CN112507445A - 一种拓扑优化结果的几何结构重构方法 - Google Patents

一种拓扑优化结果的几何结构重构方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种拓扑优化结果的几何结构重构方法；二维拓扑优化结果是一个逻辑值为0或1的矩阵，直观表现为一个二值图像，每个矩阵单元代表拓扑优化结果图像上的一个点；利用轮廓识别技术得到拓扑优化结果的边界矩阵单元，将边界矩阵单元上的点转化为边界点，以直角坐标的形式保存；利用链码将边界矩阵单元分别按照顺时针和逆时针的顺序排序并保存；利用差分链码对拓扑优化结果的轮廓边界进行分段；计算边轮廓边界点的功能响应的灵敏度的大小；根据边界点的灵敏度的大小，由大到小的筛选插值点进行B样条曲线拟合，进行几何结构的重构；通过该方法得到的重构模型具有光滑的边界，能够满足机械加工要求，可以实现参数化建模。

Description

一种拓扑优化结果的几何结构重构方法
技术领域
本发明涉及一种汽车研发、计算机仿真技术领域，尤其涉及一种拓扑优化结果的几何结构重构方法。
背景技术
拓扑优化(topology optimization)是一种根据给定的负载情况、约束条件和性能指标，在给定的区域内对材料分布进行优化的数学方法，是结构优化的一种，其中结构优化可分为尺寸优化、形状优化和拓扑优化。尺寸优化(size optimization)是以结构件外形或者孔洞形状为优化对象，比如凸台过渡倒角的形状等，形状优化(shape optimization)是在已有薄板上寻找新的凸台分布，提高局部刚度，拓扑优化(topology optimization)是以材料分布为优化对象，通过拓扑优化，可以在均匀分布材料的设计空间中找到最佳的分布方案。由此可见，拓扑优化相对于尺寸优化和形状优化，具有更多的设计自由度，能够获得更大的设计空间，是结构优化最具发展前景的一个方面。
拓扑优化的研究领域主要分为连续体拓扑优化和离散结构拓扑优化。不论哪个领域，都要依赖于有限元方法。连续体拓扑优化是把优化空间的材料离散成有限个单元(壳单元或者体单元)，离散结构拓扑优化是在设计空间内建立一个由有限个梁单元组成的基结构，然后根据算法确定设计空间内单元的去留，保留下来的单元即构成最终的拓扑方案，从而实现拓扑优化。
长期以来，我国的汽车设计一般采用经验和类比方法，而欧美和日本等国外公司经历了渐进发展，从粗放的经验设计和类比设计，经过静强度和疲劳强度可靠性设计，发展到了目前的以新材料和新工艺为基础的轻量化设计技术。
近年来，国外公司为了增加竞争力，进一步向轻量化方向发展，他们一般采用高强度材料，如TRIP钢材铝合金及新型合金材料等，来实现整车轻量化，但这种做法大大增加了成本。
我国的汽车发展水平与国际先进水平仍存在较大的差距，结构过重造成的整车动力性能，燃油经济性能较差和成本较高的现象依旧突出。而大规模的使用新材料与我国相对落后的经济和市场状况不协调。因此有必要提出一种切实可行的，成本较低的轻量化技术。
为了顺应这种要求，在整车研发设计阶段，国内的众多汽车制造商有必要将传统的经验设计逐渐转变为具有严格的数学和力学基础的多体动力学—有限元辅助设计方法。
这种方法能够在研发设计阶段较为搭建出整车的虚拟样机，可以较为真实的反映出整车的性能指标和零部件力学性能，同时易于修改和优化。而现在鲜有一种较好的可以解决上述问题的方法。
拓扑优化是一种对设计域内的材料分布进行优化的方法，在机械学科领域用途广泛。由于拓扑优化设计域的离散性，拓扑优化结果的边界呈现锯齿状，不具有机械加工性；并且拓扑优化的结果是一种灰度概念图，不能直接转换为 CAD系统能够识别的参数化模型，因此需要一种几何重构的方法满足拓扑优化结果的制造要求。
专利CN105528485A公布了一种从位图自动轮廓提取及路径生成的方法，但该方法仅仅提取了图像的轮廓，并未准确的参数化表达和误差分析，在精密制造方面有局限性并且提取过程需要人工干预，没有实现完全自动化。
专利CN201310391023.5公布了一种拓扑优化结果几何重构的方法，该方法首先获取拓扑优化结果的表面几何结构然后对轮廓线进行规整，最后用直线和圆弧拟合轮廓得到参数化模型，但是这种方法不能够对具有复杂几何特征的拓扑优化结果进行重构，重构过程没有分析重构模型的功能响应误差，不能保证重构模型的精确功能响应。
发明内容
本发明目的在于提供了一种能够缩短研发周期的基础上解决上述问题的拓扑优化结果的几何结构重构方法。
为了实现上述目的，本发明提供了一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，包括以下步骤：
包括以下步骤：
步骤一、二维拓扑优化结果是一个逻辑值为0或1的矩阵，直观表现为一个二值图像，每个矩阵单元代表拓扑优化结果图像上的一个点；
步骤二、利用轮廓识别技术得到拓扑优化结果的边界矩阵单元，将边界矩阵单元上的点转化为边界点，以直角坐标的形式保存；
步骤三、利用链码将边界矩阵单元分别按照顺时针和逆时针的顺序排序并保存；
步骤四、利用差分链码对拓扑优化结果的轮廓边界进行分段；
步骤五、计算边轮廓边界点的功能响应的灵敏度的大小；
步骤六、根据边界点的灵敏度的大小，由大到小的筛选插值点进行B样条曲线拟合，进行几何结构的重构。
进一步的，所述步骤一中依据二维拓扑优化结果包括以下步骤：
S1、基于载荷等效原理在CAD的软件中建立所述各功能截面的结构模型，将所述各功能截面的结构模型导入有限元分析软件中，依次建立对应的二维截面有限元模型；
S2、利用优化软件中集成的拓扑优化法对所述二维截面有限元模型进行拓扑优化，得到二维拓扑的优化结果。
更进一步的，所述步骤一中获得各二维结构的截面优化结果，包括以下步骤：
S1、选取所述二维结构上的一点作为原点构建二维直角坐标系；
S2、根据理论力学相关原理，将空间结构的各个二维平面的受力情况简化到选取的点上；
S3、从而得到各二维机构的截面优化结果。
进一步的，建立所述步骤六中进行几何结构的重构包括以下步骤：
S1、在空间结构的拓扑优化空间中生成体网格；
S2、确定所述体网格合适的弹性模量；
S3、定义约束条件，确定目标；
S4、利用所述目标，建立空间结构的拓扑分析模型；
S5、以进行相空间的时延进行空间的重构。
进一步的，所述步骤二中所述的轮廓识别技术是在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，进行目标轮廓提取的过程。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例详细说明如后。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例一
本发明提供了一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，包括以下步骤：
包括以下步骤：
步骤一、二维拓扑优化结果是一个逻辑值为0或1的矩阵，直观表现为一个二值图像，每个矩阵单元代表拓扑优化结果图像上的一个点；
步骤二、利用轮廓识别技术得到拓扑优化结果的边界矩阵单元，将边界矩阵单元上的点转化为边界点，以直角坐标的形式保存；
步骤三、利用链码将边界矩阵单元分别按照顺时针和逆时针的顺序排序并保存；
步骤四、利用差分链码对拓扑优化结果的轮廓边界进行分段；
步骤五、计算边轮廓边界点的功能响应的灵敏度的大小；
步骤六、根据边界点的灵敏度的大小，由大到小的筛选插值点进行B样条曲线拟合，进行几何结构的重构。
在本实施例中，步骤一中依据二维拓扑优化结果包括以下步骤：
S1、基于载荷等效原理在CAD的软件中建立所述各功能截面的结构模型，将所述各功能截面的结构模型导入有限元分析软件中，依次建立对应的二维截面有限元模型；
S2、利用优化软件中集成的拓扑优化法对所述二维截面有限元模型进行拓扑优化，得到二维拓扑的优化结果。
实施例二
本发明提供了一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，包括以下步骤：
步骤一、采用二维的软件建立轻量化新能源汽车内空间二维结构的结构模型，将所述结构模型导入有限元分析软件中，建立有限元模型并确定优化区域，将所述优化区域存储在优化区域单元；
步骤二、计算所述步骤一中的有限元模型，并输出处理结果，构建几何模型；
步骤三、对所述步骤一中的若干组二维结构的功能截面进行拓扑优化，得到各二维机构的功能截面优化结果；
步骤四、通过分组匹配确定所述步骤三中各二维结构的功能截面的优化结果的对应关系，采用二维软件进行几何重构，得到几何重构模型；
步骤五、根据工艺约束条件对所述步骤四中的几何重构模型进行尺寸优化，得到优化后的轻量化新能源汽车内空间二维模型；
步骤六、根据所述步骤五中的轻量化新能源汽车内空间二维模型确定轻量化新能源汽车内空间结构的拓扑优化空间。
在本实施例中，所述步骤一中获得各二维结构的截面优化结果，包括以下步骤：
S1、选取所述二维结构上的一点作为原点构建二维直角坐标系；
S2、根据理论力学相关原理，将空间结构的各个二维平面的受力情况简化到选取的点上；
S3、从而得到各二维机构的截面优化结果。
实施例三
本发明提供了一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，包括以下步骤：
步骤一、采用二维的软件建立轻量化新能源汽车内空间二维结构的结构模型，将所述结构模型导入有限元分析软件中，建立有限元模型并确定优化区域，将所述优化区域存储在优化区域单元；
步骤二、计算所述步骤一中的有限元模型，并输出处理结果，构建几何模型；
步骤三、对所述步骤一中的若干组二维结构的功能截面进行拓扑优化，得到各二维机构的功能截面优化结果；
步骤四、通过分组匹配确定所述步骤三中各二维结构的功能截面的优化结果的对应关系，采用二维软件进行几何重构，得到几何重构模型；
步骤五、根据工艺约束条件对所述步骤四中的几何重构模型进行尺寸优化，得到优化后的轻量化新能源汽车内空间二维模型；
步骤六、根据所述步骤五中的轻量化新能源汽车内空间二维模型确定轻量化新能源汽车内空间结构的拓扑优化空间。
在本实施例中，建立所述步骤六中进行几何结构的重构包括以下步骤：
S1、在空间结构的拓扑优化空间中生成体网格；
S2、确定所述体网格合适的弹性模量；
S3、定义约束条件，确定目标；
S4、利用所述目标，建立空间结构的拓扑分析模型；
S5、以进行相空间的时延进行空间的重构。
实施例四
本发明提供了一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，包括以下步骤：
步骤一、采用二维的软件建立轻量化新能源汽车内空间二维结构的结构模型，将所述结构模型导入有限元分析软件中，建立有限元模型并确定优化区域，将所述优化区域存储在优化区域单元；
步骤二、计算所述步骤一中的有限元模型，并输出处理结果，构建几何模型；
步骤三、对所述步骤一中的若干组二维结构的功能截面进行拓扑优化，得到各二维机构的功能截面优化结果；
步骤四、通过分组匹配确定所述步骤三中各二维结构的功能截面的优化结果的对应关系，采用二维软件进行几何重构，得到几何重构模型；
步骤五、根据工艺约束条件对所述步骤四中的几何重构模型进行尺寸优化，得到优化后的轻量化新能源汽车内空间二维模型；
步骤六、根据所述步骤五中的轻量化新能源汽车内空间二维模型确定轻量化新能源汽车内空间结构的拓扑优化空间。
在本实施例中，所述步骤二中所述的轮廓识别技术是在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，进行目标轮廓提取的过程。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在以上的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种拓扑优化结果的几何结构重构方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、二维拓扑优化结果是一个逻辑值为0或1的矩阵，直观表现为一个二值图像，每个矩阵单元代表拓扑优化结果图像上的一个点；
步骤二、利用轮廓识别技术得到拓扑优化结果的边界矩阵单元，将边界矩阵单元上的点转化为边界点，以直角坐标的形式保存；
步骤三、利用链码将边界矩阵单元分别按照顺时针和逆时针的顺序排序并保存；
步骤四、利用差分链码对拓扑优化结果的轮廓边界进行分段；
步骤五、计算边轮廓边界点的功能响应的灵敏度的大小；
步骤六、根据边界点的灵敏度的大小，由大到小的筛选插值点进行B样条曲线拟合，进行几何结构的重构。
2.根据权利要求1所述的拓扑优化结果的几何结构重构方法，其特征在于，所述步骤一中依据二维拓扑优化结果包括以下步骤：
S1、基于载荷等效原理在CAD的软件中建立所述各功能截面的结构模型，将所述各功能截面的结构模型导入有限元分析软件中，依次建立对应的二维截面有限元模型；
S2、利用优化软件中集成的拓扑优化法对所述二维截面有限元模型进行拓扑优化，得到二维拓扑的优化结果。
3.根据权利要求2所述的拓扑优化结果的几何结构重构方法，其特征在于：所述步骤一中获得各二维结构的截面优化结果，包括以下步骤：
S1、选取所述二维结构上的一点作为原点构建二维直角坐标系；
S2、根据理论力学相关原理，将空间结构的各个二维平面的受力情况简化到选取的点上；
S3、从而得到各二维机构的截面优化结果。
4.根据权利要求1所述的拓扑优化结果的几何结构重构方法，其特征在于，建立所述步骤六中进行几何结构的重构包括以下步骤：
S1、在空间结构的拓扑优化空间中生成体网格；
S2、确定所述体网格合适的弹性模量；
S3、定义约束条件，确定目标；
S4、利用所述目标，建立空间结构的拓扑分析模型；
S5、以进行相空间的时延进行空间的重构。
5.根据权利要求1所述的拓扑优化结果的几何结构重构方法，其特征在于：所述步骤二中所述的轮廓识别技术是在包含目标和背景的数字图像中，忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响，进行目标轮廓提取的过程。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN113391819A (zh) * 2021-06-23 2021-09-14 广东工业大学 一种基于边界表示的非流形cad软件之间的转换方法
CN116561900A (zh) * 2023-07-06 2023-08-08 江苏航运职业技术学院 一种轻量化汽车内空间拓扑优化方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113391819A (zh) * 2021-06-23 2021-09-14 广东工业大学 一种基于边界表示的非流形cad软件之间的转换方法
CN113391819B (zh) * 2021-06-23 2022-04-22 广东工业大学 一种基于边界表示的非流形cad软件之间的转换方法
CN116561900A (zh) * 2023-07-06 2023-08-08 江苏航运职业技术学院 一种轻量化汽车内空间拓扑优化方法
CN116561900B (zh) * 2023-07-06 2023-10-10 江苏航运职业技术学院 一种轻量化汽车内空间拓扑优化方法

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