Oracle8i基于規(guī)則的優(yōu)化機制對表達式的處理是什么？Simp方法：優(yōu)點：結構設計變量（元素密度）與優(yōu)化問題直接相關，即拓撲結構明確依賴于設計變量。該優(yōu)化算法收斂性好，靈敏度簡單?；谟邢拊ǖ碾x散

Oracle8i基于規(guī)則的優(yōu)化機制對表達式的處理是什么？

Simp方法：優(yōu)點：結構設計變量（元素密度）與優(yōu)化問題直接相關，即拓撲結構明確依賴于設計變量。該優(yōu)化算法收斂性好，靈敏度簡單?；谟邢拊ǖ碾x散設計靈敏度計算可以直接進行。它適用于組合更復雜的非線性結構拓撲，如幾何非線性和材料非線性。缺點：優(yōu)化后的拓撲邊界不夠清晰，尤其是濾波半徑較大時。這些灰色區(qū)域沒有物理意義，沒有后處理就不能直接用于設計制造。水平集方法：優(yōu)點：利用高緯度水平集隱式表達拓撲結構的邊界，解決simp方法中的灰度區(qū)域問題。拓撲結果邊界清晰，無灰區(qū)，可直接應用于制造業(yè)。缺點：由于設計變量與優(yōu)化問題之間存在著間接的聯(lián)系，中間涉及到水平集剖分的有限元近似，影響了優(yōu)化精度。水平集方程需要用偏微分方程進行更新，而水平集方程需要在中間復位，以保證偏微分方程的連續(xù)更新，從而大大降低收斂速度甚至無法收斂。偏微分方程需要連續(xù)的形狀靈敏度來更新，這比simp的離散設計靈敏度更困難。線性彈性體的連續(xù)形狀靈敏度已經(jīng)得到很好的發(fā)展，但很難獲得非線性結構的連續(xù)形狀靈敏度，這就要求有很高的數(shù)學基礎。PS：級別集是高維的，但實現(xiàn)起來并不復雜。只需在原始有限元網(wǎng)格中添加一個水平集網(wǎng)格。