[发明专利]一种基于代理模型的多尺度拓扑优化方法

摘要

本发明属于结构优化设计技术领域，并公开了一种基于代理模型的多尺度拓扑优化方法。包括下列步骤：(1)采用基于参数化水平集的拓扑优化方法优化得到多种原型微结构的最优拓扑构型；(2)对优化后的原型微结构的水平集函数进行插值，以此获得非均匀微观结构的等效属性，随后将这些非均匀的微观结构当作样本点构建预测模型以预测宏观结构域内所有宏观单元的等效属性；(3)采用变厚度法优化宏观结构域内的材料分布，使宏观结构的性能最优。通过本发明，实现宏观结构几何、逐点不同的宏观单元构型及其在宏观结构域内位置的联合优化，以较少的计算成本，最大限度地发挥材料潜力，节约了耗材，降低了成本。

主权项

1.一种基于代理模型的多尺度拓扑优化方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：(a)对待处理对象的宏观结构进行网格划分，使得该宏观结构被划分为多个宏观单元，对每个所述宏观单元赋予初始等效密度值，设定多种原型微结构的初始构型和初始等效密度，根据每个所述宏观单元的初始等效密度值进行聚类，以此确定每个所述宏观单元对应的所述原型微观结构，采用基于参数化水平集的拓扑优化方法优化每个所述原型微结构的初始构型，以此获得每个所述原型微结构的最优拓扑结构构型；(b)对于每个原型微结构，根据该原型微结构的初始等效密度设定其中非均匀微结构的数量，按照该数量对每个所述原型微结构的最优拓扑结构构型进行插值，以此获得每个非均匀微结构的构型，根据该构型采用均匀化方法计算每个所述非均匀微结构的等效属性，将每个所述非均匀微结构作为一个样本点，由所有的所述非均匀微结构组成的样本集构建关于等效密度和等效属性的预测模型，根据每个所述宏观单元的初始等效密度，利用所述预测模型预测每个所述宏观单元的等效属性；(c)根据(b)预测获得的每个所述宏观单元的等效属性，建立关于所述宏观结构的等效密度和特征频率的优化模型，以此获得在所述宏观结构的特征频率最大的情况下对应的每个所述宏观单元的等效密度和所述宏观结构的最大特征频率；(d)判断所述宏观结构的最大特征频率是否收敛，若收敛，按照每个宏观单元的等效密度确定该宏观单元对应的原型微结构，并以该原型微结构的最优拓扑结构构型进行插值，由此获得每个所述宏观单元的构型，进而获得所述宏观结构的构型，即该宏观结构的多尺度拓扑优化结果；若不收敛，将当前每个所述宏观单元的等效密度作为初始等效密度，当前每个所述原型微结构的最优拓扑结构构型作为原型微结构的初始构型，返回步骤(a)，直至所述宏观结构的最大特征频率收敛。