Чтобы выполнить точный анализ топологической оптимизации, необходима точная модель конечных элементов Корпус двигателя новой энергии должно быть установлено. Сюда входит определение геометрии, свойств материала, граничных условий и условий нагрузки корпуса. Благодаря мелкой сетке убедитесь, что модель может точно отражать фактические стрессовые условия корпуса.
Топологическая оптимизация — это сложная математическая задача, для решения которой требуются передовые алгоритмы оптимизации и профессиональные программные инструменты. В настоящее время широко используемые алгоритмы топологической оптимизации включают метод переменной плотности, метод набора уровней и эволюционный алгоритм. Выбор подходящих алгоритмов и инструментов оптимизации имеет решающее значение для повышения эффективности оптимизации и обеспечения точности и надежности результатов оптимизации.
После выбора алгоритма оптимизации необходимо установить параметры оптимизации, такие как количество переменных проектирования, количество итераций оптимизации и критерий сходимости. Впоследствии модель конечных элементов итеративно рассчитывается с использованием алгоритма оптимизации. На каждой итерации алгоритм обновляет топологическую структуру модели в соответствии с текущими значениями переменных проектирования и оценивает, соответствует ли ее производительность целям и ограничениям оптимизации. Если нет, продолжайте корректировать значения проектных переменных и пересчитывать до тех пор, пока не будут выполнены условия сходимости или не будет достигнуто заданное количество итераций.
После завершения оптимизационного расчета необходимо оценить результаты оптимизации. Сюда входит анализ того, соответствуют ли вес, жесткость, прочность и другие эксплуатационные показатели оптимизированной оболочки проектным требованиям, а также нет ли потенциальных проблем при производстве или сборке. Для проверки точности результатов оптимизации обычно требуются экспериментальные испытания или дальнейший анализ моделирования. Сравнивая экспериментальные результаты с данными моделирования, можно оценить прогнозирующую способность оптимизационной модели и надежность алгоритма оптимизации.