基于optistruct汽车控制臂多目标拓扑优化

     汽车控制臂三种工况下的多目标拓扑优化为例，讲述在optistruct中是如何进行多目标拓扑优化，从而满足特定要求下汽车控制臂的概念设计。对于单目标拓扑优化你会发现每一种工况下拓扑优化的结果不一样，多目标拓扑优化则综合考虑多种工况下的目标得到一个综合结果。

      对于多目标优化常用的手段：1、将目标转化为约束条件；2、对多目标采用加权的方法得到一个综合目标。本案例中采用方法2。

     变量：设计空间中每个单元的密度；

     约束：体积分数不超过0.3；

     目标：多种工况下的综合应变能最小（每种工况目标权重自定义，此处都定为一样的1）。

                                           有限元模型

                                             拓扑结果（ISO=0.15）

                                               柔度迭代曲线

      本案例仅提供模型文件及相关指导，凡购买的朋友针对本案例仿真实现上有什么疑问可以私信。

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