[发明专利]基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法

权利要求书

1.基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取结构的初始设计域和材料属性，将所述初始设计域离散成有限单元网格，为所述网格各个应变单元分配结构单元属性并定义约束条件；

S2：对所述应变单元构成的有限元模型施加载荷，并对施加载荷后的所述有限元模型执行有限元结构分析，获取柔顺度以及其灵敏度；

S3：根据所述柔顺度以及所述灵敏度构建以双重凝聚函数为目标函数的多载荷工况下结构柔顺度最小的近似优化模型，并通过变体积约束条件调整位移约束限；

S4：结合KKT条件和拉格朗日乘子算法，对所述近似优化模型进行对偶理论转化得到对偶规划问题；

S5：通过光滑化对偶算法对所述对偶规划问题求解得到二次规划模型；

S6：重复步骤S3-S5使二次规划模型收敛并通过收敛的二次规划模型获取拓扑最优解从而得到最优结构拓扑。

2.根据权利要求1所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，所述S3中所述柔顺度计算模型为：

式中,是第n_q个单元的单元位移矢量,它的分量等于第n_q个单元的相应自由度的u^l的分量。

3.根据权利要求1所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，所述S3中所述灵敏度计算模型为：

4.根据权利要求1所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，所述S4中所述近似优化模型为：

式中，表示第k+1步的变体积约束限，其表达式为：

5.根据权利要求1所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，所述对偶规划问题得到数学模型为：

式中，

6.根据权利要求1所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，所述S5通过光滑化对偶算法的子算法获得二次规划模型为：

7.根据权利要求4所述的基于双重凝聚函数的含病态载荷的结构拓扑优化方法，其特征在于，使二次规划模型收敛的收敛条件为：