三维连续体结构拓扑优化方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51175197
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0506.机械设计学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

拓扑优化在产品概念设计阶段具有重要意义,在航空航天、船舶与汽车制造等领域具有广泛的应用。三维连续体结构拓扑优化问题是结构优化设计中最富挑战性的研究领域,相对于二维拓扑优化问题具有更大的设计空间、更多的设计变量、更严格的可制造性约束情况,在模型建立、优化求解算法设计以及优化结果的后处理等方面更加复杂,开展三维连续体结构拓扑优化研究具有重要理论意义和工程应用价值。本项目拟开展面向可制造性约束的三维连续体结构拓扑优化建模方法研究,提出新的拓扑优化描述模型并缩减拓扑优化问题的设计空间;把优化问题转化为适应度地形的相应特征,基于适应度地形理论研究三维连续体拓扑优化问题的求解算法;在拓扑优化结果后处理过程中研究非光滑曲面的重构方法。在上述三部分理论研究工作基础之上,开发三维连续体结构拓扑优化原型系统,将研发成果应用到典型制造行业的三维连续体结构拓扑优化中,推动我国三维拓扑优化技术的理论发展和工程应用。

结项摘要

从设计方法学的角度来看,拓扑优化技术在产品概念设计阶段具有重要意义,为了使得拓扑优化设计的结果具有更广泛的实际工程应用,需要考虑拓扑优化结果的可制造性问题,因此,项目基于设计、制造一体化思路构建了一种具有协同属性的拓扑优化设计解决方案:通过在三维连续体结构拓扑优化建模过程中引入可制造型约束,形成了具有可制造型特征的拓扑优化问题描述模型;给出了一种新型的基于参数化水平集的结构拓扑优化方法,建立了一种新型的基于参数化水平集的结构刚度拓扑优化模型,它采用紧支径向基函数对水平集函数进行插值,在保留了传统水平集方法优点的同时,可以有效避免直接求解复杂的Hamilton-Jacobi偏微分方程所导致的数值计算复杂性,提高了求解效率,通过基于优化准则法的优化算法求解,可以实现面向可制造性约束的基于参数化水平集的结构拓扑优化设计;通过基于形状导数的敏度分析,可以实现拓扑和形状的同时优化,且设计结果具有光滑的结构边界和清晰的几何信息;开展了多目标条件下的结构拓扑优化问题的研究,提出了一种基于归一化指数加权准则的多目标优化建模方法,它可以较好消除载荷的病态问题,在Pareto前端非凸时找到最优解。. 通过典型算例的分析表明,所提出的三维连续体结构拓扑优化方法可以有效开展协同拓扑优化设计,具有优化效率高、鲁棒性好的特点,在工程设计领域具有良好的推广和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
A distributed collaborative product design environment based on semantic norm model and role-based access control
基于语义规范模型和基于角色的访问控制的分布式协作产品设计环境
  • DOI:
    10.1016/j.jnca.2013.02.018
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    Journal of Network and Computer Applications
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    X. B. Pei;Y. Z. Lu;C. Q. Chen;L. Gao
  • 通讯作者:
    L. Gao
An interval uncertain optimization method for vehicle suspensions using Chebyshev metamodels
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2014-08
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    J. L. Wu;Z. Luo;Y. Q. Zhang;N. Zhang
  • 通讯作者:
    N. Zhang
Topology optimization of structures using meshless density variable approximants
使用无网格密度变量近似法进行结构拓扑优化
  • DOI:
    10.1002/nme.4394
  • 发表时间:
    2013-01-27
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL FOR NUMERICAL METHODS IN ENGINEERING
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Luo, Zhen;Zhang, Nong;Gao, Wei
  • 通讯作者:
    Gao, Wei
Automated Graph Regularized Projective Nonnegative Matrix Factorization for Document Clustering
用于文档聚类的自动图正则化投影非负矩阵分解
  • DOI:
    10.1109/tcyb.2013.2296117
  • 发表时间:
    2014-10-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS
  • 影响因子:
    11.8
  • 作者:
    Pei, Xiaobing;Wu, Tao;Chen, Chuanbo
  • 通讯作者:
    Chen, Chuanbo
Eigenvalue topology optimization of structures using a parameterized level set method
使用参数化水平集方法对结构进行特征值拓扑优化
  • DOI:
    10.1007/s00158-014-1069-z
  • 发表时间:
    2014-10
  • 期刊:
    Structural and Multidisciplinary Optimization
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Liu, Tao;Li, Bin;Wang, Shuting;Gao, Liang
  • 通讯作者:
    Gao, Liang

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  • 通讯作者:
    张宇南

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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