matlab拓扑优化代码-LETO:LETO是用于拓扑优化的一种新的混合Lagrangian-Eulerian方法。它将密度信息...

matlab模拟优化代码 LETO：用于拓扑优化的混合拉格朗日-欧拉方法 *，*，*，，， *均摊 此仓库是LETO的88行MATLAB版本，具有2D线性弹性。 C ++中的高性能和更完整的版本将在以后开源。 执行 我们将LETO分为两个文件： leto.m包含LETO的核心算法（场景设置，从载体粒子到正交的密度转移，顺应性计算，导数计算和优化循环）。 场景设置和DOF索引遵循88行的惯例。 mmaUpdate.m是独立的优化器，优化循环基于该优化器。 此实现是从开放源代码进行翻译和修改的。 用法 leto(nelx, nely, volfrac, penal) nelx * nely定义模拟分辨率。 volfrac定义音量约束。 penal定义了SIMP中使用的幂律。 对于不同的场景设置，请随时修改代码。 结果 通过此MATLAB实现，我们在梁示例中比较了LETO和SIMP（）。 场景设置完全相同。 Dirichlet和Neumann边界条件定义为（在leto.m和top88.m ）： F = sparse( 2 * (nely + 1 ) * (nelx + 1 ), 1 , -