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MATLAB拓扑优化代码-GCMMA-MMA-带Python实现: 移动渐近线法代码

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简介:
本项目提供基于移动渐近线法(MMA)的MATLAB拓扑优化代码及Python版本,适用于结构设计中的优化问题求解。 MATLAB模拟优化代码GCMMA-MMA-Python是基于Krister Svanberg为MATLAB编写的GCMMA-MMA代码开发的。原始作品遵循GNU通用公共许可证发布。如果下载并使用该代码,建议向Krister Svanberg发送电子邮件告知您的身份及用途(他的联系方式可以在其网站上找到)。在出版时,请引用Krister Svanberg的相关学术著作。 此软件为免费软件;您可根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证条款重新分发和/或修改它。许可的版本3,或是任意更高版本均可使用。我们提供该程序是希望对用户有所帮助,但不作任何保证;连适销性和特定用途适用性都不做暗示保证。 关于更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。您应已随文件一起收到了GNU通用公共许可证(即LICENSE文件)。如未收到,则请查阅相关资料获取更多信息。

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客服
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  • MATLAB-GCMMA-MMA-Python: 线
    优质
    本项目提供基于移动渐近线法(MMA)的MATLAB拓扑优化代码及Python版本,适用于结构设计中的优化问题求解。 MATLAB模拟优化代码GCMMA-MMA-Python是基于Krister Svanberg为MATLAB编写的GCMMA-MMA代码开发的。原始作品遵循GNU通用公共许可证发布。如果下载并使用该代码,建议向Krister Svanberg发送电子邮件告知您的身份及用途(他的联系方式可以在其网站上找到)。在出版时,请引用Krister Svanberg的相关学术著作。 此软件为免费软件;您可根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证条款重新分发和/或修改它。许可的版本3,或是任意更高版本均可使用。我们提供该程序是希望对用户有所帮助,但不作任何保证;连适销性和特定用途适用性都不做暗示保证。 关于更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。您应已随文件一起收到了GNU通用公共许可证(即LICENSE文件)。如未收到,则请查阅相关资料获取更多信息。
  • MMA线在多约束非线中的应用.rar_MMA_MMA_线
    优质
    本资源探讨了MMA(移动渐近线)算法在解决复杂多约束非线性优化问题和进行结构拓扑优化方面的应用,详细分析了其有效性和适用范围。 MMA移动渐近线方法适用于解决多约束非线性优化问题,在拓扑优化计算学习中有广泛应用。
  • GCMMA-MMA
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    GCMMA-MMA代码是一款用于多目标优化问题求解的专业软件工具,采用全局约束方法和基于分解的技术来提高解决方案的有效性和多样性。 描述了在Matlab环境中实现MMA(Method of Moving Asymptotes)和GCMMA(Generalized Constraint Method of Moving Asymptotes)算法所使用的文件。以下是相关文件的列表: 对于MMA和GCMMA: - subsolv.mkktcheck.mtoy1.mtoy2.msubsolv.m 函数`subsolv.m`尝试解决由mmasub.m生成的MMA子问题,或由gcmmasub.m生成的GCMMA子问题。使用的是一个直接的原始对偶内点法。 - kktcheck.m 该函数计算用户定义优化问题的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件左侧。 toy1.m和toy2.m文件与mmatoyinit.m或gctoyinit.m一起,用于定义用户的特定问题。 对于MMA单独使用的文件: - mmasub.mmatoymain.mmamatoyinit.mmamatoyresults 函数`mmasub.m`为当前迭代生成MMA子问题,并调用subsolv.m。mmatoymain.m尝试解决用户通过mmatoyinit.m和toy2.m定义的优化问题,在每次MMA迭代中,它会调用toy2.m和mmasub.m。 对于GCMMA单独使用的文件: - gcmmasub.asymp.concheck.raaupdate.gctoymain.gctoyinit.gctoyresults 函数`gcmmasub.m`为当前外/内循环生成GCMMA子问题,并调用subsolv.m。asymp.m计算在每个外部GCMMA迭代开始时参数raa0、raa、low和upp的值。 - concheck.m检查当前GCMMA近似是否足够保守,而函数`raaupdate.m`更新每次内部循环中的参数raa0和raa。 文件gctoymain.m尝试解决由gctoyinit.m, toy1.m 和toy2.m定义的用户问题。在每个外部迭代中调用asymp.m、gcmmasub.m、toy1.m、concheck.m、toy2.m以及kktcheck.m,而在每次内部循环(如果有)中则会调用raaupdate.m、gcmmasub.m、toy1. m和concheck.m。 文件gctoymain.m旨在执行GCMMA算法的重要部分。
  • MMAmma技巧
    优质
    MMA拓扑优化及mma优化技巧一文深入探讨了数学模式接口(MMA)在工程设计中的应用,特别是如何利用MMA进行高效的结构和材料布局优化。文中分享了一系列实用的技巧与策略,旨在帮助工程师们提高设计效率,减少不必要的计算成本,同时确保产品的性能最优。 拓扑优化常用的一种算法是移动渐进线方法(Method of Moving Asymptotes, MMA)。这种方法在程序实现中有详细的步骤指导。使用MMA的具体操作包括设定初始设计域,定义材料属性以及加载条件等关键参数,并通过迭代过程逐步改进结构的性能直至达到最优解。
  • MATLAB-应力约束:基于99行
    优质
    本项目提供了一个简练高效的MATLAB程序(约99行代码),用于执行应力约束下的结构拓扑优化。通过有限元分析,该算法能够寻找在给定设计空间内满足特定机械性能要求的最佳材料分布方案。适合于工程设计和科研学习中的应用探索。 基于99行代码的MBB梁优化MATLAB应力约束拓扑优化程序采用了Svanberg的MMA(运动渐近线方法)进行优化计算。材料属性参考了Ole Sigmund的相关作品,而P范数方法则被用来加速应力优化过程。
  • MATLAB中的MMA程序
    优质
    本程序介绍了在MATLAB环境下实现的MMA(Method of Moving Asymptotes)拓扑优化算法。通过该代码可有效进行结构设计与分析,适用于工程领域的创新研究和应用开发。 Krister Svanberg的拓扑优化算法MMA的Matlab实现代码包括mmasub.m和subsolv.m两个文件。
  • 88行
    优质
    本项目通过简洁高效的88行代码实现了结构的拓扑优化设计,适用于初学者快速理解和掌握基本算法原理。 拓扑优化88行代码是在经典的99行基础上改进的,并且更加精简。这对从事结构设计、优化研究的研究者及工程师来说具有很高的价值。
  • 88行
    优质
    本文通过简洁高效的编程方法,利用仅88行代码实现了结构设计中的拓扑优化过程,展示了算法的高度精炼与实用性。 拓扑优化88行代码是在经典的99行基础上改进的,并进行了精简。对于从事结构设计、优化研究的研究者和工程师来说,这段代码具有很高的价值。
  • MATLAB程序
    优质
    本段落提供了一套用于执行结构拓扑优化的MATLAB程序代码。通过灵活调整参数与设计空间,用户能够探索最优材料分布方案以实现轻量化和高性能结构设计。 以下是均质化代码Matlab拓扑优化资源共享:1)SIMP/BESO/LSM/ESO/ICM/HM等拓扑优化程序;2)柔度拓扑、频率拓扑、应力拓扑、疲劳拓扑、解耦拓扑、流体拓扑、电磁拓扑、压电拓扑、多材料拓扑、多尺度拓扑、跨尺度拓扑、多目标拓扑以及材料—结构—性能一体化的Matlab代码;3)算法研究;4)包括Ansys Workbench, Abaqus和Hypermesh等软件的相关学习资源。
  • MATLAB经典
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB的经典拓扑优化代码,适用于工程设计中的结构轻量化研究。包含详细注释与示例数据,便于学习和应用。 对于拓扑优化的初学者来说,利用MATLAB进行拓扑优化是一个非常有帮助的方法。