基于双向演化的局部水平集组合算法用于拓扑优化

• 作者: 张文辉 张耀庭 程文婕 郑福聪
• 来源期刊: 固体力学学报
• 关键词: 拓扑优化 局部水平集方法(LLSM) 双向渐进结构优化(BESO) 距离正则化方程
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 213-222
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.19636/j.cnki.cjsm42-1250/o3.2017.019

摘要

论文基于双向渐进结构优化(BESO)方法和局部水平集方法(LLSM),提出局部水平集组合算法,在拓扑优化中实现双向演化.为改进LLSM的孔洞成核能力,新算法以所提离散水平集函数为节点设计变量,拓扑导数为灵敏度,按照BESO优化准则进行双向演化得到稳定拓扑解.然后通过迭代求解距离正则化方程(DRE)来组合ILSM获得最终拓扑.在LLSM中,DRE用来代替重生成步骤,并构造条件稳定差分格式求解DRE.最终给出典型实例验证所提算法的收敛性和数值稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张文辉		9	100	4.0	9.0
2	张耀庭		79	1007	16.0	29.0
3	郑福聪		2	5	1.0	2.0
4	程文婕		1	0	0.0	0.0