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基于FE-MM和群智能算法的结构形状优化。 (英语) Zbl 07446894号

摘要:本文通过将耦合有限元(FE)无网格方法(MM)与基于群智能(SI)的随机“零阶”搜索过程相结合,提出了一种更通用的机械形状优化策略。由于MM用于结构检查形状分析,并且如果出现巨大的形状变化、不连续的次级场变量跨越单元边界、,等。这与FE策略相同,FE策略有助于克服MM的弱点,如计算量大和强制基本边界条件(EBC)的简单性。基于大众的随机优化策略,例如,粒子群优化算法消除了计算负担、多方面的性质和与结构影响性评估相一致的错误。目前,由于Akima样条比三次样条具有更好的持久性和光滑性,因此考虑引入计划极限描述。对比了当前策略的便利性、使用当前技术得到的结果以及过去写作的不同策略。通过悬臂梁和固-固杆几何形状优化的数学实例,证明了本程序的充分性、合法性和执行性,并对位移进行了限制。对于这两个问题,已经检查了开口问题几何的h细化,并且还研究了各种设计变量作为形状优化的影响。

MSC公司:

74-XX岁 可变形固体力学
90至XX 运筹学、数学规划
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全文: 内政部

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