深入分析了传热结构多目标拓扑优化设计中的几个关键问题。提出了基于结构柔度最小化和结构散热弱度最小化的多目标拓扑优化设计方法,建立了传热结构的多目标拓扑优化设计模型,推导了传热结构多目标拓扑优化中用于迭代分析求解的优化准则算法和敏度分析方程。通过数值计算验证了理论和算法的有效性。

99行程序是simung编写的拓扑优化入门程序，论文中详细描述了程序的内容，并在附录中给出源程序。

matlab分时代码中继拓扑优化 要求 Matlab 2015b或更高版本。 较旧的版本可能就足够了，但尚未经过测试。 RETICOLO-严格的耦合波分析（RCWA）求解器。 可以从下载。 将文件夹reticolo_allege复制到工作目录中。 快速开始 使用默认参数运行RunOpt.m 。 如果已正确安装所有文件，则示例优化应立即开始。 在RunOpt.m ，根据需要定义所有优化参数。 所有参数的描述及其默认值可在Functions/Initialize.m找到。 可以在上找到元参数定义的示意图。 特征 坚固性 根据计算梯度时使用的鲁棒性仿真次数，可以将OptParm.Optimization.Robustness鲁棒性参数作为动态长度的矢量接受。 可以在此找到有关鲁棒优化的详细信息。 的默认健壮性参数 StartDeviation = [-5 0 5]; Weights = [.5 1 .5]; 定义从-5nm侵蚀结构，无扰动结构和5nm扩张结构派生的梯度，其权重分别为0.5x，1x和0.5x。 另外，随着优化在StartDeviation和EndDeviation定义的值之间进

工程师通常对获得最佳拓扑结构感兴趣，即针对各种结构问题的最佳概念设计。 附带的 Matlab 代码在大约 199 行 Matlab 代码中生成了这样的最佳拓扑。 作为说明性示例，两个结构性问题是“硬编码”的。 此外，该代码通过直接跟踪帕累托最优曲线为各种体积分数生成最佳拓扑。 详情请阅读随附的pdf。

matlab模拟优化代码topopt-mgcg-matlab 用于高效3-D拓扑优化的MATLAB代码使用多网格CG，近似灵敏度分析，回收预编码器 该存储库包含以下论文中使用的matlab代码： Omir，N.Aage和BS Lazarov（2014）。 在multigrid-CG上进行有效的拓扑优化。 结构和多学科优化，49（5），815-829。 Amir，O.（2015年）。 回顾拓扑优化中的近似重新分析：以最小的重量过程进行循环预处理的优势。 结构和多学科优化，51（1），41-57。 这些代码现已免费提供，请在您的研究工作中参考相关出版物。 三种类型的代码： top3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小符合性topopt： a）基本 b）具有灵敏度监控 minV * .m =二维最小体积topopt： a）基本 b）重新分析 c）无基质再分析 minW3d * .m =使用MGCG求解器的3-D最小体积topopt： a）基本 b）无基质，带回收预处理器 c）无矩阵，带有循环预处理器和灵敏度监控 强烈建议扩展和改进！！！

matlab模拟优化代码顶极matlab Matlab中平原应力问题的拓扑优化。 使用Hyperworks准备模型并查看结果。 里面是什么： 普通应力有限元求解器 拓扑优化算法USIM SIMP方法 将结果导入和导出为HyperWorks格式 PS这是我的理学硕士项目。 工程学。 如果您考虑使用此代码并需要帮助，请与我联系。 这是解释输入和结果程序给出的图形： 在左侧，有一个用四边形建模并在底部受约束的支架。 力通过凸耳施加。 右侧是拓扑优化的结果（刚度与体积分数受限的最大混合）。 红色表示材料应在此处，蓝色表示要除去的材料。

matlab模拟优化代码用于并行拓扑优化的Matlab代码 本文提出了紧凑高效的Matlab代码，不仅可以在2D场景中而且可以考虑3D情况，从而对多尺度复合结构的并发拓扑进行优化。 采用改进的SIMP方法（Sigmund 2007）来执行并行拓扑设计，并使用基于能量的均化方法（EBHM）来评估微观结构的宏观有效特性。 本文中的2D和3D Matlab代码是使用88行2D SIMP代码（Struct Multidisc Optim 43（1）：1-16，2011）和169行3D拓扑优化代码（Struct Multidisc Optim 50（ 6）：1175-1196，2014）。 本文主要从以下四个方面做出贡献：（1）用于蜂窝复合结构（ConTop2D.m和ConTop3D.m）的拓扑优化的代码体系结构； （2）用于计算3D等参元素刚度矩阵的代码（elementMatVec3D.m）； （3）EBHM预测2D和3D材料微观结构（EBHM2D.m和EBHM3D.m）的宏观有效特性； （4）用于在两个尺度上计算目标函数对设计变量的敏感性的代码。 ％=====================

拓扑优化 PYthon文件 结构拓扑优化，迭代采用优化准则法，数值不稳定采用灵敏度过滤法

matlab模拟优化代码GCMMA-MMA-Python 移动渐近线方法的Python代码（）。 基于Krister Svanberg为MATLAB编写的GCMMA-MMA代码。 原始作品来自GNU通用公共许可证。 如果您下载并使用该代码，Krister Svanberg希望您能给他发送电子邮件并告诉您您是谁以及您的计划是什么（可以在他的网站上找到电子邮件地址）。 出版时，用户应参考Krister Svanberg的学术著作。 参考可以在下面找到。 可以找到拓扑优化中的示例应用程序。 执照 版权所有（c）2020 Arjen Deetman GCMMA-MMA-Python是免费软件； 您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它； 许可的版本3，或（由您选择）任何更高的版本。 分发该程序是希望它会有用，但是没有任何保证； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 有关更多详细信息，请参见GNU通用公共许可证。 您应该已经与该文件一起收到了GNU通用公共许可证（文件LICENSE）的副本。 如果不是，请参见。 参考 Svanberg，K.（nd）。