
结构拓扑优化
对吊钩进行拓扑优化,在不超过给定总重量的前提下,通过材料分布优化获得最佳结构顺性。
一体化的多物理场优化平台
“优化模块”是 COMSOL Multiphysics® 的一款附加模块,提供了一整套用于参数优化、形状优化、拓扑优化以及参数估计的工具,能够与 COMSOL 产品库中的其他模块无缝集成,广泛应用于对涉及电磁学、结构力学、声学、流体流动、传热等多物理场现象的设备和工艺流程进行优化设计。与“CAD 导入模块”、“设计模块”或任意 CAD LiveLink™ 产品结合使用时,还可进一步实现几何尺寸的优化。
用户只需设定待优化的目标函数、一组可调的设计变量,以及可选的约束条件,软件便能自动搜索最优设计方案。无论是几何尺寸、零件形状、材料属性还是材料分布,所有模型输入均可作为设计变量;同样,模型的任何输出也都能作为目标函数,以实现最小化或最大化的优化目标。
联系 COMSOL“优化模块”可与 COMSOL® 的任意附加产品结合使用,适用于不同物理领域的优化设计。
对吊钩进行拓扑优化,在不超过给定总重量的前提下,通过材料分布优化获得最佳结构顺性。
对十匝线圈进行参数和形状优化,提升磁通密度并降低功率损耗。
对电机进行参数优化,以根据扭矩确定永磁体的最佳位置和形状。
对扬声器驱动器中的磁路进行拓扑优化,有效抑制大位移工况下的非线性响应。
对高音扬声器球顶和波导进行形状优化,以获得更平坦的响应曲线和更理想的辐射方向图。
对声信号分离器进行形状优化,实现不同频段声能的高效分频传输与端口定向输出。
采用参数、形状和拓扑三重优化策略,实现 Tesla 微阀双向流动压降比的最大化。
对区域供热系统的管网布局进行拓扑优化,实现更高效的供热配置。
COMSOL Multiphysics® 提供专业用户界面与高性能求解器,实现从参数调优到拓扑重构的全流程智能优化。
在 COMSOL Multiphysics® 中进行参数优化时,只需添加通用的优化 研究,系统将通过关联的设置窗口引导用户添加目标函数、控制变量和参数,以及约束条件。用于参数优化的参数可与最初建模时所用的参数相同,例如几何尺寸、材料属性或边界载荷等。参数扫描功能可以提供设计参数空间的整体概览,而参数优化则能给出最优参数和目标函数值。
当参数优化涉及几何尺寸定义时,每次迭代都需要重新划分网格,这一过程可由“优化模块”自动处理。最终获得的最优解始终是真实的 CAD 零件,并可即时导出为行业标准的 CAD 格式文件。此功能需配合 CAD 导入模块、设计模块或任一 CAD LiveLink™ 产品使用。
与参数优化和形状优化相比,拓扑优化在几何变化方面拥有更高的自由度,不仅允许在优化过程中增减材料,甚至能在原始设计之外开辟新的几何空间,创建孔结构。这种方法通常会产生具有仿生或有机形态的设计,是实现结构轻量化的理想选择。本模块为此提供了专门的用户接口和研究,让拓扑优化变得轻松便捷。
拓扑优化的高自由度设计有时会给传统制造工艺带来挑战。因此,在优化中引入挤出、铣削等制造约束至关重要,可以确保最终设计的可制造性。
与形状优化一样,拓扑优化也无需重新划分网格。优化后的平滑设计可导出为 STL、3MF 或 PLY 文件格式,方便导入其他软件进行后续处理,或直接在 COMSOL Multiphysics® 中进行验证分析。
当能够利用伴随方法高效计算导数时,基于梯度的优化方法便是理想之选。只要目标函数或约束函数可微分,用户就可以自定义这些函数。COMSOL Multiphysics® 软件核心的符号微分技术使得这一切成为可能,为用户的定制化多物理场分析提供了强大的灵活性。
对于涉及成千上万乃至数百万变量的设计问题,基于梯度的优化方法尤其适用。这在形状优化或拓扑优化中十分常见,其设计变量通常表示空间分布的场量,通过每个网格单元中不同的值进行表征。
基于梯度的方法能够同时计算所有解析导数,而无导数方法则需要逐一近似计算。这意味着,随着设计变量数量的增加,无导数方法的计算耗时会显著增长,梯度方法在此展现出明显的效率优势。
“优化模块”提供以下基于梯度的方法:
这些方法支持以下类型的研究:
相较于调整 CAD 参数,内置的形状优化功能允许几何模型在设定范围内进行更自由的变形。这种方法提供了更大的自由度,有时甚至能带来比参数优化更好的结果。软件配备了专门的用户界面,便于用户在二维或三维模型中轻松定义边界的变形范围。此外,软件还包含专门的壳形状优化功能,并提供用于控制求解器的形状优化研究类型。
形状优化工具采用可控的网格变形技术处理实体模型,无需重新划分网格。优化后的几何能够以 STL、3MF 或 PLY 等面网格文件格式输出,既可用于 COMSOL Multiphysics® 进行独立分析,也可导出至其他软件中使用。
模型的精度很大程度上依赖于输入参数的准确性。然而,要从供应商处获得精确的材料参数常常并非易事,有时为了充分考虑非线性效应,还需要进行专门的实验。
但问题在于,设计出能够精确提取所需参数的实验方案,本身就是一项颇具挑战的任务。
“优化模块”的参数估计功能为此提供了有效的解决方案,能够帮助用户找到一组最佳参数,最大限度地缩小实际实验结果与仿真结果之间的偏差。除了一般参数估计界面,本模块还提供专用的曲线拟合用户界面,能够轻松地将模型表达式表示的曲线拟合到瞬态数据。
参数估计方法基于最小二乘法拟合,适用于处理参考数据随时间或单一参数变化的情况。在许多情况下,软件还能计算出估计参数的方差和置信区间,为结果的可靠性提供评估依据。
为便于用户快速上手,软件还提供了一款即用型仿真 App。用户既可以导入测量数据,也可以使用 App 内置的教程样本,还能输入自定义的模型表达式,轻松进行曲线拟合。
当优化求解器所需的搜索方向只能通过间接方式计算时,无导数优化方法便能发挥关键作用。这类方法尤其适用于参数优化场景,例如,当控制变量表示几何尺寸,且每次迭代都需要重新划分网格的情况。
“优化模块”提供以下无导数方法:
通过将 App 开发器与“优化模块”结合使用,能够使更广泛的用户群体无需依赖仿真专业人员的指导,独立开展优化研究。
例如,优化模型可以包含基于实验数据的参数估计;为特定任务定制的仿真 App 允许用户输入不同的实验数据集,而无需了解优化模型的具体细节。
仿真 App 还能显著提升最优控制的工作效率。“优化模块”可用于确定实现目标瞬态输出所需的瞬态输入,因此在一些用户需要根据实验结果调整目标输出(控制)的场景,通过为此任务创建仿真 App,可将复杂的工作流程封装至定制化用户界面,用户只需指定目标输出,即可轻松运行最优控制仿真。
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