含有重复性模块空间结构的多目标优化研究

This research focuses on the spatial structures composed of repetitive solid, shell or beam modules, investigating the shape and size optimization of repetitive modules under different loading conditions with multiple optimization objectives, such as unweighting, increasing stiffness and frequency. Initially, the division topology of the repetitive modules is established. The mesh generations of all the modules are kept the same to guarantee all the modules be optimized uniformly under different loading and objectives by editing the mesh elements in the same positions. The above-mentioned methodology is achieved by Python coding in ABAQUS interface. Finally, representative experiment is designed to prove the numerical optimal results.

本课题针对包含重复性空间实体模块、壳模块或梁模块组成的空间结构，研究在多种静态和动态工况组合条件下，通过双向渐进结构优化方法对重复性模块的形状和尺寸进行统一优化，使结构达到减少重量提高刚度增大频率等多目标的性能优化。首先基于建筑学参数化建模，建立空间结构重复性模块的划分策略。然后将重复性模块进行相同的网格划分，基于结构拓扑优化技术对相同位置的网格采用统一加权处理进行形状和尺寸优化,考虑静态恒活载和动态地震、风振多种工况，针对减重、刚度、柔度和频率多种优化目标，基于python进行ABAQUS有限元软件的二次开发程序实现上述优化过程。并选用典型的实验来验证拓扑优化的合理性。

随着建筑工业化的发展，很多结构采用重复性模块来建造，目前的很多空间结构也存在旋转方向重复和纵横向重复的特点。本项目研究重复性模块空间结构的多目标优化，采用水平集方法、双向渐进结构优化法、遗传算法、曲面响应法等多种优化算法，针对刚度最大化、频率最大化、能量最大化等多种优化目标，对六杆四面体球面网壳、柱面网壳、索穹顶和阻尼器钢板等结构，进行了截面尺寸、构件形状、结构稳定性等多种优化研究。项目研发了自主知识产权的软件Ameba，实现了重复性和对称性的网格划分、不同网格转化，并实践了拓扑优化的多解算法。项目比较系统的对空间结构的优化问题进行了分类，对来源于设计的轻量化问题，和结构形状设计问题和来源于误差的结构稳定性问题做了归纳。项目获得了现有空间结构优化的重要数据，六杆四面体网壳约有10%的减重富余度，常见索穹顶的鲁棒性约有5%的提升空间，项目还初步研究了静力学拉伸条件下钢板阻尼器的开孔优化，为开孔钢结构的智能建造研究打下了一定基础。项目立项时还没有智能建造的系统理论，回顾项目的拓扑优化核心算法和优化目标，非常契合目前智能建造中的智能设计环节的要求。项目的网格划分，重复性模块分割策略和部分优化设计的方法和结论，已经在上海龙华航空服务中心铝合金幕墙和苏州高铁新城会展中心等项目中得到实践。项目的实施也为拓扑优化方法在智能建造领域的进一步运用打下了基础。