多重物理量拓扑优化在制造、热量和EMI
多重物理量拓扑优化是理想的改善机械部分的设计。
新结构、电子、光学产品变得越来越复杂,产品设计师不断采取模拟来验证他们的设计选择。这些模拟非常适合识别性能问题之前生产原型,并生成一组基线测量前测试。正确的仿真工具,可以远远超出了简单的验证给定的设计模型和优化新产品的结构和几何。
真正的产品都是由多个物理过程,所有这些都需要考虑在产品设计和仿真。这些不同的物理过程不能孤立的考虑在设计阶段,和你的设计的结构和几何优化,同时满足重要的性能需求。在这里您可以使用多重物理量拓扑优化,以确定您的系统的最佳设计,使其满足性能要求的新产品。
多重物理量拓扑优化是什么
如果你开始阅读这个复杂的数学领域,它可能很难明白为什么这个过程是重要的,它可以帮助你如何设计更好的产品。首先,让我们来看一个例子明白为什么这是有用的作为结构和电子设计的一部分。考虑到金属支架在如下所示的图像。我们的目标是设计支架,使其尽可能最小的质量,同时仍然能够支持指定的最大负载。支架的安装孔可以被认为是边界条件,这意味着它们之间划定一个区域用金属和空区。
这个拟议的结构拓扑优化需要,删除不必要的部分体积增量,同时检查支架可以提供所需的力量来支持所需的负载。为优化算法所得,收益率的右侧图所示的支架。括号将能够支持负载定义的设计师,但是右边的支架将需要更少的原材料生产。
支架与多重物理量拓扑优化设计
在上面的例子中,占用的体积最小化受到一部分特定的约束,即部分的强度大于负载定义的顶部支架。这可以很容易地扩展到考虑多个物理过程,如传热、流体流动、变形以及一个或多个方向。这个扩展空间的过程优化系统的多个物理过程的物理拓扑优化。
当前研究的一些结构的物理拓扑优化重点是工艺性。这是特别重要的,当我们认为传统减去制造工艺是机械中使用这些过程可以将严重限制的设计,一样的情况PCB制造。这些制造约束,如之间的最小距离缝隙和孔洞中部分或最小曲率半径的弯曲部分,可以使用额外的定义约束的优化过程。加法制造系统减轻这些制造约束允许自由沉积的机械零部件和独特的多氯联苯。
这个过程之外还有其他好处减少新产品的尺寸或重量。优化结构可用于随后模拟检查其他你喜欢的物理过程。使用优化后的结构在这些后来的模拟提供了两个好处:
因为优化结构占据的体积更小,你可以使用一个细网格的有限元/有限差分技术来创建高分辨率模拟没有减少收敛速度。另外,收敛速度将更快没有减少你内定网格的大小。
您可以执行模拟与优化和非设计并进行比较。这是特别有用,当升级或重新设计现有的产品,因为它告诉其他设计选择。
定义多重物理量拓扑优化问题
张成的体积通过简单的结构,特别是机械结构,用手可以很容易地确定在考虑单一线性物理交互。这些类型的问题可以很容易地解决使用拉格朗日乘数法、线性规划、二次规划技术。当你检查多个物理过程,例如电的行为,流体流动、传热、力学行为,这些问题迅速成为棘手,必须解决数值。
一般来说,稳定的物理拓扑优化问题是耦合的多目标优化问题。一般来说,目标函数和约束可以积分或衍生品或非线性函数。我们通常可以定义这是一个多目标问题M(即目标函数。、重要的物理过程)和N设计变量:
定义多重物理量作为多目标拓扑优化问题
上述多目标(可能是耦合的,可能是非线性)优化问题可以解决使用梯度下降方法和遗传算法。这些优化问题通常定义的目标函数的积分。梯度下降法和遗传算法迭代过程中,上述目标函数的积分必须在每一步评估算法的解决方案寻找最优的解决方案。这些积分也可能是非线性函数的积分,这些积分可能没有分析的解决方案。再加上几何的解空间中定义通常是不顺利的,和你必须评估目标函数中的任何衍生品或积分数值在每个迭代。
如果您熟悉多目标问题,那么你可能知道这是不可能的(一般来说),你可以找到一个解决方案,完全最小化所有目标函数接受一组约束。这意味着你将有一组不同的结构,说明不同性能参数之间的权衡。
举一个例子从一个非线性微分互连与司机和非线性接收机。你可能希望优化互连几何或优化变量最小化响,谐波失真,辐射电磁干扰,散热;你的目标函数与特定主题阻抗匹配条件两端;和阻抗公差或约束。你可能无法减少信号失真,同时响了,和散热的优化结构
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