Afin d'effectuer une analyse d'optimisation topologique précise, un modèle d'éléments finis précis du carter moteur nouvelle énergie doit être établie. Cela inclut la définition de la géométrie, des propriétés des matériaux, des conditions aux limites et des conditions de charge du boîtier. Grâce à un maillage fin, assurez-vous que le modèle peut refléter avec précision les conditions de contrainte réelles du boîtier.
L'optimisation topologique est un problème mathématique complexe qui nécessite l'aide d'algorithmes d'optimisation avancés et d'outils logiciels professionnels pour être résolu. À l'heure actuelle, les algorithmes d'optimisation topologique couramment utilisés incluent la méthode de densité variable, la méthode d'ensemble de niveaux et l'algorithme évolutif. Le choix d'algorithmes et d'outils d'optimisation appropriés est crucial pour améliorer l'efficacité de l'optimisation et garantir la précision et la fiabilité des résultats d'optimisation.
Une fois l'algorithme d'optimisation sélectionné, il est nécessaire de définir les paramètres d'optimisation tels que le nombre de variables de conception, le nombre d'itérations d'optimisation et le critère de convergence. Par la suite, le modèle d’éléments finis est calculé itérativement à l’aide de l’algorithme d’optimisation. À chaque itération, l'algorithme met à jour la structure topologique du modèle en fonction des valeurs actuelles des variables de conception et évalue si ses performances répondent aux objectifs et aux contraintes d'optimisation. Sinon, continuez à ajuster les valeurs des variables de conception et recalculez jusqu'à ce que les conditions de convergence soient remplies ou que le nombre d'itérations prédéfini soit atteint.
Une fois le calcul d'optimisation terminé, les résultats de l'optimisation doivent être évalués. Cela implique d'analyser si le poids, la rigidité, la résistance et d'autres indicateurs de performance de la coque optimisée répondent aux exigences de conception, et s'il existe des problèmes potentiels de fabrication ou d'assemblage. Afin de vérifier l'exactitude des résultats d'optimisation, des tests expérimentaux ou des analyses de simulation plus approfondies sont généralement nécessaires. En comparant les résultats expérimentaux avec les données de simulation, la capacité prédictive du modèle d'optimisation et la fiabilité de l'algorithme d'optimisation peuvent être évaluées.
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