- 優(yōu)化驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)方法
- 高亮 邱浩波 肖蜜 李好
- 549字
- 2021-12-10 16:41:15
2.4 數(shù)值實(shí)現(xiàn)
2.4.1 人工材料插值模型
在本書(shū)所涉及的研究中,均假設(shè)水平集網(wǎng)格規(guī)模與結(jié)構(gòu)域的有限元網(wǎng)格規(guī)模相當(dāng)。當(dāng)水平集函數(shù)所包含的光滑邊界在規(guī)則Eularian網(wǎng)格上運(yùn)動(dòng)時(shí),必然會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)格被結(jié)構(gòu)邊界切割的情形,從而導(dǎo)致光滑邊界的不連續(xù)問(wèn)題(boundary discontinuity)。通常,需要在迭代過(guò)程中不對(duì)結(jié)構(gòu)域進(jìn)行網(wǎng)格重劃分,以準(zhǔn)確描述水平集的零水平面所形成的邊界[16]。本書(shū)采用人工材料(ersatz material)[20]模型來(lái)解決邊界不連續(xù)問(wèn)題,從而避免耗時(shí)的有限元網(wǎng)格重劃分過(guò)程。在計(jì)算應(yīng)變場(chǎng)時(shí),人工材料模型假設(shè)被結(jié)構(gòu)邊界切割的單元等效為具有中間密度的單元,初切割單元實(shí)體部分所占的面積代表該單元的人工材料密度值,單元的剛度矩陣則與該人工材料密度值正相關(guān)。
2.4.2 過(guò)濾技術(shù)
在參數(shù)化水平集中,可采用過(guò)濾技術(shù)對(duì)單元偽密度χh進(jìn)行過(guò)濾。一方面,無(wú)論是采用光滑的Heaviside函數(shù)[7]還是人工材料模型[8]都無(wú)法完全精準(zhǔn)地表達(dá)結(jié)構(gòu)邊界和設(shè)計(jì)敏度[34],因此過(guò)濾技術(shù)能夠增加設(shè)計(jì)敏度的光滑性。另一方面,合適的過(guò)濾技術(shù)還能通過(guò)增加偽密度場(chǎng)的連續(xù)性來(lái)緩解拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)中的網(wǎng)格依賴性問(wèn)題[35],[36]。
本書(shū)所采用的偽密度過(guò)濾技術(shù)為

其中,θh,f= 。

其中, 為過(guò)濾后的單元偽密度;θh,f為hat函數(shù)
所定義的卷積;NH是在單元h附近指定過(guò)濾半徑范圍內(nèi)的單元數(shù)量;rmin為過(guò)濾半徑,通常取值為1.5~2.0倍的網(wǎng)格尺寸;dist(h,f)用于計(jì)算單元h到單元f間的距離。
- Java程序設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
- 小創(chuàng)客玩轉(zhuǎn)圖形化編程
- 單片機(jī)C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)100例:基于STC8051+Proteus仿真與實(shí)戰(zhàn)
- 人臉識(shí)別原理及算法:動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)研究
- 老“碼”識(shí)途
- Go并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)
- 表哥的Access入門(mén):以Excel視角快速學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)(第2版)
- Learning iOS Security
- 零基礎(chǔ)學(xué)C語(yǔ)言(升級(jí)版)
- Java并發(fā)編程:核心方法與框架
- Python數(shù)據(jù)可視化之美:專業(yè)圖表繪制指南(全彩)
- C++面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)
- Python GUI設(shè)計(jì)tkinter菜鳥(niǎo)編程(增強(qiáng)版)
- R語(yǔ)言編程基礎(chǔ)
- 移動(dòng)智能系統(tǒng)測(cè)試原理與實(shí)踐