65、增材制造设计:拓扑优化与生成式设计全解析

增材制造设计:拓扑优化与生成式设计全解析

1. 拓扑优化方法概述

拓扑优化是设计复杂结构的重要手段,常见的方法有基于应力的尺寸优化方法(SMS)和基于体积的密度方法。

1.1 基于应力的尺寸优化方法(SMS)

SMS 方法旨在通过确定最小和最大支柱直径来优化结构。具体操作步骤如下:
1. 对设计的实体进行有限元分析(FEA)。
2. 构建一个符合实体内部的共形晶格结构。
3. 利用 FEA 结果中的局部应变或应力值来缩放晶格结构中的支柱,得到一组相对支柱尺寸值。
4. 使用框架元素对晶格结构进行建模,进行尺寸优化,以确定最小和最大支柱直径的值。

例如,在简化的无人机机身设计问题中应用 SMS 方法,高应力区域会产生较厚的支柱。

1.2 基于体积的密度方法

基于体积的密度方法主要是确定构成空间域的一组体素中的合适材料密度。最常见的基于密度的拓扑优化(TO)方法是 SIMP(带惩罚的固体各向同性材料)方法。其操作步骤如下:
1. 问题的起始几何通常是一个由一组体素组成的矩形块(可以去除或添加附着孔或其他简单形状)。
2. 每个体素都有一个密度值,作为其设计变量。密度值为 1 表示材料完全致密,值为 0 表示没有材料存在,中间值表示材料不需要完全实心就能支持该体素中的局部应力状态。
3. 在 TO 过程中使用的有限元分析模型中,密度值用于缩放体素刚度值。

典型的拓扑优化问题可以表述为:
[
\min \int_{x \in \Omega} f^T v \, dx + \int_{s \in \Gamma} t^T v \, d

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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