基于椭圆掩模与蜂窝镶嵌并带显式长度尺度约束的拓扑优化
计算工程、金融与科学
2020-10-13 v2
摘要
本文提出使用带负、正椭圆掩模与蜂窝镶嵌的梯度搜索进行拓扑优化。通过一种针对由填充与空洞六边形单元/元素定义的拓扑的新型骨架化算法，对解中实体状态施加显式最小与最大长度尺度。给出一个解析例子，表明对于骨架化拓扑，对于任意指定的体积分数、最小与最大长度尺度，最优解可能并非总是存在，且它们之间可能存在隐式相互依赖。提出一种长度尺度序列（SLS）方法，其中仅指定最小与最大长度尺度来寻求解，体积分数被系统性地确定。通过小变形拓扑优化中的四个基准问题，表明解大体上满足长度尺度约束，尽管后者在某些局部位置可能被违反。所提方法看来有前景，尤其注意到若解被渲染为完美的黑白且显式施加最小长度尺度并平滑边界，其与父拓扑相比性能相当接近。借助所提方法也可能获得体积分布型拓扑，其中构件厚度大致相同。
引用
@article{arxiv.1909.05615,
title = {On Topology optimization with elliptical masks and honeycomb tessellation with explicit length scale constraints},
author = {Nikhil Singh and Prabhat Kumar and Anupam Saxena},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.05615},
year = {2020}
}
备注
36 pages, 24 figures