtration methods
表2 不同敏度过滤法下MBB梁结构优化结果
Table 2
敏度过滤法 | c/(N·mm) | I/次 | G / % |
---|---|---|---|
文献[18] 方法 | 208.54 | 64 | 30.34 |
本文方法 | 205.83 | 64 | 27.23 |
图4
图4
不同灰度单元抑制算子下MBB梁结构的拓扑构型
Fig.4
Topological configuration of MBB beam structure under different gray-scale unit suppression operators
表3 不同灰度单元抑制算子下MBB梁结构优化结果
Table 3
灰度单元抑制算子 | c/(N·mm) | I/次 | G / % |
---|---|---|---|
文献[18] 方法 | 205.83 | 64 | 27.23 |
本文方法 | 196.65 | 35 | 3.89 |
图5
图5
不同拓扑优化方法下MBB梁结构的拓扑构型
Fig.5
Topology configuration of MBB beam structure under different topology optimization methods
表4 不同拓扑优化方法下MBB梁结构优化结果
Table 4
由图4可知,采用本文灰度单元抑制算子所得优化结构的拓扑构型更为清晰。
2.2 算例2
图6
图7
图7
不同拓扑优化方法下悬臂梁结构的拓扑构型
Fig.7
Topological configuration of cantilever beam structure under different topology optimization methods
表5 不同拓扑优化方法下悬臂梁结构优化结果
Table 5
3 结 论
为了实现使连续体结构的体积约束和柔顺度最小的拓扑优化及解决采用经典变密度法引起的数值不稳定问题,在兼顾改进拓扑优化方法的前提下,通过引入改进的SIMP法、基于高斯权重函数的敏度过滤法和新灰度单元抑制算子,并结合优化准则法,提出了新的拓扑优化方法。通过优化算例可知,新的拓扑优化方法能够有效解决连续体结构的拓扑优化问题,具有收敛速度较快、可更好地获取柔顺度小且拓扑构型好的优化结构和抑制灰度单元产生等优势。
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