随机动响应约束的结构拓扑优化方法分析与软件开发

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1、长沙理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：声诌勺日期：砒年上月z≯日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学

2、可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密咙(请在以上相应方框内打“√")作者签名：压痧侈寸日期：劲f缉j月二≯日⋯辄嘶魄驯刚月和摘要随着社会的发展与进步，现代结构日益复杂化和轻量化，同时工作环境也日益恶劣，这就对结构优化的理论和应用研究提出了新的挑战。结构拓扑优化是结构优化领域最

3、具有挑战但同时又是最具有前景的一类优化方法，它能为结构概念设计提供有效的设计方法与手段。结构优化设计的目的是将先进的优化理论应用于工程实际，缩短设计周期，提高设计质量，因此，开发使用方便、功能强大的结构优化程序系统有着非常重要的意义。鉴于ABAQuS是世界三大通用有限元分析软件之一，有着强大的前后、置处理功能和可靠、权威的有限元分析能力，本文基于ABAQUS开展了二次程序开发研究以建立结构拓扑优化求解算法程序和进行工程设计应用。本二次程序开发的主要工作有：(1)建立了接口软件模块，通过接口语言Python建立了提

4、取结构模型有用信息的程序模块，该模块将ABAQUS前置建立的结构模型数据转化为结构优化设计所需的数据；(2)采用Fortr趾语言编制了结构特性灵敏度和优化算法程序；(3)编制了结构优化设计批处理程序以实现优化设计自动循环迭代。现代结构大都工作在动载荷环境下，但由于结构在动载荷下的优化设计是结构优化问题中的难点问题，国内外的研究相对较少。本文结合ICM方法、渐进结构优化方法和对偶方法研究了动响应约束下重量最小的结构拓扑优化问题。本文采用变动响应约束限的方式来使得动响应约束的显式表达式近似有效；同时，引入一种合理的有

5、理近似材料属性模型和删除低密度单元来消除动力学设计中易出现的局部模态现象；另外，在结构孔洞和边界周围引入了一层人工材料单元来确保优化迭代中结构非奇异和方法具有增添单元的功能；通过预设单元删除阈值和迭代循环的单元删除策略实现了设计空间的自动调整。最后，采用对偶优化算法求解优化模型。给出的几个算例验证了该方法的正确性和有效性。关键词：拓扑优化：动响应；变动响应限；局部模态；ABAQUS；二次开发ABSTRACTWiththesocialdevelopment觚dprogress，themod咖stmCtlⅡreste

6、．叫tobelighter龃dmorecomplex，觚dt11esestructuresaresubjectedtodiVerse鲫dseriousloadsourcesofdyn锄icexc胁ionmlringtlleirservicelife，whichleadt0newchallengest0optimizationthcories觚dits印plicationtechnologies．Thestmcmltop010西caloptimizationisthemoStchallengingandpromis

7、ingresearchtoplclns勃nlcturcoptimization，itc觚provide趾emcientdesignmethod觚dprocedurcfor酏nlCturalconceptualdesigns．Thep唧oseofstructllraloptimizationsist0shortenmestmctllraldesignperiod，improvedesi萨quaIi哆觚d印plies孤adVaIlcedtheor)rintoengineeringpractlces·Theref-0r

8、e，itisve巧meaning矗lltodevelopaconVenientaIldpowerfIulstructllraloptimizationsofhvaresystem．BecauseABAQUSisofthepower如lc印abilitiesofthepre-alldpost．processforStnlcturalfiniteelementmodels觚d