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Hyperparameter-free minimum-lengthscale constraints for topology optimization
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DOI：10.1007/s00158-026-04388-6.png)
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摘要
En 中文
周等人（2015）的几何约束是一种在拓扑/自由形态优化中广泛使用的技术，用于施加可制造性的最小特征长度。然而，随着设计二值化的增加，其效率会下降，并且需要通过启发式方法调整多个超参数。在这项工作中，我们从基本原理推导出仅取决于目标特征长度的解析超参数。我们展示了圆锥滤波和基于偏微分方程（PDE）的滤波方案的结果，表明后者由于底层格林函数的奇异性而不够稳健。为解决此问题，我们还引入了一种双滤波方法，以获得行为良好的基于PDE的滤波器。结合我们推导的超参数，我们提出了一种通过几何约束强制实施特征长度的简单策略，且超参数调整极少。一个关键促成因素是近期的亚像素平滑投影（SSP）方法（Hammond等人，2025），该方法促进了几乎处处二值设计的快速收敛优化。我们的方法在多个光子学和热传导逆设计问题中得到了验证。
Keyword:
Topology optimization
Geometric constraints
Minimum lengthscales
Density filters
期刊
IF:
4
论文数:
4.9K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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