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基于退火算法的多目標(biāo)水平集結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化*

2021-07-30 07:59:38蘇建民范亞萍翟彥春
機(jī)械工程與自動(dòng)化 2021年2期
關(guān)鍵詞:平板次數(shù)體積

蘇建民,范亞萍,翟彥春,李 強(qiáng)

(1.濰坊科技學(xué)院 山東省高校設(shè)施園藝實(shí)驗(yàn)室,山東 濰坊 262700;2.濰坊市輕質(zhì)材料先進(jìn)制備及成型重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 濰坊 262700)

0 引言

水平集(level set)的基本思想是將界面看成高一維空間中某一函數(shù)ψ(稱為水平集函數(shù))的零水平集,同時(shí)界面的演化也擴(kuò)充到高一維的空間中。我們將水平集函數(shù)按照它所滿足的發(fā)展方程進(jìn)行演化或迭代,由于水平集函數(shù)不斷進(jìn)行演化,因此對(duì)應(yīng)的零水平集也在不斷變化,當(dāng)水平集演化趨于平穩(wěn)時(shí),演化停止,得到界面形狀。

文獻(xiàn)[1-3]將均勻法應(yīng)用于拓?fù)鋬?yōu)化分析,引入數(shù)學(xué)插值的方法將均勻法不斷優(yōu)化,并得到材料的最佳分布和最優(yōu)形狀結(jié)構(gòu);張衛(wèi)紅等[4]利用隱式水平集函數(shù)建立結(jié)構(gòu)拓?fù)鋬?yōu)化的基本特征模型,以柔度最小化為目標(biāo),將拓?fù)鋬?yōu)化結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為CAD設(shè)計(jì)域內(nèi)特征布局和形狀優(yōu)化問(wèn)題;文獻(xiàn)[5]利用有限元將單元實(shí)體離散化,分析了雙線性結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法的收斂速度與網(wǎng)格的關(guān)系;文獻(xiàn)[6]提出了采用Kirchhoff板單元利用剛度等效理論和最小柔順度為設(shè)計(jì)目標(biāo),利用水平集方法拓?fù)鋬?yōu)化薄板加強(qiáng)筋分布理論;文獻(xiàn)[7,8]利用Python編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了實(shí)體模型的拓?fù)鋬?yōu)化,并分析了溫度對(duì)材料的影響;文獻(xiàn)[9]利用水平集拓?fù)鋬?yōu)化方法和最小柔度理論優(yōu)化解決了機(jī)構(gòu)的應(yīng)力集中問(wèn)題;文獻(xiàn)[10]針對(duì)水平集優(yōu)化過(guò)程中的邊界形成進(jìn)行優(yōu)化,建立了新的拓?fù)鋬?yōu)化導(dǎo)數(shù)數(shù)值變化的準(zhǔn)則,同時(shí)提升了水平集的優(yōu)化速度和收斂速度,減少了運(yùn)算迭代次數(shù);文獻(xiàn)[11,12]利用水平集理論結(jié)合空間三角形面片法逼近拓?fù)鋬?yōu)化后的水平集曲面,利用散點(diǎn)優(yōu)化擬合提取曲線并轉(zhuǎn)換成G代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)控編程進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的制造加工;文獻(xiàn)[13,14]提出了將能量法引入水平集理論,將水平集方法進(jìn)一步提升,并使用反應(yīng)擴(kuò)散方程在編程語(yǔ)言中進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證。

國(guó)內(nèi)外對(duì)水平集的研究中主要是針對(duì)單目標(biāo)、收斂速度的優(yōu)化[15-17],針對(duì)多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)較少。本文通過(guò)擴(kuò)散反應(yīng)方程更新水平集函數(shù)方程引入退火算法,結(jié)合多個(gè)目標(biāo)函數(shù)建立新的邊界,使優(yōu)化過(guò)程中的形狀結(jié)構(gòu)改變通過(guò)對(duì)目標(biāo)函數(shù)的約束來(lái)實(shí)現(xiàn),并以體積、應(yīng)力、變形、頻率作為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,將4個(gè)目標(biāo)控制在一定范圍內(nèi),加快優(yōu)化收斂速度,減少優(yōu)化時(shí)間。

1 邊界求解

水平集多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化是通過(guò)求解多目標(biāo)函數(shù)建立擴(kuò)散反應(yīng)方程更新水平集函數(shù)的,從而在結(jié)構(gòu)中生成新的空洞區(qū)域和邊界區(qū)域。本文以兩邊穿孔板(見(jiàn)圖1)為例,平板左端圓孔固定,以體積最小、應(yīng)力最大320 MPa、變形最大0.5 mm為優(yōu)化目標(biāo)。帶孔平板具體參數(shù)如表1所示。

表1 帶孔平板參數(shù)

圖1 帶孔平板

根據(jù)改進(jìn)水平集理論建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行迭代計(jì)算,收斂速度較快,迭代40次滿足條件,體積最小為原來(lái)的47%,導(dǎo)出16、23、40次的迭代情況,結(jié)果如圖2~圖4所示。

圖2 迭代16次體積為原來(lái)56%時(shí) 圖3 迭代23次體積為原來(lái)50%時(shí) 圖4 迭代40次體積為原來(lái)47%時(shí)的模型邊界的模型邊界的模型邊界

通過(guò)圖1~圖4我們看到:由于平板左端圓孔固定,迭代開(kāi)始時(shí)右端材料減小較多,同時(shí)平板右端出現(xiàn)孔洞,面積較大;隨著迭代的進(jìn)行,大面積的孔洞開(kāi)始消融分解向左端固定圓孔延伸,形成分散分布的小面積孔洞;迭代達(dá)到40次時(shí)平板的優(yōu)化形狀固定,在平板上分布著大小不一的相對(duì)規(guī)則的孔洞,此時(shí)平板體積為原來(lái)的47%。從優(yōu)化開(kāi)始到結(jié)束總共迭代40次,收斂較快,并且優(yōu)化的形狀較為規(guī)則。迭代次數(shù)與體積變化、應(yīng)力、變形、頻率的關(guān)系如圖5~圖8所示。

圖5 迭代次數(shù)與體積變化的關(guān)系 圖6 迭代次數(shù)與應(yīng)力的關(guān)系

圖7 迭代次數(shù)與變形的關(guān)系 圖8 迭代次數(shù)與頻率的關(guān)系

由圖5可知:迭代開(kāi)始后體積迅速減小,迭代到16次時(shí)體積已經(jīng)減少50%左右,迭代20次后體積減少的曲線變得比較平緩,在后期的20次迭代體積只減少了9%左右,在迭代后期主要進(jìn)行形狀和結(jié)構(gòu)優(yōu)化分布,由于受到應(yīng)力、變形和頻率的限制,體積并不會(huì)無(wú)限制減少,達(dá)到原來(lái)的47%時(shí)體積基本不再減少,迭代停止。

由圖6可知:迭代開(kāi)始后應(yīng)力逐漸增加,迭代10次之后增速變大,20次之后應(yīng)力增加變緩接近水平線。由于體積的減少,受力部分及約束位置應(yīng)力會(huì)不斷增加,迭代20次之后應(yīng)力已經(jīng)接近300 MPa,此時(shí)應(yīng)力已經(jīng)接近本文設(shè)置臨界值320 MPa,應(yīng)力不再大面積調(diào)整平板的體積減少,主要是調(diào)整形狀和結(jié)構(gòu)來(lái)平衡應(yīng)力分布。

由圖7可知:隨著迭代次數(shù)的增加變形逐漸增大,并且迭代開(kāi)始時(shí)增加較快,前16次的迭代曲線近似于線性變化,變形增加非??欤S著迭代的深入變形逐漸變得平緩,逐漸靠近目標(biāo)值0.05 mm。

由圖8可知:隨著迭代次數(shù)的增加預(yù)應(yīng)力下頻率逐漸增大,并且迭代前期比迭代后期增加速度快,前10次的迭代頻率呈線性變化,增加非常快,隨著迭代次數(shù)的增加曲線逐漸變得平緩,逐漸靠近目標(biāo)值2 000 Hz,由于平板質(zhì)量減少頻率逐漸增大,但是同時(shí)要受到體積、應(yīng)力、變形的約束。

通過(guò)以上分析可知,在預(yù)應(yīng)力保持不變的情況下,多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化時(shí),在體積最小的前提下設(shè)置應(yīng)力、變形和頻率等邊界條件限制,隨著體積的減少應(yīng)力、變形和頻率都逐漸增大,并且接近極限值時(shí)結(jié)構(gòu)體積變化較小,主要進(jìn)行形狀和結(jié)構(gòu)的排列優(yōu)化。用引入退火算法后的水平集理論同時(shí)對(duì)4個(gè)目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,拓?fù)鋬?yōu)化的收斂速度非???,只進(jìn)行了40次迭代。

2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

將最終優(yōu)化的模型按照邊界建模,如圖9所示。導(dǎo)入ANSYS進(jìn)行網(wǎng)格劃分,如圖10所示。網(wǎng)格質(zhì)量屬性如表2所示,網(wǎng)格質(zhì)量屬性非常好。然后進(jìn)行模擬計(jì)算,結(jié)果如圖11~圖13所示。

圖9 優(yōu)化模型圖10 網(wǎng)格劃分模型

圖11 優(yōu)化模型的應(yīng)力分布情況圖12 優(yōu)化模型的變形分布情況圖13 優(yōu)化模型的第1階模態(tài)

表2 網(wǎng)格質(zhì)量屬性

由圖9~圖13可知:優(yōu)化后的模型體積為137.88 mm3,最大應(yīng)力為314.8 MPa,最大變形為0.049 406 mm,第1階模態(tài)頻率為1 986.6 Hz。與利用Metropolis準(zhǔn)則控制的擴(kuò)散反應(yīng)方程更新水平集的多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化方法計(jì)算結(jié)果對(duì)比如表3所示。

由表3可知,利用Metropolis準(zhǔn)則控制的擴(kuò)散反應(yīng)方程更新水平集的多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化方法計(jì)算數(shù)值與建模分析數(shù)值誤差在2%以內(nèi),結(jié)果表明新的改進(jìn)水平集計(jì)算數(shù)值完全滿足設(shè)計(jì)要求。

表3 計(jì)算數(shù)值與模擬數(shù)值對(duì)比

3 結(jié)論

(1) 利用退火算法控制的擴(kuò)散反應(yīng)方程更新水平集的多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化方法實(shí)現(xiàn)體積、應(yīng)力、變形、頻率多目標(biāo)同時(shí)優(yōu)化收斂速度較快,迭代次數(shù)較少。

(2) 基于退火算法的水平集優(yōu)化過(guò)程中體積變化的同時(shí)受到應(yīng)力、變形、頻率的約束,應(yīng)力、變形、頻率等多個(gè)目標(biāo)在變化過(guò)程中不僅受到各自條件的約束,它們之間與體積相互制約,有效地控制了收斂速度與迭代次數(shù),實(shí)現(xiàn)了水平集多目標(biāo)的拓?fù)鋬?yōu)化。

(3) 通過(guò)提取退火算法水平集拓?fù)鋬?yōu)化模型邊界建模并計(jì)算驗(yàn)證了本文得到的拓?fù)淠P秃透倪M(jìn)水平集拓?fù)鋬?yōu)化方法的有效性,可為水平集多目標(biāo)拓?fù)鋬?yōu)化的改進(jìn)提供有效依據(jù)。

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