陳小前研究員團隊：多尺度結構拓撲優化設計方法綜述-航空學報CJA
結構輕量化設計是飛行器發展的永恒追求。在保證結構性能的同時，通過優化設計減輕冗余質量，提高材料利用效率，進而提升有效載荷占比，降低飛行和發射成本，是飛行器結構設計者共同追求的目標。
多尺度結構指的是在不同尺度上具有明顯結構特征的一類復雜結構。由于在提升剛度、抗屈曲、導熱控制和增強吸能等多物理場應用場景有顯著優勢，多尺度結構被認為是下一代輕量化結構發展的核心方向之一，吸引了廣泛的研究和關注。
結構輕量化設計需要依靠先進的結構優化技術，主要分為尺寸優化、形狀優化和拓撲優化3個層級。拓撲優化是指在給定的邊界條件和約束下通過控制孔洞的數量、形狀、位置及區域連通性等特征尋找設計域內材料最優布局，是三者中最復雜、層級最高的優化方法，也是結構設計早期階段最主要應用技術。
由于多尺度結構具有更廣的優化設計空間、更好的多物理場綜合性能潛力和更靈活的多功能特性等優勢，面向多尺度結構的拓撲優化設計方法是極具價值的重要研究課題。近些年，在航空航天等工程領域對新型高性能超輕結構巨大需求的牽引下，在以3D打印技術為代表的先進制造工藝的強力支撐下，面向多尺度結構的拓撲優化設計逐漸吸引越來越廣泛的關注和研究，已經成為結構拓撲優化領域熱度最高的研究方向之一。
© 3D科學谷白皮書
本文首先介紹拓撲優化的主要方法、基本思想及均勻化思想、均勻化拓撲優化方法的內涵和關系，指出多尺度結構拓撲優化和傳統拓撲優化方法的關系和差異；然后對多尺度結構拓撲優化設計工作進行分類梳理，闡述現有的主要多尺度結構拓撲優化設計工作；接著概括和列舉部分該領域當下的關鍵挑戰性問題；最后將基于現有的研究挑戰和未來發展需求，給出作者的幾點看法和展望。
論文鏈接：
http://dx.doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.110450
研究亮點
1）“均勻化”一詞來自多尺度計算領域，是一種進行非均勻介質材料等效性能預測的思想（見圖1），在結構拓撲優化領域有著獨特地位。文章介紹了均勻化方法的發展起源和思想內涵，梳理了均勻化方法在拓撲優化領域的主要應用，分析了均勻化方法在多尺度結構拓撲優化中被廣泛使用的原因和優勢。對均勻化方法的認識和理解是多尺度結構拓撲優化領域的關鍵主題。
圖1 均勻化基本思想
2）多尺度結構拓撲優化設計工作種類繁多、形式復雜，目前針對多尺度結構拓撲優化工作的綜述較少。本文考慮宏觀微觀兩個結構尺度的設計問題，根據微結構的宏觀分布形式將多尺度結構分為周期多尺度結構（見圖2）、功能梯度多尺度結構（見圖3）和異構多尺度結構（見圖4）3類，分別對它們的拓撲優化設計方法進行綜述。
圖2 周期多尺度結構示例
圖3 功能梯度多尺度結構示例
圖4 異構多尺度結構示例
3）多尺度結構拓撲優化設計存在緊密關聯的三大主題：設計空間、計算量和結構可制造性，各類多尺度結構設計方法均需在這三大主題間尋求平衡和折中。三者中，結構可制造性是決定設計方案能否實際應用的最直接因素，而結構連通性能的好壞是評價可制造性的重要因素，是各種工藝條件下各類多尺度結構設計工作都無法回避的共同問題。本文對常見的連通性問題解決策略進行了梳理和討論。
4）大量的多尺度結構拓撲優化設計工作中應用了多尺度計算方法提高計算效率，而多尺度計算方法自身通常具有其特定的前提假設和適用范圍。文章以當前多尺度結構拓撲優化工作中應用最多的均勻化方法為對象，對其適用性問題進行了討論和分析。
5）隨著人工智能技術的飛速發展，科學研究進入了人工智能的新時代。當前結構優化設計與人工智能技術呈現出交融發展的新趨勢，以機器學習為代表的前沿技術為結構優化設計提供了新的工具手段與方法思路。文章對機器學習和多尺度結構拓撲優化相結合的工作進行了綜述，總結了人工智能技術在多尺度結構拓撲優化設計中的應用特點，展望了可能的突破方向。
研究展望
1）設計空間、計算量和結構可制造性三大主題之間的辯證關系仍需進一步討論，如何協調優化、計算和工藝三者的關系，發展更加通用高效的方法和理論，具有重要科學價值。
2）當前工程應用中，大多數多尺度結構都難以滿足尺度分離條件，尺寸效應問題不可忽視，尺度關聯的設計方法需進一步發展。
3）多尺度結構對加工制造提出了更加嚴峻的挑戰，優化設計和加工制造是工程中相互制約、緊密關聯的兩環，面向制造工藝的優化設計方法研究有巨大的工程實用價值。
4）人工智能已在諸多工程領域取得廣泛交叉應用，如何充分挖掘以機器學習為代表的先進人工智能技術在多尺度結構拓撲優化問題中的應用潛力是有重要研究價值的課題。
5）針對工程中常見的復雜幾何外形，需積極發展適用性更強的共形結構優化技術。多尺度結構面臨更加復雜的強度和破壞問題，微結構內部和交界處應力集中效應突出，更易發生屈曲和失效，結構的可靠性在工程問題中十分重要。
6）考慮不確定性的優化是結構拓撲優化中的重要研究主題，已有一定理論基礎，多尺度結構拓撲優化問題框架和設計流程更加復雜，不確定性問題更加具有挑戰性，是很有發展潛力的研究方向。
7）多尺度結構在多物理場問題中的綜合優勢需進一步挖掘，當前多尺度結構拓撲優化工作對多物理場問題的研究較少，考慮的物理場和耦合關系較簡單，處于初步探索階段，面向多物理場的耦合和優化技術有廣闊的研究和發展空間。
團隊介紹
陳小前研究員帶領的飛行器多學科設計優化（MDO）研究團隊長期致力于多學科設計優化的建模與近似、靈敏度分析、搜索策略、智能優化等基礎理論算法研究和軟件平臺開發。
針對飛行器設計中的基礎科學問題，從建模分析和優化求解等方面開展理論研究，在不確定性設計優化、飛行器結構拓撲與布局優化、多物理場仿真代理模型、智能設計算法等方向取得較大進展，并以相關算法為基礎構建了面向飛行器的多學科設計優化平臺，相關理論算法和軟件成果推廣應用于國內10余家航空航天相關科研院所，在衛星、火箭、高超等多個飛行器分系統和系統級工程實例中得到成功應用，推出了具備完全知識產權的基于內㠌物理知識神經網絡的自主開源框架IDRLnet。
(責任編輯：admin)
16歲高中生“手搓”折疊屏
3D Systems 創始人Chuck H
吳鑫華院士領銜建設蘇州大
武漢三維陶瓷總經理馬濤：
李方正：中國增材制造產業
張麗娟：增材制造技術發展
中科院林鑫團隊To
專訪清鋒創始人姚
浙江大學賀永教授
吳逸飛：區塊鏈技
黃維院士團隊：3D
孫陸逸教授：高分
