ansys几种优化方法_命令流

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1、ansys的几种优化方法_命令流拓扑优化理论及在ANSYS软件中的实现拓扑优化理论及在ANSYS软件中的实现拓扑优化理论及在ANSYS软件中的实现一.拓扑优化概论:连续体结构的拓扑优化设计是继结构的尺寸优化设计和形状优化设计之后,在结构优化领域出现的一种富有挑战性的研究方向,它是一种比尺寸优化和形状优化更高层次的优化方法,也是结构优化问题中最为复杂的一类问题。拓扑优化处于结构的概念设计阶段,其优化结果是一切后续设计的基础。因而在初始设计阶段需要确定结构的最佳拓扑形式。拓扑优化的目的是寻求结构的刚度在设计空间最佳的分布形式,或在设计域空间需求结构最佳的传力路

2、线,以优化结构的某些性能或减轻结构的重量。目前对于拓扑优化的研究主要集中在以下几个方面:结构拓扑描述方式和材料插值模型;拓扑优化中结构拓扑描述方式和材料的插值模型非常重要,是一切后续拓扑优化工作的基础。常用的拓扑描述方式和材料插值模型有均匀化方法、密度法、变厚度法和拓扑函数描述法等。拓扑优化求解数值算法,新型优化算法在拓扑优化中的应用;拓扑优化的数值计算方法主要包括有限元法和无网格法,基于成熟的有限元理论的拓扑优化格式简单,便于实现,但在优化过程中常因网格的重分和细化导致计算困难,结构中常出现中间密度材料、棋盘格现象和网格依赖性等问题。无网格法是今年发展的

3、一种新型数值求解技术,摆脱了有限元繁琐的网格生成过程,从理论上看比有限元法拥有更广阔的应用前景,但目前尚处于发展和完善中。拓扑优化的特点是:设计变量多,计算规模大,目标函数和约束函数一般为设计变量的非线性、非单调函数。目前应用于连续体结构拓扑优化计算的优化算法主要包括两类:优化准则法和序列凸规划法。去除优化过程中数值计算不稳定的方法,优化结果的提取和重构;拓扑优化中经常出现的数值计算问题有:多孔材料、棋盘格现象、网格依赖性和局部极值问题。优化结果的提取和应用主要考虑的是如何将优化的结果转化为可用的CAD模型问题,实现CAE和CAD之间的数据共享和交流。随着

4、拓扑优化理论研究的不断深入,拓扑优化在航空和汽车领域已开始得到初步的应用,主要是通过拓扑优化获得结构的最初拓扑形式,并在最初拓扑形式的基础上进行相关的后续优化设计。解决的问题范围包括:线弹性静态结构优化问题、动力优化问题及非线性等复杂情况下的优化问题。二.ANSYS中拓扑优化相关理论及应用:ANSYS中拓扑优化技术采用的是均匀化方法,具有优化准则法和序列凸规划两种优化算法。1.均匀化方法:均匀化方法是一种经典的拓扑优化方法,有着严密的数学和力学理论基础。连续体结构拓扑优化的均匀化方法(HomogenizationMethodforOptimization)

5、是Bendsoe等人于1988年提出的。其基本思想是:在组成拓扑结构的材料中引入细观结构,以宏观解结构单元模型对设计区域进行有限元离散划分,用周期性细观结构来描述宏观单元,优化过程中以细观结构的几何尺寸作为设计变量,把弹性模量、材料密度等参量表示成细观结构几何尺寸变量的函数。以细观结构的消长实现材料的增减。并产生介于由中间尺寸细观结构组成的复合材料,从而实现结构拓扑优化模型与尺寸优化模型的统一。它将复杂的拓扑优化问题挂靠在低层次的尺寸优化变量问题上来求解,但求解过程中均匀化弹性张量计算非常复杂,且微单元的最佳形状和方向难以确定,结构响应函数的密度求解复杂,

6、优化变量过多,计算效率低等缺点,主要用于拓扑优化理论方面的研究。2.优化算法:目前应用于连续体结构拓扑优化计算的优化算法主要包括两类:优化准则法和序列凸规划法。优化准则法收敛速度快,计算过程不使用导数信息,但其一般适用于单约束条件下的问题优化,且不同的优化问题需要推导不同的优化准则。序列凸规划算法包括序列线性规划方法、序列二次规划算法以及移动近似算法,其中移动近似算法(MMA)是目前使用最为广泛的算法之一,能够广泛应用于多约束情况,其计算过程中要使用前一步或多步的计算信息。3.应用:ANSYS中的拓扑优化工具可用来解决以下问题:(1)体积约束下的最大刚度设

7、计:以柔顺度为目标函数,体积为约束函数;(2)刚度约束下的最小体积优化:以体积为目标函数,刚度为约束函数;(3)体积约束下的最大动刚度设计:以n阶自振频率为目标函数,体积为约束函数;(4)以上多种工况的组合优化问题;形状优化实例FINISH/CLEAR,START/TRIAD,OFF!关闭整体直角坐标系的三角符号H=1000!设置比例尺,采用isoTK16=6.35/H!设置参数变量并附初值TK27=6,35/HTK38=6.35/HTK49=6.35/HTK50=4/H/PREP7ET,1,PLANE42MP,EX,1,6.89E10MP,NUXY,1,

8、0.3K,1K,5,254/HKFILL!在第1至第5个关键点之间

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