検索
連載

実践! 密度法によるトポロジー最適化に挑戦してみようフリーFEMソフトとExcelマクロで形状最適化(7)(2/6 ページ)

原理原則を押さえていれば、高額なソフトウェアを用意せずとも「パラメトリック最適化」「トポロジー最適化」「領域最適化」といった“形状最適化”手法を試すことができる! 本連載ではフリーのFEM(有限要素法)ソフトウェア「LISA」と「Excel」のマクロプログラムを用いた形状最適化にチャレンジする。連載第7回では、いよいよLISAとExcelマクロを使って、片持ちはりのトポロジー最適化を行う!

Share
Tweet
LINE
Hatena

片持ちはりのトポロジー最適化:LISAの解析結果の読み込み(2)

 LISAの結果ファイルの読み込みが完了すると、図6のように表示されます。変数の意味は図7の通りです。

「LISA」の結果ファイルを読み込んだところ
図6 「LISA」の結果ファイルを読み込んだところ[クリックで拡大]
シートの変数の意味
図7 シートの変数の意味[クリックで拡大]

 図8は、LISAの結果ファイルを読み込んだ後のK列以降の内容です。そして、図9は変数の意味の続きです。

「LISA」の結果ファイルを読み込んだところ:K列以降
図8 「LISA」の結果ファイルを読み込んだところ:K列以降[クリックで拡大]
シートの変数の意味:K列以降
図9 シートの変数の意味:K列以降[クリックで拡大]

 M4セルは、体積減少目標aです。ここでは0.375[-]としておりますが、肉抜き後の体積を元の体積の0.375倍とすることを目標としています。この数値は希望の値にしてください。P4セルは最も重要なパラメータです。最小化する目的関数の値、つまり「物体全体に蓄えられる仕事量」で式1を計算しています。この量が小さくなることをモニターする必要があります。

式1
式1

 Q4セルは、連載第6回の式9のλの初期値です。第1世代のときだけ使用します。L11セル以降は、連載第6回の式6のDです。Dが1よりも大きいか/小さいかで、次の世代のρiを決定します。

 図10に、シートの1209行目と2480行目の近傍を示します。1209行目の近くには節点番号と節点座標のデータが入っています。一方、2480行目の付近には要素番号、要素を構成する節点番号、要素の中心座標が入っています。オリジナルアルゴリズムを作る際の情報としてください。

シートの情報
図10 シートの情報[クリックで拡大]

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

ページトップに戻る