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A node-based self-supporting topology optimization method accelerated by combined approximation reanalysis
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AI
DOI：10.1016/j.enganabound.2026.106898.png)
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摘要
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拓扑优化（TO）与增材制造（AM）形成了一种强大的协同效应，用于设计轻质、高性能结构。然而，为AM集成悬垂约束通常会导致计算成本显著增加。为解决这一挑战，本文提出了一种基于节点的自支撑拓扑优化框架，并通过组合近似（CA）重分析进行加速。所提出的框架引入了三项主要创新。首先，将基于节点的平滑有限元法（NS-FEM）整合到TO中。利用节点作为设计变量可缓解网格依赖性，并自然地为几何支撑评估提供明确的时空坐标。其次，针对非结构化网格开发了一种广义基于节点的AM滤波器，该滤波器具有自适应空间分箱策略，可动态将搜索维度与物理AM参数关联，以快速识别支撑。第三，为解决AM滤波器引入的极端非线性，严格减小了优化步长；这种特定限制通过嵌入CA重分析技术被独特利用，在保证精度的同时大幅加速结构评估。综合来看，这些策略显著提升了结构设计过程的应用性和计算效率。通过一系列多样化的数值算例和物理增材制造测试，全面验证了所提出框架的鲁棒性和实际工程价值。
Keyword:
Topology optimization
Additive manufacturing
Node-based smoothed finite element method
(NS-FEM)
Overhang constraints
Combined approximation reanalysis
