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点阵结构的拓扑优化案例

10天前浏览1053


引言

微观结构的拓扑优化可以帮助设计超材料(metamaterial), 这些材料可以具备独特的力学性能并且重量更轻,并结合3D打印技术使其得以实现。本文基于Altair Optistruct复现了一个点阵结构拓扑优化的案例,展示了不同边界条件下单个晶胞的优化结果,再将若干个晶胞进行叠加获得点阵结构。需购买对应的案例文件,请直接拉至文章末尾(注意文件为Hm文件,基于OS求解器)。


1. 拓扑优化与超材料研究

超材料(Metamaterials)是指通过人工设计和制造,具有天然材料不具备的特殊性质的材料,它们的独特性能主要来源于其结构,而不是成分。通过对微观结构进行拓扑优化设计,可以针对特定的使用条件,设计出针对该工况性能更高的力学材料,同时减轻重量。随着3D打印技术的日趋成熟,使这种构想不再仅仅停留在图纸上,让超材料得以展现出广阔的工程应用前景。下图展示了一些经过了拓扑优化的点阵结构的3D打印样品[1]。

image.png

经过拓扑优化的点阵结构的3D打印样品[1]

(参考资料链接:[1] Da, Daicong. Topology Optimization Design of Heterogeneous Materials and Structures. Wiley, 2023.)


2. SIMP优化算法

Optistruct默认使用基于梯度的SIMP(Solid Isotropic Material with Penalization)算法进行拓扑优化,SIMP算法是一种常用的结构拓扑优化方法,通过引入相对密度在0到1之间变化的材料,寻找在一定材料用量条件下具有最大刚度(或最小柔度)的结构材料最佳分布形式。

优点:结构设计变量(单元密度)与优化问题直接挂钩,优化算法收敛性好,灵敏度计算简单;适用于基于有限元的离散设计灵敏度计算;计算效率高,尤其在低CPU时间预算下能产生高质量解决方案。

缺点:优化出的拓扑结构边界不够清晰,特别是过滤半径较大时,灰度区域没有物理意义,设计若无后处理无法直接用于制造;基于梯度的SIMP算法在某些问题中可能会收敛到局部最优解(可在组合优化中使用Optistruct的全局优化功能)。


3. 案例介绍

本文复现了油管中的一个案例——对一个晶胞施加了不同的边界条件,对比了其拓扑优化的结果。原视频采用Abaqus Tosca求解,没有给出具体设置参数和过程,仅仅是结果展示。本文采用Altair Optistruct复现,并将给出具体的参数设置,以及边界条件等,所得结果基本与视频一致,案例文件可在文末获取。

案例针对一个立方体晶胞进行拓扑优化,设置最小尺寸约束为0.6mm,最大尺寸约束为1.2mm,最小化柔度(即最大化刚度),体积分数约束为30%。一共考虑了4种不同的压力边界,获得了不同的优化结果,如下图所示:

不同边界条件对应的单胞优化结果

边界条件1

边界条件2

边界条件3


边界条件4

将得到的单胞结构组合成点阵结构,即可得到不同力学特性的超材料,以边界条件3和边界条件4的结果为例,得到以下点阵结构:

边界条件3拓扑优化所得晶胞组成的点阵结构


边界条件4拓扑优化所得晶胞组成的点阵结构






下面的内容为付费内容,购买后解锁。

内容简介:4个模型对应的hm文件(求解器为OS)

OptiStructHyperMeshAltair 其他拓扑优化通用材料
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首次发布时间:2024-11-12
最近编辑:10天前
水木人CAE
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