基于自适应随机抽样敏度分析的双向渐进结构优化方法

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为了解决周期循环结构拓扑优化难题,在传统的双向渐进结构优化方法(BESO)的基础上,引入了一种自适应参数策略和随机抽样的方法,提出了基于自适应随机抽样敏度分析的双向渐进结构优化方法,该方法同样适用于非周期结构.以该方法为基础,对Michell桁架结构进行了拓扑优化设计,得到了与理论解一致的结构,并且相对初始结构质量减少了71.5%,说明了所提方法的正确性.基于此方法对多辐板风扇盘进行了结构拓扑优化设计,得到了三辐板风扇盘结构,相比同等设计条件下的参考风扇盘质量减少了17.12%,进一步说明了此方法具有处理复杂周期循环结构拓扑优化设计问题的能力,另外此方法克服了传统双向渐进结构优化方法中容易产生的振荡问题. In order to solve the topology optimization problem of periodic cyclic structure, an adaptive parameter strategy and a random sampling method are introduced based on the traditional bidirectional incremental structure optimization (BESO) method. A bi-directional The method is also applicable to the non-periodic structure.On the basis of this method, the topological optimization design of Michell truss structure is obtained, and the structure consistent with the theoretical solution is obtained, and the relative initial structure quality is reduced by 71.5% The correctness of the proposed method is obtained.Based on this method, the structure optimization of multi-plate fan disk is achieved, and the three-spoke fan disk structure is obtained, which is 17.12% less than that of the reference fan disk under the same design conditions It shows that this method has the ability to deal with the topology optimization design of complex periodic cyclic structures. In addition, this method overcomes the oscillation problem that is easy to occur in the traditional bidirectional incremental structure optimization method.
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