Pentru a efectua o analiză precisă de optimizare topologică, un model precis cu elemente finite al carcasă motor de energie nouă trebuie stabilite. Aceasta include definirea geometriei, proprietăților materialului, condițiilor la limită și condițiilor de încărcare ale carcasei. Prin ochiuri fine, asigurați-vă că modelul poate reflecta cu exactitate condițiile reale de stres ale carcasei.
Optimizarea topologică este o problemă matematică complexă care necesită ajutorul unor algoritmi de optimizare avansați și instrumente software profesionale pentru rezolvare. În prezent, algoritmii de optimizare topologică utilizați în mod obișnuit includ metoda densității variabile, metoda setului de nivel și algoritmul evolutiv. Alegerea algoritmilor și instrumentelor de optimizare adecvate este crucială pentru îmbunătățirea eficienței optimizării și pentru asigurarea acurateței și fiabilității rezultatelor optimizării.
După ce algoritmul de optimizare este selectat, este necesar să setați parametrii de optimizare, cum ar fi numărul de variabile de proiectare, numărul de iterații de optimizare și criteriul de convergență. Ulterior, modelul cu elemente finite este calculat iterativ folosind algoritmul de optimizare. În fiecare iterație, algoritmul actualizează structura topologică a modelului în funcție de valorile variabilei de proiectare curente și evaluează dacă performanța acestuia îndeplinește obiectivele și constrângerile de optimizare. Dacă nu, continuați să ajustați valorile variabilei de proiectare și să recalculați până când sunt îndeplinite condițiile de convergență sau până când este atins numărul prestabilit de iterații.
După finalizarea calculului de optimizare, rezultatele optimizării trebuie evaluate. Aceasta include analiza dacă greutatea, rigiditatea, rezistența și alți indicatori de performanță ai carcasei optimizate îndeplinesc cerințele de proiectare și dacă există potențiale probleme de fabricație sau de asamblare. Pentru a verifica acuratețea rezultatelor optimizării, de obicei sunt necesare teste experimentale sau analize suplimentare de simulare. Prin compararea rezultatelor experimentale cu datele de simulare, poate fi evaluată capacitatea de predicție a modelului de optimizare și fiabilitatea algoritmului de optimizare.














