A fim de realizar análises precisas de otimização topológica, um modelo preciso de elementos finitos do nova carcaça do motor de energia deve ser estabelecido. Isto inclui definir a geometria, as propriedades do material, as condições de contorno e as condições de carga do alojamento. Através de malha fina, certifique-se de que o modelo possa refletir com precisão as condições reais de tensão do alojamento.
A otimização topológica é um problema matemático complexo que requer a ajuda de algoritmos de otimização avançados e ferramentas de software profissionais para ser resolvido. Atualmente, os algoritmos de otimização topológica comumente usados incluem o método de densidade variável, o método de conjunto de níveis e o algoritmo evolutivo. A escolha de algoritmos e ferramentas de otimização apropriados é crucial para melhorar a eficiência da otimização e garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados da otimização.
Após a seleção do algoritmo de otimização, é necessário definir parâmetros de otimização, como o número de variáveis de projeto, o número de iterações de otimização e o critério de convergência. Posteriormente, o modelo de elementos finitos é calculado iterativamente usando o algoritmo de otimização. Em cada iteração, o algoritmo atualiza a estrutura topológica do modelo de acordo com os valores atuais das variáveis de projeto e avalia se seu desempenho atende aos objetivos e restrições de otimização. Caso contrário, continue ajustando os valores das variáveis de projeto e recalculando até que as condições de convergência sejam atendidas ou o número predefinido de iterações seja alcançado.
Após a conclusão do cálculo da otimização, os resultados da otimização precisam ser avaliados. Isso inclui analisar se o peso, a rigidez, a resistência e outros indicadores de desempenho da carcaça otimizada atendem aos requisitos do projeto e se há possíveis problemas de fabricação ou montagem. Para verificar a precisão dos resultados de otimização, geralmente são necessários testes experimentais ou análises de simulação adicionais. Ao comparar resultados experimentais com dados de simulação, a capacidade preditiva do modelo de otimização e a confiabilidade do algoritmo de otimização podem ser avaliadas.
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