[發明專利]一種基于賦權圖的結構拓撲優化方法、系統以及可讀存儲介質有效
| 申請號： | 202011055613.7 | 申請日： | 2020-09-29 |
| 公開（公告）號： | CN112182819B | 公開（公告）日： | 2022-06-17 |
| 發明（設計）人： | 許平;邢杰;趙慧;姚曙光;趙紫亮;王章駿 | 申請（專利權）人： | 中南大學 |
| 主分類號： | G06F30/18 | 分類號： | G06F30/18;G06F30/23;G16C60/00 |
| 代理公司： | 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 姚瑤 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 賦權圖 結構 拓撲 優化 方法 系統 以及 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種基于賦權圖的結構拓撲優化方法，其特征在于：包括如下步驟：
S1：設置懸臂梁的賦權圖模型所需的設計變量以及部分可調設計變量的上、下界；
S2：根據設計變量的上、下界隨機生成第一代個體的數學模型，并基于所述第一代個體的數學模型并利用微分進化算法進行迭代運算得到最優數學模型；
其中，數學模型是基于上、下界限定范圍內隨機取值得到的一組設計變量表示；
S3：將所述最優數學模型轉換為目標體對應的最優結構拓撲構型；
所述設計變量包括節點個數、節點位置、節點間的邊數以及邊的寬度，所述節點位置以及所述邊的寬度為可調設計變量，其中，若存在動態載荷，則動態載荷加載點至少為一個節點，固定節點的位置保持不變，非固定節點的位置在對應上、下界范圍內可變化；
步驟S2的執行過程如下：
S21：設置了微分進化算法的初始參數，所述初始參數包括種群規模NP、最大迭代次數gm以及收斂指標e；
S22：根據設計變量的上、下界以及種群規模NP隨機生成第一代個體的NP個數學模型；
S23：將每個數學模型分別轉換為賦權圖信息，進而轉換為結構拓撲構型；
S24：在每個結構拓撲構型上施加目標體的邊界條件并進行有限元計算得到優化目標值以及約束條件；
S25：根據優化目標值以及約束條件并采用罰函數法進行評判得到第一代個體中的當前最優數學模型；
S26：對第一代個體的數學模型進行轉變操作得到下一代個體的數學模型，并采用S23-S25的方式得到當前最優數學模型，
其中，若是達到了迭代收斂指標e或達到最大迭代次數gm，則將當前最優數學模型作為最終的最優數學模型；否則，進入下一次迭代直至滿足迭代收斂指標e。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟S3的執行過程為：基于賦權圖與結構拓撲構型的信息轉換將所述最優數學模型轉換為目標體對應的最優結構拓撲構型，具體如下：
首先，基于賦權圖模型中的設計變量，在目標體離散網格的設計空間內確定節點位置、邊以及邊的寬度，進而構建出多個矩形塊組成的矩形系統；
然后，對每個矩形塊所覆蓋的單元進行檢測，檢測內容為：鑒別單元的重心是否位于矩形塊范圍內，若位于矩形塊范圍內，則保留，進而基于鑒別結果構建出結構拓撲構型。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：步驟S2的迭代運算過程中，下一代個體的數學模型是基于前一代個體的數學模型轉變的，其中，轉變方式至少包含了變異操作，所述變異操作是基于雙重自適應算子進行的，所述雙重自適應算子如下：
Vi(g+1)＝Xr1(g)+Fc(Xbest(g)-Xr1(g))+Fg(Xr2(g)-Xr3(g))
式中，Vi(g+1)表示變異操作后的下一代個體的數學模型，Xr1(g)、Xr2(g)、Xr3(g)分別表示當前迭代代數g下數學模型中的任意三個數學模型，Xbest(g)表示當前迭代代數g下的當前最優數學模型，Fg、Fc均為自適應系數。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于：自適應系數Fg、Fc的計算公式如下：
式中，gm為最大迭代次數，fbest代表當前迭代下優化目標值中的最優值，fmean代表當前迭代下優化目標值的平均值。
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