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An Efficient Filter Implementation Method and Its Applications in Topology Optimization Utilizing k-d Tree Data Structure
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OA
AI
DOI：10.3390/computation13110262.png)
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摘要
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基于变密度概念的拓扑优化（TO）在学术研究和工程应用中取得了显著进展；然而，其在过滤过程中仍面临与计算机效率相关的障碍。本研究提出了一种新颖的滤波实现方法，通过采用k-d树数据结构显著提升了优化过程。该方法将传统的邻域搜索操作转化为高效的空间搜索，同时保持了解的精度。该方法天然支持包括对称性、局部体积控制、周期性图案、冲压导向的悬垂控制等在内的多种可制造性约束，且不增加计算时长。大量的数值算例验证了所提方法的高效性，其能生成精确且可扩展的设计方案，相较于传统方法实现了显著加速。该方法在处理大规模优化挑战和复杂的几何约束（包括非结构化网格）时展现出特定优势。本研究通过先进数据结构探索了拓扑优化中有效约束集成的全新范式，为工程设计提供了广泛的应用前景。
Keyword:
topology optimization
density filtering
k-d tree data structure
neighborhood search
期刊
C
IF:
1.9
论文数:
207
被引数:
1.9K
机构
引用论文
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