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谱形状和拓扑优化的相场方法。 (英语) Zbl 1512.35411号

本文讨论形状优化问题\[\min\Big\{\Psi\Big(\lambda_{i_1}(D),\dots,\lambda_{i_\ell}(D)\Big)\Big\}\text{and}\min\Big\{\Psi\Big(\mu_{i_1}(D),\dots,\mu_{i_\ell}(D)\Big)\Big\},\]其中,\(lambda_k(D)\)和\(mu_k(D)\)分别是具有Dirichlet和Neumann边界条件的Laplace算子的特征值。在给定的设计区域\(\欧米茄\)。众所周知,无论是理论上还是数值上,这类问题都很难解决,尤其是当添加其他约束时,如体积约束、禁止或强制区域等。
作者提出了一种处理上述形状优化问题的近似方法,包括用相场函数\(\varphi)取其在\([-1,1]\)中的值,并引入一个小参数\(\epsilon\)来测量近似过程的大小。这样,近似优化问题变成\[\min\Big\{\Psi\Big(\lambda_{i_1}(\epsilon,\varphi),\dots,\lambda_{i_\ell}(\epsilon,\varphi)\Big)+E^\epsilon(\varphi)\Big\}\text{and}\min\Big\{\Psi\Big(\mu_{i_1}(\epsilon,\varphi),\dots,\mu_{i_\ell}(\epsilon,\varphi)\Big)+E^\epsilon(\varphi)\Big\},\]其中Dirichlet和Neumann近似特征值\(lambda_k(\epsilon,\varphi。这样一来,初始形状优化问题就变成了一个由固定域(Omega)上的PDE控制的最优控制问题,其中相场函数充当控制变量。
给出了几个有趣的数值例子,以验证所提出的方法。

MSC公司:

35P05号 偏微分方程线性谱理论的一般主题
第35页 偏微分方程背景下特征值的估计
35兰特 偏微分方程的自由边界问题
4.95亿 基于必要条件的数值方法
49米41 PDE约束优化(数值方面)
49K20型 偏微分方程问题的最优性条件
49J20型 偏微分方程最优控制问题的存在性理论
49J40型 变分不等式
2010年第49季度 优化最小曲面以外的形状
49卢比 算子特征值的变分方法
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