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        基于ESO和BESO連續(xù)體結構拓撲優(yōu)化分析

        2014-09-06 03:05:05
        機械與電子 2014年6期
        關鍵詞:柔度體積有限元

        ,

        (長春工業(yè)大學機電工程學院,吉林 長春 130012)

        基于ESO和BESO連續(xù)體結構拓撲優(yōu)化分析

        母德強,范以撒

        (長春工業(yè)大學機電工程學院,吉林 長春 130012)

        使用APDL參數化設計語言編寫程序,利用ANSYS軟件平臺實現了對大型龍門工程機械橫梁的拓撲優(yōu)化。分析結果表明,雙向漸進結構優(yōu)化算法(BESO)迭代過程快,計算效率高,優(yōu)化結構清晰。

        連續(xù)體結構;拓撲優(yōu)化;算法;參數化設計語言

        0 引言

        漸進結構優(yōu)化法ESO[1-2]是近年來興起的一種解決各類結構優(yōu)化問題的數值方法。通過刪除結構中的低效或者無效材料,以使結構“進化”為最優(yōu)形態(tài)[3]。借助現有的有限元分析軟件,ESO方法可以方便地解決各種優(yōu)化問題。在迭代過程中,傳統的ESO法刪除一些單元后,導致材料的性能不能完全發(fā)揮;也可能造成結構的“奇異”而使求解困難。

        雙向漸進結構優(yōu)化法BESO[4]是對ESO算法的延伸和改進,可以有效解決ESO方法存在的問題,優(yōu)化的核心是刪除低應力或無應力單元的同時,在高應力單元周圍增加新單元,提高材料的使用效率。由于可以逐漸增加結構中所需的材料,所以初始優(yōu)化區(qū)域可以小于設計區(qū)域,這就提高了計算效率。

        1 拓撲優(yōu)化方法的發(fā)展

        [5]主要解決連續(xù)體結構的拓撲優(yōu)化問題,研究了ESO法在頻率約束下的有關問題。Chu發(fā)表了基于位移約束的ESO的相關研究,由于ESO算法思想簡單,可以借助有限元分析軟件實現迭代過程,通用性較好。

        Querin進一步發(fā)展了ESO法,提出不僅可以在迭代中刪除低效率的材料,還可以在高應力單元周圍增加單元。Yang利用位移優(yōu)化模型和頻率優(yōu)化模型,介紹了BESO法在解決拓撲優(yōu)化問題的優(yōu)勢[6]。它在連續(xù)體結構拓撲優(yōu)化的工程應用方面具有寬廣的發(fā)展空間。

        2 拓撲優(yōu)化方法理論及算法實現

        2.1 ESO方法理論與算法實現

        ESO方法的基本思想是通過將無效或低效的單元逐步去掉,結構將逐步趨于優(yōu)化。在優(yōu)化迭代中,有限元網絡是固定的,對存在的材料單元編號為非零數,對不存在的材料單元編號為零。ESO算法的實現過程和BESO優(yōu)化算法的實現過程前4步是一樣的,可見下一節(jié)。

        2.2 BESO方法理論與算法實現

        優(yōu)化過程中,刪除低應力單元的同時,在可能導致結構“奇異”的單元周圍增加單元,以確保迭代收斂到最優(yōu)解,結構保持不變性,充分發(fā)揮材料的性能。BESO算法實現的步驟,即

        a.在給定的荷載和邊界條件下,定義初始設計區(qū)域,并用有限元網格離散該區(qū)域。

        b.在復雜應力條件下,使用Von Mises作為最常用的判別準則,Von Mises應力為:

        (1)

        σx,σy,σz為正應力;τxy,τyz,τzx為切應力。

        c.在每次有限元分析完成后,從模型中刪除符合下列條件的所有單元,即

        (2)

        RRI為當前的刪除率,通常取1%~2%。若兩應力的比值大于RRI,則認為單元特性處于高應力狀態(tài),如果小于RRI,則認為單元特性處于低應力狀態(tài),可以刪除。

        d.重復迭代操作,直至達到下一個穩(wěn)態(tài)。引進一個進化率ER,并把它加到刪除率中,即

        RRI+1=RRI+ER

        (3)

        e.每次迭代根據刪除率,單元刪除個數記為E1。如果刪除單元后存在奇異的單元,也一起刪除,單元刪除個數記為E2。每迭代1次刪除單元總數為:

        E=E1+E2

        (4)

        f.檢查結構中需要添加單元的節(jié)點,增加單元總數為M。

        g.在當前迭代過程中,當刪除的單元個數N和增加的單元個數M接近時,達到一個穩(wěn)定狀態(tài)。

        h.增加的刪除率重復步驟b~步驟g,直到達到結構的最優(yōu)拓撲形狀。

        3 連續(xù)體結構優(yōu)化算法的實現及分析

        對有限元軟件ANSYS的APDL語言進行二次開發(fā),分別實現了漸進結構優(yōu)化和雙向漸進結構優(yōu)化算法。

        基于這2種方法,對某類大型龍門礦山機械的橫梁截面進行拓撲優(yōu)化設計。初始刪除率為0.02,進化率為0.01,體積刪除率為50%,過濾半徑為0.3,最大迭代次數為200,優(yōu)化初始模型截面尺寸為10m×2m,如圖1所示。彈性模量取2.0×1011MPa,泊松比取0.3,F=2000N。

        圖1 橫梁截面結構的有限元模型

        圖1是橫梁截面結構的有限元模型,在結構的左右節(jié)點施加完全約束,結構中點位置受一個集中載荷力F。圖2是使用ESO算法進行拓撲優(yōu)化的結果,由圖2可知,一些單元被刪除后,不能恢復,這樣就造成了最終優(yōu)化結果上一些單元的缺失,不但影響優(yōu)化的美觀,對后續(xù)的提取結構模型進行圓整增加困難。圖3是使用BESO算法進行拓撲優(yōu)化的結果,由圖3可知,圖形結果非常清晰,優(yōu)化結果新穎,為下一步的提取模型,生產實體進行形狀優(yōu)化和多目標優(yōu)化提供更大的方便。

        圖2 ESO拓撲優(yōu)化模型

        圖3 BESO拓撲優(yōu)化模型

        2種算法的體積刪除率和迭代過程如圖4所示。橫軸代表優(yōu)化迭代的次數;縱軸體積分數表示的是在整個優(yōu)化迭代的過程中,體積的減小百分比,隨著迭代過程的進行,體積逐漸減小至不變;縱軸平均柔度(N·mm)是整個結構的平均柔度大小,隨著迭代次數的增加,結構的平均柔度趨于穩(wěn)定,它反映的是結構單元的承載剛度。由圖4知,經過30步的迭代,結構的體積達到平衡狀態(tài)。結構的設計過程中剛度是一個重要的影響因素。通常,在最大的變形量的約束下要求有最大的剛度。而且,拓撲優(yōu)化就是在最大的剛度和規(guī)定體積下尋找材料的最好布置方式。在此過程中,使用應變能去衡量結構的最大剛度,最大剛度也代表著結構的平均柔度。所以,圖4a最終平均柔度是3.5×10-7N·mm,圖4b最終的平均柔度是4×10-7N·mm。單元的平均柔度越高,這說明結構材料性能得到了充分的體現,高效單元更多,低效或無效單元更少。優(yōu)化的結果證明了BESO優(yōu)化算法的優(yōu)點。

        圖4 體積刪除率和迭代過程變化

        4 結束語

        對有限元軟件ANSYS的APDL語言進行二次開發(fā),分別實現了漸進結構優(yōu)化和雙向漸進結構優(yōu)化算法。分析結果表明,BESO比傳統的ESO算法具有更好的優(yōu)化性能,驗證了BESO的正確性和有效性。

        參考文獻:

        [1] 榮見華,謝憶民,姜節(jié)勝,等.漸進結構優(yōu)化設計的現狀與進展[J].長沙交通學院學報,2001,17(3):17-24.

        [2] Xie Y M,Steven G P.Shape and layout optimization via an evolutionary procedure[C].Proceedings of the International Conference on Computational Engineering Science,Hong Kong,1992.

        [3] 謝億民,黃曉東,左志豪,等.漸進結構優(yōu)化法(ESO)和雙向漸進結構優(yōu)化法(BESO)的近期發(fā)展[J].力學進展,2011,41(4):462-471.

        [4] Yang X Y,Xie Y M,Steven G P,et al.Bidirectional evolutionary method for stiffness optimization[J].AIAA Journal,1999,37(11):1483-1488.

        [5] Xie Y M,Steven G P.Evolutionary structural optimization[M].Berlin,Heidelberg,New York:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co.K,1997.

        [6] Yang X Y,Xie Y M,Steven G P.Evolutionary methods for topology optimization of continuous structures with design dependent loads[J].Computers & Structures,2005,83(12):956-963.

        Topology Optimization Analysis Based on ESO and BESO Continuum Structures

        MUDe-qiang,FANYi-sa

        (School of Mechatronic Engineering,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China)

        In this paper,writing programs by ansys parametric design language (APDL),and using ANSYS software platform we completed the topology optimization process of large-scale project machinery beam gantry.The results show that,BESO algorithm has advantages of fast iterative process,high computational efficiency and clear optimize structure.

        continuum structure;topological optimization;algorithm;parametric design language

        2013-12-27

        TH122

        A

        1001-2257(2014)06-0076-02

        母德強(1961-),男,遼寧昌圖人,教授,博士研究生導師,院長,研究方向機械系統動力學與優(yōu)化設計;范以撒(1986-),男,河南周口人,碩士研究生,研究方向數字化設計與分析技術。

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