.png){kind=icon}
返回
Topology Optimization Sensitivity Dynamic Filtering Method With Density Penalization
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1002/nme.70219.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
为解决密度拓扑优化中结构边界模糊的挑战，提出了一种结合密度惩罚的敏感性动态滤波方法。通过增强传统敏感性滤波框架，对单元相对密度进行惩罚，以快速驱动其趋向二元状态（0或1）。同时，在拓扑迭代过程中，根据结构离散度自适应地减小滤波半径，从而最小化收缩半径内周围单元对中心单元的敏感性影响。该方法与惩罚的均质各向同性材料（SIMP）方法相结合，并通过数值算例进行验证。结果表明，所提出的方法能够有效抑制中间密度单元，生成具有清晰边界的结构，并支持考虑单元应力而避免数值不稳定性（如棋盘格模式）的拓扑优化，最终显著提升拓扑优化效率。
Keyword:
boundary diffusion
filtering radius
penalty factor
sensitivity filtering
topology optimization
期刊
IF:
2.9
论文数:
478
被引数:
2.2W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
A thinning algorithm based approach to controlling structural complexity in topology optimization
PREAI
分享收藏
查看更多内容