一种基于在线机器学习的等几何拓扑优化方法

    公开(公告)号:CN115455507A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211122338.5

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明属于结构优化设计相关技术领域,并公开了一种基于在线机器学习的等几何拓扑优化方法。该方法包括下列步骤:S1构建待优化结构的优化模型,并对其设计域进行几何细网格和有限元粗网格的划分;S2进行区域划分,基于子区域内的控制点密度进行区域密度映射,并计算相应子区域的柔度,以此获取每个子区域的灵敏度;S3更新所述控制点和细单元密度,通过提取子区域信息构成数据集,对机器学习模型进行训练,调整预测;S4判断当前迭代次数是否达到总迭代次数,如果否,返回步骤S2;否则,结束。通过本发明,解决拓扑优化过程中计算效率低且不适用三维设计的问题。

    一种基于BESO的弹塑性等几何拓扑优化方法

    公开(公告)号:CN117744356A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311744290.6

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于BESO的弹塑性等几何拓扑优化方法,属于等几何拓扑优化领域,该方法通过弹塑性建模,考虑了材料的各向同性硬化,并将材料的应力等效为Von Mises应力,允许结构在受到外部加载时发生弹性和塑性变形;使得优化过程更贴近实际工程需求,确保结构在承受复杂加载条件下具有足够的强度和稳定性;采用等几何分析技术,能够更精准的得出模型的结构响应;综合考虑了弹塑性响应,并在拓扑优化中进行了相应的调整,使结构的拓扑布局将根据材料的弹塑性性质进行调整,以确保最佳性能;将BESO优化方法、等几何分析与弹塑性材料紧密结合,弥补了之前关于弹塑性等几何拓扑优化的方法空缺,在优化中可以考虑材料的塑性行为。

    一种等几何刚度矩阵CPU/GPU异构并行计算方法

    公开(公告)号:CN116401908A

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202310265560.9

    申请日:2023-03-17

    Abstract: 本发明属于等几何分析相关技术领域,并公开了一种等几何刚度矩阵CPU/GPU异构并行计算方法。该方法包括:S1获取待处理物体的等几何体网格模型,将该等几何体网格模型进行划分获得多个体单元、控制点和高斯点,将体单元、控制点和高斯点分别进行编号;S2获取所有体单元中所有交互控制点对对应的信息向量组;S3获取每个高斯点处的形函数偏导矩阵;S4计算交互控制点对的全局刚度矩阵,以此获得所有交互控制点对的全局刚度矩阵,将所有交互控制点对的全局刚度矩阵进行组装,以此实现刚度矩阵的异构并行组装。通过本发明,解决现有等几何分析方法中刚度矩阵计算效率低下,内存消耗量大,不能对大规模高分辨率模型进行等几何分析的问题。

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