In this paper, using an adjoint variable method, we develop a design sensitivity analysis(DSA) method applicable to heat conduction problems in steady state. Also, a topology design optimization method is developed using the developed DSA method. Design sensitivity expressions with respect to the thermal conductivity are derived. Since the already factorized system matrix is utilized to obtain the adjoint solution, the cost for the sensitivity computation is trivial. For the topology design optimization, the design variables are parameterized into normalized bulk material densities. The objective function and constraint are the thermal compliance of structures and allowable material volume respectively. Through several numerical examples, the developed DSA method is verified to yield very accurate sensitivity results compared with finite difference ones, requiring less than 0.25% of CPU time for the finite differencing. Also, the topology optimization yields physical meaningful results.
Electric-thermal-structural actuated compliant mechanisms are mechanisms onto which electric voltage drop is applied as input instead of force. This mechanism is based on thermal expansion of material while being heated. Compliant mechanisms are designed subjected to electric charge input using BESO(bi-directional evolutionary structural optimization) method. Reliability-based topology optimization (RBTO) is applied to the topology design of actuators. performance measure approach (PMA), which has probabilistic constraints that are formulated in terms of the reliability index, is adopted to evaluate the probabilistic constraints. In this study, BESO method is used to obtain optimal topology of compliant mechanisms from initial design domain. PMA approach is used to evaluate reliability index. The procedure has been tested in numerical applications and compared with the results obtained by other methods to validate these approaches.
The focus of this study is on the problem of the design of structure of undetermined topology. This problem has been regarded as being the most challenging of structural optimization problems, because of the difficulty of allowing topology to change. Conventional approaches break down when element sizes approach to zero, due to stiffness matrix singularity. In this study, a novel nonlinear Programming formulation of the topology Problem is developed and examined. Its main feature is the ability to account for topology variation through zero element sizes. Stiffness matrix singularity is avoided by embedding the equilibrium equations as equality constraints in the optimization problem. Although the formulation is general, two dimensional plane elasticity examples are presented. The design problem is to find minimum weight of a plane structure of fixed geometry but variable topology, subject to constraints on stress and displacement. Variables are thicknesses of finite elements, and are permitted to assume zero sizes. The examples demonstrate that the formulation is effective for finding at least a locally minimal weight.
In this paper, we develop continuum-based design sensitivity analysis (DSA) methods using both direct differential method (DDM) and adjoint variable method (AVM) for non-shape design problems. The developed DSA method is further utilized for the topology design optimization of 3-dimensional structures. In numerical examples, the analytical DSA results are verified using finite difference ones. The topology optimization method yields very reasonable results in physical point of view.
Roodsarabi, Mehdi;Khatibinia, Mohsen;Sarafrazi, Seyyed R.
Steel and Composite Structures
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제21권6호
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pp.1389-1410
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2016
This paper proposes a hybrid of topological derivative-based level set method (LSM) and isogeometric analysis (IGA) for structural topology optimization. In topology optimization a significant drawback of the conventional LSM is that it cannot create new holes in the design domain. In this study, the topological derivative approach is used to create new holes in appropriate places of the design domain, and alleviate the strong dependency of the optimal topology on the initial design. Furthermore, the values of the gradient vector in Hamilton-Jacobi equation in the conventional LSM are replaced with a Delta function. In the topology optimization procedure IGA based on Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) functions is utilized to overcome the drawbacks in the conventional finite element method (FEM) based topology optimization approaches. Several numerical examples are provided to confirm the computational efficiency and robustness of the proposed method in comparison with derivative-based LSM and FEM.
Concurrent topology optimization of macrostructure and microstructure has attracted significant interest due to its high structural performance. However, most of the existing works are carried out under deterministic conditions, the obtained design may be vulnerable or even cause catastrophic failure when the load position exists uncertainty. Therefore, it is necessary to take load position uncertainty into consideration in structural design. This paper presents a computational method for robust concurrent topology optimization with consideration of load position uncertainty. The weighted sum of the mean and standard deviation of the structural compliance is defined as the objective function with constraints are imposed to both macro- and micro-scale structure volume fractions. The Bivariate Dimension Reduction method and Gauss-type quadrature (BDRGQ) are used to quantify and propagate load uncertainty to calculate the objective function. The effective properties of microstructure are evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) method is used to obtain the black-and-white designs. Several 2D and 3D examples are presented to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
The latest developments in topology optimization are integrated with Computational Fluid Dynamics (CFD) for the conceptual design of building structures. The wind load on a building is simulated using CFD, and the structural response of the building is obtained from finite element analysis under the wind load obtained. Multiple wind directions are simulated within a single fluid domain by simply expanding the simulation domain. The bi-directional evolutionary structural optimization (BESO) algorithm with a scheme of material interpolation is extended for an automatic building topology optimization considering multiple wind loading cases. The proposed approach is demonstrated by a series of examples of optimum topology design of perimeter bracing systems of high-rise building structures.
The purpose of this study was to develop a new element removal method for ESO (Evolutionary Structural Optimization), which is one of the topology optimization methods. ESO starts with the maximum allowable design space and the optimal topology emerges by a process of removal of lowly stressed elements. The element removal ratio of ESO is fixed throughout topology optimization at 1 or 2%. BESO (bidirectional ESO) starts with either the least number of elements connecting the loads to the supports, or an initial design domain that fits within the maximum allowable domain, and the optimal topology evolves by adding or subtracting elements. But the convergence rate of BESO is also very slow. In this paper, a new element removal method for ESO was developed for improvement of the convergence rate. Then it was applied to the same problems as those in papers published previously. From the results, it was verified that the convergence rate was significantly improved compared with ESO as well as BESO.
The goal of this study is to evaluate and design steel plates with optimal material distributions achieved through a specific material topology optimization by using a CCARAT (Computer Aided Research Analysis Tool) as an optimizer, topologically optimally updating node densities as design variables. In typical material topology optimization, optimal topology and layouts are described by distributing element densities (from almost 0 to 1), which are arithmetic means of node densities. The average element densities are employed as material properties of each element in finite element analysis. CCARAT may deal with material topology optimization to address the mean compliance problem of structural mechanical problems. This consists of three computational steps: finite element analysis, sensitivity analysis, and optimality criteria optimizer updating node densities. The present node density based design via CCARAT using node densities as design variables removes jagged optimal layouts and checkerboard patterns, which are disadvantages of classical material topology optimization using element densities as design variables. Numerical applications that topologically optimize reinforcement material distribution of steel plates of a cantilever type are studied to verify the numerical superiority of the present node density based design via CCARAT.
In this paper, using an adjoint variable method, we develop a design sensitivity analysis (DSA) method applicable to heat conduction problems in steady state. Also, a topology design optimization method is developed using the developed DSA method. Design sensitivity expressions with respect to the thermal conductivity are derived. Since the already factorized system matrix is utilized to obtain the adjoint solution, the cost for the sensitivity computation is trivial. For the topology design optimization, the design variables are parameterized into normalized bulk material densities. The objective function and constraint are the thermal compliance of structures and allowable material volume, respectively. Through several numerical examples, the developed DSA method is verified to yield very accurate sensitivity results compared with finite difference ones, requiring less than 0.3% of CPU time far the finite differencing. Also, the topology optimization yields physical meaningful results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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