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A Particle-Driven Nonlinear Design Framework for Hyperelastic Structures with Large-Scale Migration Using an Implicit Isogeometric Material Point Method
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AI
DOI：10.1016/j.eng.2026.07.034.png)
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摘要
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超弹性结构在经历大变形时的拓扑优化在软体机器人、柔性电子和生物技术等新兴领域已引起广泛关注。然而，强烈的几何和材料非线性往往导致优化过程中的数值不稳定、网格畸变和收敛失败。本研究基于大规模粒子迁移，开发了一种粒子驱动的超弹性结构拓扑优化框架。在该框架中，粒子位置作为主要设计变量，用于控制材料聚集和承载构件的形成，而材料密度则被视为次要变量。这种位置驱动机制通过大范围空间迁移实现材料重分布，而非通过有限粒子移动的密度更新，使其特别适用于超弹性大变形问题。为提高非线性求解的稳定性，引入了与牛顿-拉弗森方案耦合的隐式等几何材料点法，以及等几何虚拟域插值方案，以增强严重变形下的收敛性。随后通过反向灵敏度传递（针对粒子位置和材料密度）推导了优化公式，并采用了自适应粒子更新策略。多个二维和三维数值算例验证了所提出框架的有效性和鲁棒性，并阐明了大规模粒子迁移在超弹性拓扑优化中的重要作用。
Keyword:
Hyperelastic structures
Topology optimization
Nonlinear design
Isogeometric material point method
Particle migration
期刊
IF:
11.6
论文数:
2.7K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
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