基于虛擬材料的ESO檢測算法研究及其在薄壁結構中的應用.pdf

1、漸進結構優(yōu)化算法（Evolutionary structural optimization，ESO）是基于有限元方法的結構拓撲優(yōu)化算法研究熱點之一。ESO采用不斷刪除設計域中的低效單元使結構逐漸趨于最優(yōu)的樸素思想，方法易于實現(xiàn)。自創(chuàng)立以來，ESO在算法的理論研究和工程應用方面獲得了廣泛的成果。
　　ESO屬于啟發(fā)式算法，Rozvany以Tie-beam算例來質疑ESO方法的算法有效性。就此，目前已有研究者提出多種Tie-beam的

2、解答算法，并以此改進ESO算法的不足。其中基于虛擬材料的試探檢測算法通過檢測傳力路徑完整性，較好地解決了ESO方法在Tie-beam問題中的缺陷。本文的研究進一步表明，檢測算法對ESO優(yōu)化進程中絕大多數(shù)的迭代步的檢測是沒有必要的。因此，本文將原虛擬材料的試探檢測過程拆分為兩個步驟：通過預判定選出優(yōu)化進程中結構剛度或強度發(fā)生異常變化的迭代步，然后只對這些可能出現(xiàn)結構連接性破壞的異常迭代進行試探檢測，從而大幅提高了檢測算法的效率。
　

3、　原虛擬材料的試探檢測算法是就平面問題的求解而設計的。本文將算法擴展到板殼問題，推導了相應的檢測判斷準則，設計了算法流程。算例表明，本文擴展的基于虛擬材料的ESO檢測算法可成功彌補原ESO方法在求解某些薄壁結構時失效的不足。
　　本文將擴展的虛擬材料檢測算法應用于某型號垃圾集裝箱箱體薄壁結構加強筋的布置問題，成功獲得可用于生產(chǎn)實際的箱體薄壁結構最優(yōu)拓撲。
　　本文提出的ESO改進算法成功防止了原ESO方法在薄壁結構的拓撲優(yōu)化