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申请/专利权人：江淮前沿技术协同创新中心;华中科技大学
摘要：面向任意形状CAD模型的CPU并行参数化水平集拓扑优化方法，属于高性能设计技术领域，解决CAD与CAE之间彼此分裂、网格生成质量差且耗时，以及大规模网格计算效率低问题，本发明的拓扑优化并行计算设计框架，通过引入参数化水平集方法、并行有限元分析技术以及与CAD模型的无缝集成，显著提升复杂结构的拓扑优化效率和精度，并具有广泛的工程应用前景；不仅解决了传统拓扑优化方法的诸多问题，还为工程设计领域提供了一种高效、实用的优化设计工具；能够在处理复杂CAD模型时，显著提高拓扑优化的效率和精度，解决现有技术中存在的CAD与CAE之间沟通不足、网格生成质量差、计算效率低等问题，具有广泛的工程应用前景。
主权项：1.一种面向任意形状CAD模型的CPU并行参数化水平集拓扑优化方法，其特征在于，包括：隐式识别模型：对以STL文件格式存储的CAD模型的几何信息进行缩放操作和平移操作；完成模型的缩放和平移后，为背景网格中的每个节点计算符号距离场的值；符号距离场生成后，进行水平集函数的初始化；CPU并行有限元分析：将结构模型划分为多个子区域，通过定义私有区和共享区，并引入本地域和重影域的概念，并在每个子区域内进行并行的有限元分析；参数化水平集拓扑优化：采用参数化与水平集方法相结合，通过调节参数来生成不同的拓扑构型，水平集方法用于描述结构的边界，并通过逐步演化这些边界来优化结构的拓扑，通过将多工况条件纳入拓扑优化过程中，在多种工况下同时优化结构，从而设计出具有更高稳定性与可靠性的结构方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江淮前沿技术协同创新中心 华中科技大学 面向任意形状CAD模型的CPU并行参数化水平集拓扑优化方法
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