Иллюстрация разложения матрицы весов на две подматрицы весов для неявного фильтра B-сплайнов. Предоставлено: Higher Education Press Limited Company
Недавно исследовательская группа под руководством профессора Шутинга Вана из отдела оптимизации топологии Университета науки и технологии Хуажонг предложила чрезвычайно эффективный фильтр, использующий расщепление структуры тензорного произведения. Это исследование можно найти в журнале Границы машиностроения.
С помощью метода расщепления традиционные весовые матрицы как B-сплайнов, так и неоднородных рациональных B-сплайнов неявных фильтров эквивалентно разлагаются на две или три подматрицы, по которым переформулируется анализ чувствительности для узловых проектных переменных без изменения процесс оптимизации.
«После этого мы устанавливаем явный фильтр чувствительности с точки зрения тензорного произведения осевых расстояний между соседними центроидами элементов, который разлагается конвейером разбиения так же, как и для неявного фильтра, и проводится соответствующий анализ чувствительности для элементных проектных переменных, — сказал доктор Аоди Янг, автор этого исследования.
Согласно численным результатам, по сравнению с традиционным фильтром, среднее время обновления проектных переменных ускоряется на два порядка для декомпозированного фильтра. Кроме того, для декомпозированного фильтра на шесть и три порядка уменьшается как нагрузка на память, так и время вычисления весовой матрицы.
Исследовательская группа профессора Шутинга Вана является одной из выдающихся команд в области оптимизации топологии в Китае. Эта группа занимается исследованиями в области оптимизации топологии более десяти лет.
«В будущем сочетание предложенного декомпозиционного фильтра с методом IGA на основе геометрической реконструкции расширит метод оптимизации топологии на основе IGA для задач проектирования со сложными моделями САПР», — сказал д-р Се.
Больше информации:
Аоди Ян и др., Массивно эффективный фильтр для оптимизации топологии, основанный на разделении структуры тензорного произведения, Границы машиностроения (2023). DOI: 10.1007/s11465-022-0710-6
Предоставлено издательством Higher Education Press
Цитата: чрезвычайно эффективный фильтр для оптимизации топологии на основе разделения структуры тензорного произведения (27 марта 2023 г.), полученный 27 марта 2023 г. из
Этот документ защищен авторским правом. За исключением любой честной сделки с целью частного изучения или исследования, никакая часть не может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.
