基于仿生子结构的十字交叉节点拓扑优化研究

发布时间：2024-03-21 03:22

　　针对十字交叉节点自重大且传统拓扑优化效果不佳的问题,应用仿生学原理提出一种仿生子结构划分方法,并进行了深入的拓扑优化及3D打印制造研究。首先通过SolidWorks软件建立十字交叉节点原始模型,并以蜂巢为仿生对象进行拓扑优化子结构划分,然后应用HyperWorks有限元软件进行给定荷载条件下的拓扑优化分析,优化目标设置为最大化刚度,约束条件设置为体积约束,其中仿生蜂巢子结构体积约束与其他次要子结构体积约束分别设置为0.8及0.2;最后通过OSSmooth模块进行FEA reanalysis处理,提取拓扑优化结果进行分析,并将拓扑节点有限元模型转化为STL文件,通过3D打印制造出拓扑节点的缩尺模型。研究结果表明:利用仿生子结构拓扑优化方法可仅使用2个子结构便快速得到最佳拓扑构型,其拓扑节点相较于原始节点最大位移降低了7.73%,最大等效应力降低了27.06%,质量降低了34.45%,应用此方法显著提升了结构优化效率和优化效果,将拓扑结果应用3D打印技术进行制造,解决了复杂形体采用传统工艺难以制造的问题。

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【部分图文】：

图1节点的几何尺寸及构造

图1为节点的几何尺寸及构造。采用SolidWorks软件建立的传统十字交叉节点原始模型如图2所示。整个模型被分为优化工作区域(中间扁多边形区域)与非优化工作区域(四根分管)。图2原始节点模型

图2原始节点模型

图1节点的几何尺寸及构造1.2.2传统拓扑优化

图3传统拓扑优化下的单元密度结果等值面图

定义最大化刚度(最小化柔度)为目标函数、以40%的结构体积分数为约束条件进行传统拓扑优化，所得到的单元密度ρ结果等值面图如图3所示。由图3可见，单元密度结果等值面图可直观地显示出材料分布情况及载荷传递路径，所保留的单元均是十字交叉节点受力的核心区域，同时也是材料分布的关键区域。

图4传统拓扑优化下的Clippedgeometry分析结果

在使用传统子结构进行拓扑优化时，通常把整个拓扑优化区域凭经验划分成若干个子结构，不同子结构取不同的结构体积分数约束，以最大化刚度(最小化柔度)为拓扑优化目标函数，设计变量设为单元相对密度，用数学语言描述可表示为式中:Vo为第o个拓扑单元的结构体积分数，Vou和Vol为其上界和下界....

本文编号：3933751