14、建筑设计与制造：从拓扑优化到机器人建造

建筑设计与制造：从拓扑优化到机器人建造

在建筑领域，新兴技术的融合正推动着设计与制造方式的革新。本文将围绕一个亭子的设计与建造过程，深入探讨拓扑优化和机器人3D打印等先进技术的应用。

1. BESO拓扑优化迭代

在亭子设计中，边界条件对结构优化结果有着显著影响。若底部角落仅在z方向固定，底部会生成环形梁以抵抗水平位移；而若底部点在三个位移方向都被固定，BESO算法则可避免环形梁的产生。

BESO算法为用户提供了一些算法约束和参数，用于修改设计。主要参数包括进化比率（ER）、过滤半径（FR）和体积分数（VF）。
- 进化比率（ER） ：不同的ER值会使拓扑优化过程在不同时间完成，结果也会有显著差异。传统拓扑优化理论建议ER值小于5%，以获得全局优化结构。但对于设计师来说，有时全局优化结构并非必要，改变ER值可生成具有相似结构性能的局部优化结果。
| ER值 | 迭代次数 | 柔度 |
| ---- | ---- | ---- |
| 4% | 83 | 0.622 |
| 2% | 167 | 0.616 |
| 1% | 307 | 0.603 |

• 过滤半径（FR） ：FR在预设计BESO结果中至关重要。它最初用于解决棋盘格问题，从最终结果外观来看，可用于预设计整个结构细节的最小尺寸。不同的FR值会使同一模型的BESO结果不同。
  | FR值（mm） | 迭代次数 | 柔度 |
  | ---- | ---- | ---- |
  | 16 | 82 | 0.591 |
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