[发明专利]一种数据驱动的双尺度结构的优化设计方法及设备

说明书

本发明属于结构优化设计相关技术领域，其公开了一种数据驱动的双尺度结构的优化设计方法及设备，包括以下步骤：(1)将双尺度结构的设计域中各个单元对应微结构的切割高度作为设计变量；(2)对两种微结构进行min处理以取并集获得单元的真实微结构，并利用均匀化方法计算切割间距下各单元的等效弹性矩阵；(3)将离线数据库中的等效弹性矩阵和微结构的体积分别转为任一切割高度下的弹性常数及体积分数，并进一步得到整体位移向量；(4)构建体积约束下的柔度最小化优化模型，设计目标为使双尺度结构柔度最小；(5)分别计算柔度最小化优化模型的目标函数及约束函数对设计变量的灵敏度，进而得到最优的双尺度结构。本发明提高了计算效率。

技术领域

本发明属于结构优化设计相关技术领域，更具体地，涉及一种数据驱动的双尺度结构的优化设计方法及设备。

背景技术

相比于一般结构，双尺度结构具有重量轻、强度高、减震等优点，因此得到了航空领域学者的关注。由于双尺度结构包含了微观尺度和宏观尺度，而两个尺度互相耦合。为了获得在两种尺度下最优的材料分布从而实现双尺度结构的优异性能，开展双尺度结构优化研究，在保证微结构的连接性下提升计算效率具有重大意义。

为了提升计算效率，采用离线数据驱动方法进行双尺度结构优化，该方法直接一次性生成大量数据样本作为数据库，直接构造满足精度的代理模型且在优化过程中不再更新代理模型，因此数据驱动下的双尺度结构优化在保证精度的条件下能够极大提升效率。

研究表明，通过数据驱动方式进行的双尺度结构优化，能在提升效率的同时保证微观尺度的连接性，并且灵活分配材料位置，从而满足不同结构的不同区域的最佳要求。

目前，双尺度结构优化方法还存在设计上的问题：尺度分离方法进行的双尺度结构优化需要解决微观尺度结构连接性问题；尺度关联方法进行的双尺度结构优化通常计算效率较低。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种数据驱动的双尺度结构的优化设计方法及设备，其通过数据驱动的方式提升了计算效率，同时使用切割方式获得的微结构也保证了连接性问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种数据驱动的双尺度结构的优化设计方法，该方法包括以下步骤：

(1)将双尺度结构的设计域中各个单元对应微结构的切割高度作为设计变量，利用各单元中不同切割高度的微结构描述所述双尺度结构；

(2)对两种微结构进行min处理以取并集获得单元的真实微结构，并利用均匀化方法计算切割间距下各单元的等效弹性矩阵，进而得到的离线数据库；

(3)利用插值函数将离线数据库中的等效弹性矩阵和微结构的体积分别转化为任一切割高度下的弹性常数及体积分数，并进一步进行有限元分析以得到整体位移向量；

(4)构建体积约束下的柔度最小化优化模型，该模型的设计目标为使双尺度结构柔度最小；

(5)分别计算柔度最小化优化模型的目标函数及约束函数对设计变量的灵敏度，基于计算得到的灵敏度对设计变量进行更新，进而得到最优的双尺度结构。

进一步地，用水平集函数和切割函数表示一次切割操作得到的组合函数

其中D为参考域，

将切割结果按照正负关系定义虚拟微结构

通过对虚拟微结构进行布尔并集操作得到实际的微结构Ω^k：

选择对组合函数做min处理