EFG法在线弹性结构形状优化中的应用研究

出现在基于有限元形状优化过程中的网格畸变与扭曲问题,可通过引入无网格方法得到解决。本文首先建立了结构形状优化的数学模型,利用无网格Galerkin(EFG)法对形状优化的设计域进行了离散,采用罚函数法来施加边界条件,借助于直接微分法建立了一种离散型基于无网格Galerkin法的设计灵敏度分析算法,然后用1个具有解析解的实例对其进行了验证,所得结果显示两者是一致的。最后利用对所建立的算法完成了1个工程实例的形状优化设计,并对所得到的优化结果结合工程应用进行了讨论。     

Matlab遗传算法优化工具箱(GAOT)的研究与应用

介绍遗传算法的基本原理和Matlab的遗传算法优化工具箱（GAOT）,分析了优化工具函数。探讨Matlab遗传算法工具箱在参数优化和非线性规划中的应用。通过优化实例,说明遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法。用Matlab语言及Matlab语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点。     

基于无网格Galerkin法的灵敏度分析与形状优化

结构形状优化已经在工程应用中得到重视,将无网格法与形状优化相结合能够从根本上解决优化过程中出现的有限单元扭曲或畸变问题。为此在无网格Galerkin法的基础上,利用离散导数法,提出一种基于离散型的节点位移灵敏度分析方法,其中采用了拉格朗日乘子法来施加本质边界条件。该方法的最大优势是求解过程与无网格Galerkin法的求解过程相似,容易实现。另外对形状优化的数学模型和节点位移的设计速度域进行了讨论。采用具有解析解的实例,对所提出的灵敏度分析方法进行了验证,所得结果显示两者非常吻合。利用上述所建立的形状优化算法,完成了两个工程实例的形状优化设计。     

基于Matlab的遗传算法在结构优化设计中的应用

针对某机械的悬臂结构的优化设计问题,建立了单目标非线性优化设计数学模型,采用遗传算法,结合Matlab软件进行优化计算,阐明了Matlab遗传算法工具箱的具体使用过程和方法,验证和分析遗传算法所得到最优解的准确性与迭代子代数目密切相关。应用遗传算法和Matlab软件,有较快的收敛速度和很高的计算精度,为多目标非线性结构优化设计提供了强有力的方法和工具。     

用Taylor展开随机无网格法和免疫算法分析结构可靠性

首先用Taylor展开随机无网格伽辽金法(Taylor expansion stochastic element-free Galerkin method,TSEFGM)进行随机结构分析.在无网格伽辽金法中,所求解问题的域由分布的节点表示,并采用移动最小二乘函数近似试函数.以及用罚函数法施加本质边界条件.同时利用Taylor展开法,建立随机结构分析的Taylor展开随机无网格伽辽金法;然后应用人工免疫遗传算法对结构可靠性进行分析.人工免疫遗传算法是一种新的综合人工免疫算法和遗传算法的智能优化算法,它避免了遗传算法易出现早熟、搜索效率低和不能很好地保持个体多样性等问题.数值实例表明,在随机结构与可靠性分析方面,Tlaylor展开随机无网格伽辽金法与人工免疫遗传算法具有明显的优势和广泛的应用前景.     

圆柱齿轮传动优化设计的遗传算法及Matlab实现

提出了在圆柱齿轮传动优化设计中,在传统的罚函数法的基础上应用遗传算法进行优化,并介绍了如何利用Matlab优化工具箱来求解.同时指出,遗传算法在齿轮传动优化设计中有较好的应用前景.     

基于Matlab遗传算法工具箱的同心式磁力齿轮优化设计

运用全局解析法对同心式磁力齿轮电磁场、电磁转矩进行分析和计算,在此基础上,利用Matlab优化工具箱中的遗传算法对其优化设计。实验结果表明,基于Matlab遗传算法工具箱的同心式磁力齿轮优化设计方法得到了令人满意的结果,并为同心式磁力齿轮的分析和设计提供了一个新的途径。这对同心式磁力齿轮的研究及应用具有重要意义。     

摆线针轮承载能力优化设计

摆线针轮是RV减速器中主要组成部分之一,为了进一步提高RV减速器的承载性能,提出了一种以摆线针轮接触应力、啮合刚度为优化目标函数的多目标优化设计方法。为了优化其承载性能,以针齿分布圆半径、短幅系数、针径系数、摆线轮宽度为设计变量,构建了接触应力最小、啮合刚度最大的优化数学模型,使用Matlab调用其优化工具箱中的遗传算法进行了求解。优化设计后的结构与原结构相比较,接触应力减小,啮合刚度增大,摆线针轮的承载性能获得改善。研究为RV减速器的设计提供了一种新的方法。     

基于Matlab的四杆机构优化设计简介

介绍了Matlab优化工具箱的使用方法和在机械优化设计中的应用。通过分析,建立了四杆机构优化设计的数学模型,并用Matlab优化工具箱实现了四杆机构优化设计,提出了MATLAB进行机械优化设计的一般方法和步骤。     

MATLAB遗传算法工具箱在切削参数优化中的应用

本文介绍了遗传算法的基本原理及Matlab软件的遗传算法工具箱的使用方法,并给出一个利用Matlab软件的遗传算法工具箱求解切削参数优化的实例。     

三维CAD/CAE一体化的参数化动态有限元建模

提出了一种基于CAD参数化技术与CAD／CAE一体化技术的参数化动态有限元建模方法，该方法解决了三维实体有限元建模中几何模型的描述与驱动、参数联动、模型自动更新等一系列问题，为先进的参数化有限元分析与优化设计提供了关键技术基础；阐述了三维参数化动态有限元建模方法中的若干关键技术，包括具有典型意义的基于AutoCAD／MDT二次开发环境ObjectARX的CAD／CAE集成方法、复杂三维组合曲面网格全自动生成算法、复杂三维实体的四面体网格全自动生成算法、面向对象的有限元模型描述方法，以及有限元模型的参数驱动方法等；建立了一个三维参数化形状优化设计应用原型系统。     

周边桁架式索网天线型面的快速调整方法

提出了一种周边桁架式索网天线型面的快速调整方法。以最大误差节点及结构基频为判定条件,首先给出最佳待调整索段的确定方法,在此基础上,以最佳待调整索段的调整量为设计变量,型面误差为目标函数,索网应力为约束条件,建立了索网天线型面优化调整的数学模型。数值算例结果表明,所提出方法具有很好的收敛速度,调整工作量较小。     

网状可展开天线反射面精度调整技术研究

给出了改进型周边构架式空间网状可展开天线的具体结构方案,利用权因子法对辅助牵引面式网面精度调整技术进行了理论分析及调整方法研究。给出了网面精度调整的基本理论、公式以及调整步骤,在此基础上提出了型面精度优化的数学模型,并利用单纯形法进行了优化。利用ANSYS软件建立了相应的反射面精度调整模型,并进行了调整计算;证明了所提出的方法是正确性及所给天线的结构方案的合理性。     

考虑膜结构应力的索网型面优化方法

在对网状反射面天线进行型面分析时,以往的研究常常将重点放在索网结构的型面精度或索段张力分布的均匀性上,没有考虑薄膜反射面的应力对索网结构的影响.因此,文中根据网状反射面天线的索网和金属丝反射网的结构特点,提出了一种考虑膜结构应力的索网型面优化方法.基于索单元和各向等应力膜单元,建立以索段张力为设计变量、索段张力的上下限...     

面向CAD系统的连续体结构形状与拓扑优化

针对当前连续体结构优化所面临的有限元模型与CAD模型转换困难,产品设计意图和结构工艺在优化过程中难以保持等问题,研究了面向CAD系统的连续体结构形状与拓扑优化方法。通过分析CAD几何表达和CAE网格划分特点,采用欧拉网格和扩展有限元法,建立面向结构优化的CAD/CAE模型融合机制;而后基于连续体物质导数,推导了CAD直接建模操作敏度,驱动CAD实体模型进行结构形状与拓扑优化。在此基础上,针对操作敏度量纲不一致问题,采用速度场均匀化方法,修正操作敏度,以提高优化收敛效率。通过三维CAD实体模型结构优化实例,验证了上述方法的可行性和求解效率。     

基于离散点云直接映射STL文件的建模技术

随着计算机技术的发展,反求工程技术和快速原型技术的结合日趋紧密,纯复制的反求工程已不再适应市场发展的需要,在产品的设计和制造阶段都需要具备创新环节的反求工程技术的支持。提出综合优化的方法：对扫描后获取的离散扫描点进行平面的三角剖分及环域间的三角剖分,生成STL文件格式,并结合环域划分风格的特点,使用最小权和最小内角最大化相融合的方法,实现二维优化：当二维坐标释放到空间后会破坏三角形形状,影响模型的质量,用增加点的方法,得到三维优化后的原产品模型的STL文件格式。在布尔运算的基础上,通过对反求模型的三角网格进行任意叠加和任意截取,产生新产品的STL文件格式;对新产品进行总体形状控制、过渡圆角处理等空间优化工作,最终实现新产品创新,缩短了产品的开发周期,降低了开发成本。     

基于网格变形技术的白车身多目标形状优化

市场的竞争压力促使汽车厂商致力于加快车身开发的进程,而基于计算机辅助工程(Computer aided engineering,CAE)的车身结构优化技术由此而成为业内的研究热点。与传统的尺寸优化不同,形状优化在工程优化中具有更大的潜力。将网格变形技术引入形状优化,提出基于近似模型的多目标形状优化方法。利用网格变形技术定义形状变量,并根据灵敏度信息筛选优化变量;采用优化拉丁方试验设计对设计空间均匀分布样本点,进一步拟合高精度的Kriging模型;运用多目标粒子群算法,保持其余性能指标满足预期的前提下,以白车身弯曲刚度和质量为目标进行优化。研究表明,所提出的优化方法成功用于白车身的多目标优化,设计者可根据优化结果权衡各个目标,以指导最终的决策。     

基于伴随方法的高速列车头型气动优化

为改善高速列车明线运行时的气动性能,基于伴随方法和径向基函数网格变形技术,开展高速列车头型气动优化设计。采用径向基函数网格变形技术,避免列车头型优化过程中的网格重复生成,提高头型优化的效率。通过伴随方法求解目标函数对列车头型的敏感度,无须定义任何的头型设计变量,避免人为指定设计变量对优化结果的影响。将网格变形技术、伴随方法及计算流体动力学（Computational fluid dynamic,CFD）方法相结合,构建高速列车头型优化设计流程,选取整车气动阻力和尾车气动升力为优化目标,对高速列车头型进行多目标气动优化设计。结果表明：伴随方法可以有效地应用于高速列车的头型优化;优化后,在满足约束条件的情况下,列车的整车气动阻力减小2.83%,尾车气动升力减小25.86%;气动阻力减小主要位于头尾车流线型部位,中间车和头尾车车体气动阻力基本保持不变;尾车气动升力减小主要位于流线型部位,尾车车体向下的升力绝对值也有所减小。