基于改進離散粒子群優(yōu)化的拓撲優(yōu)化方法研究.pdf

1、拓撲優(yōu)化是指在給定的載荷、邊界條件和其他約束條件下,尋找材料在設計區(qū)域內的最優(yōu)分布,進行輕量化設計,提高材料利用率,從而提高結構的性能。本文深入分析了當前國內外拓撲優(yōu)化的研究狀況,針對當前研究中現(xiàn)存方法求解質量不高、求解問題規(guī)模較小、容易陷入局部最優(yōu)等缺點,在連續(xù)體結構拓撲優(yōu)化模型構建方法,求解算法以及工程應用等方面進行了深入的研究。
　　首先,考慮到傳統(tǒng)的漸進結構優(yōu)化法(Bi-directionalEvolutionaryStr

2、ucturalOptimization,BESO)求解質量不高,所得到的結果是局部最優(yōu)解;而離散粒子群優(yōu)化算法(BinaryParticleSwarmOptimization,BPSO)求解拓撲優(yōu)化問題計算規(guī)模小、求解效率低,本文首次提出將離散粒子群優(yōu)化算法與雙向漸進結構優(yōu)化法相結合,采用雙重編碼方式對拓撲優(yōu)化問題進行模型構建,提出了基于改進離散粒子群優(yōu)化的雙向漸進結構優(yōu)化法(AHybridMethodCombiningImproved

3、BinaryParticleSwarmOptimizationwithBESOforTopologyOptimization,IBPSO-BESO),并且根據BESO方法能夠同時增刪材料的特點,設置了改進的BPSO操作用于求解,并對方法的關鍵參數(shù)進行了討論。為解決結構材料的連通性問題,引入了懲罰函數(shù)機制。通過若干二維、三維拓撲優(yōu)化問題的實例計算和結果對比,驗證了本文所提出的方法能夠有效提高求解質量。
　　其次,研究了多工況下的拓撲

4、優(yōu)化問題。采用子工況目標函數(shù)線性加權平均的方法構造目標函數(shù),構建了基于IBPSO-BESO方法的多工況拓撲優(yōu)化模型,運用IBPSO-BESO方法求解了若干二維和三維多工況下的拓撲優(yōu)化問題,通過對結果的對比分析,驗證了本文所提出的方法用于求解多工況下的拓撲優(yōu)化問題的有效性和高效性。
　　最后,研究了模式重復約束下的拓撲優(yōu)化問題。采用晶胞單元法構建了基于IBPSO-BESO方法的模式重復約束拓撲優(yōu)化模型,進一步改進了IBPSO-BES