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Human-augmented topology optimization design with multi-framework intervention
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AI
DOI：10.1007/s00366-024-02102-y.png)
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摘要
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本文提出了一种允许在优化过程中进行人工增强的拓扑优化方法。该方法旨在利用设计者的经验和专业知识，使其能够进行实时调整并直接控制拓扑优化过程。它能够实现更快地满足设计要求的拓扑优化，从而避免对优化公式进行重复修改。为实现此目标，已开发出一种在采用隐式几何描述的固体各向同性材料惩罚（SIMP）方法与利用显式几何描述的运动可变构件/空腔（MMC/MMV）方法之间转换的策略。该策略为基于像素的SIMP建立了结构构件，从而便于对结构拓扑和几何参数进行直观控制。结合人工增强，结构构件可被添加、调整和移除。这些处理有助于提高结构抗屈曲能力、降低应力集中并调整结构复杂度。此外，本方法所提出的结合多种几何描述的方法可直接从基于SIMP的拓扑优化结果生成CAD模型，从而增强拓扑优化的实用性。本文通过多个示例证明了该方法的有效性。
Keyword:
SIMP
MMC/MMV
Human intervention
Topology optimization
期刊
IF:
4.9
论文数:
2.6K
被引数:
9.3K
机构
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