[發明專利]人工干預過程的拓撲優化方法、系統、設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202210451266.2 | 申請日: | 2022-04-24 |
| 公開(公告)號: | CN114816383A | 公開(公告)日: | 2022-07-29 |
| 發明(設計)人: | 魏鵬;劉晉嘉 | 申請(專利權)人: | 華南理工大學 |
| 主分類號: | G06F8/34 | 分類號: | G06F8/34;G06F8/38;G06F8/30 |
| 代理公司: | 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245 | 代理人: | 戴曉琴 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 人工 干預 過程 拓撲 優化 方法 系統 設備 存儲 介質 | ||
1.一種人工干預過程的拓撲優化方法,其特征在于,所述方法包括:
分析優化對象模型,確定模型的應力邊界條件和位移邊界條件;
在交互界面輸入所述應力邊界條件和位移邊界條件,并開始迭代優化;
通過暫停干預終止迭代步并保存當前優化結果;
對優化結果進行人工干預,包括增添任意形狀的優化結果使其參與下一迭代步的優化、增添或去除任意形狀的不可優化構件、去除任意形狀的優化結果使其參與下一迭代步的優化,干預結束后保存干預結果;
將干預后的結果重新代入迭代步進行優化;
經過一次或數次干預后,程序終止,輸出最終的優化結果同時計算出目標函數值,并以所述優化結果作為建模的底圖,經過處理后即可交付打印。
2.根據權利要求1所述的拓撲優化方法,其特征在于,迭代優化的算法包括但不限于水平集法、變密度法或雙向漸進法優化算法。
3.根據權利要求1所述的拓撲優化方法,其特征在于,人工干預對優化結果進行的調整包括:
將人工干預加入之后的優化迭代中被優化掉的調整操作;
將人工干預加入之后的優化迭代中且無法被優化掉的調整操作,即在優化過程中增添不可設計域。
4.根據權利要求3所述的拓撲優化方法,其特征在于,人工干預的實現是通過鼠標回調函數,在鼠標按下并移動的時候,記錄光標經過位置的散點坐標,當鼠標抬起的時候結束采集數據,從而獲得坐標的矩陣;
根據矩陣中的坐標值,調整優化結果,具體為:
將光標變為畫圖的筆刷,并記錄下筆刷中心經過的坐標值,以選取坐標點指定半徑內的坐標點,即進行人工干預區域的選擇。
5.根據權利要求3所述的拓撲優化方法,其特征在于,對優化結果進行干預的同時,調整干預范圍,即調整筆刷的粗細。
6.根據權利要求3所述的拓撲優化方法,其特征在于,對優化結果進行調整的原理包括:
對于變密度法或雙向漸進法:
根據記錄的坐標,通過調整筆刷半徑范圍內所有整數坐標點對應的相對密度進行干預,包括:
若材料相對密度大于1,對應加入下一步迭代優化但不能被優化掉的部分;
若材料相對密度小于0,則擦除掉記錄的坐標;
若材料相對密度接近且小于1,則對應加入下一步迭代優化并有可能被優化掉的部分;
對于水平集法:
根據記錄的坐標,通過調整筆刷半徑范圍內所有整數坐標點對應的函數值進行干預,包括:
若函數值大于1,對應加入下一步迭代優化但不能被優化掉的部分;
若函數值小于0,則擦除掉記錄的坐標;
若函數值接近且小于1,則對應加入下一步迭代優化并有可能被優化掉的部分。
7.根據權利要求1-6任一項所述的拓撲優化方法,其特征在于,通過暫停干預終止迭代步,包括:
優化過程包括多次迭代,在迭代的過程中,通過if語句控制暫停的全局變量;
通過暫停干預改變全局變量的值,進而終止迭代步。
8.一種人工干預過程的拓撲優化系統,其特征在于,所述系統包括:
邊界條件獲取模塊,用于分析優化對象模型,確定模型的應力邊界條件和位移邊界條件;
迭代優化模塊,用于在交互界面輸入所述應力邊界條件和位移邊界條件,并開始迭代優化;
優化結果保存模塊,用于通過暫停干預終止迭代步并保存當前優化結果;
人工干預模塊,用于對優化結果進行人工干預,包括增添任意形狀的優化結果使其參與下一迭代步的優化、增添或去除任意形狀的不可優化構件、去除任意形狀的優化結果使其參與下一迭代步的優化,干預結束后保存干預結果;
重新迭代優化模塊,用于將干預后的結果重新代入迭代步進行優化;
最終優化結果獲取模塊,用于經過一次或數次干預后,程序終止,輸出最終的優化結果同時計算出目標函數值,并以所述優化結果作為建模的底圖,經過處理后即可交付打印。
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