基于拓扑优化及集群智能的计算设计与智能建造的分析和探索

基于结构性能数据驱动设计与集群智能计算性设计的理论及实践,结合相关研究,分析与展望了由该类方法生成的复杂仿生形态的数控建造。     

基于双向渐进结构拓扑优化算法的创新设计研究

目的 在数字化设计的背景下,探索基于结构性能化的算法找形方法,运用双向渐进结构拓扑优化算法(Bi-Directional Evolutionary Structural Optimization,BESO)展开创新设计实践研究。方法 在理解双向渐进结构拓扑优化算法的基本内涵、相关理论、历史发展和现状应用的基础上,分析其算法生成的优势及可行性,并以算法的组织模式与生形原理为前提,对其进行几何划分、约束条件、优化技术、结构模拟、材料设定、迭代生形等内容协同一体的生成策略研究,提供了多元选择的设计机会。结果 得到了运用双向渐进结构拓扑优化算法进行的基于初始形态设计、拓扑优化设计和后处理与制造三步骤创新设计实践结果。结论 此设计实践方案验证了该算法生成方法的设计应用可行性,同时也为多领域应用该算法提供了新思路和新方向。     

自适应纤维编织系统——高效低碳的可持续建造方式

在数字建造和结构设计的背景下,以三脚圆桌和C形亭的设计为例,以碳纤维复合材料、工艺和研发为手段,融合数字设计和结构优化技术,展现了拓扑优化对结构性较高材料的充分利用。实验中的自适应框架模具,可重复使用于不同尺寸的构造物,充分体现可持续发展的理念。