Introducing the sequential linear programming level-set method for topology optimization

The authors would like to thank Numerical Analysis Group at the Rutherford Appleton Laboratory for their FORTRAN HSL packages (HSL, a collection of Fortran codes for large-scale scientific computation. See http://www.hsl.rl.ac.uk/). Dr H Alicia Kim acknowledges the support from Engineering and Physical Sciences Research Council, grant number EP/M002322/1Peer reviewedPublisher PD

On a continuation approach in Tikhonov regularization and its application in piecewise-constant parameter identification

We present a new approach to convexification of the Tikhonov regularization using a continuation method strategy. We embed the original minimization problem into a one-parameter family of minimization problems. Both the penalty term and the minimizer of the Tikhonov functional become dependent on a continuation parameter. In this way we can independently treat two main roles of the regularization term, which are stabilization of the ill-posed problem and introduction of the a priori knowledge. For zero continuation parameter we solve a relaxed regularization problem, which stabilizes the ill-posed problem in a weaker sense. The problem is recast to the original minimization by the continuation method and so the a priori knowledge is enforced. We apply this approach in the context of topology-to-shape geometry identification, where it allows to avoid the convergence of gradient-based methods to a local minima. We present illustrative results for magnetic induction tomography which is an example of PDE constrained inverse problem

Simultaneous optimisation of structural topology and material grading using level set method

Peer reviewedPublisher PD

ZASTOSOWANIE METODY POCHODNEJ TOPOLOGICZNEJ W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ

In the field of shape and topology optimization the new concept is the topological derivative of a given shape functional. The asymptotic analysis is applied in order to determine the topological derivative of shape functionals for elliptic problems. The topological derivative (TD) is a tool to measure the influence on the specific shape functional of insertion of small defect into a geometrical domain for the elliptic boundary value problem (BVP) under considerations. The domain with the small defect stands for perturbed domain by topological variations. This means that given the topological derivative, we have in hand the first order approximation with respect to the small parameter which governs the volume of the defect for the shape functional evaluated in the perturbed domain. TD is a function defined in the original (unperturbed) domain which can be evaluated from the knowledge of solutions to BVP in such a domain. This means that we can evaluate TD by solving only the BVP in the intact domain. One can consider the first and the second order topological derivatives as well, which furnish the approximation of the shape functional with better precision compared to the first order TD expansion in perturbed domain. In this work the topological derivative is applied in the context of Electrical Impedance Tomography (EIT). In particular, we are interested in reconstructing a number of anomalies embedded within a medium subject to a set of current fluxes, from measurements of the corresponding electrical potentials on its boundary. The basic idea consists in minimize a functional measuring the misfit between the boundary measurements and the electrical potentials obtained from the model with respect to a set of ball-shaped anomalies. The first and second order topological derivatives are used, leading to a non-iterative second order reconstruction algorithm. Finally, a numerical experiment is presented, showing that the resulting reconstruction algorithm is very robust with respect to noisy data.W dziedzinie optymalizacji kształtu i topologii zaproponowano nową koncepcję pochodnej topologicznej danego funkcjonału kształtu. Zastosowano asymptotyczną analizę w celu określenia pochodnej topologicznej funkcjonału kształtu dla zagadnień eliptycznych. Pochodna Topologiczna – PT (ang. the topological derivative – TD) jest miarą wpływu wtrącenia w postaci małego defektu na funkcjonał kształtu w badanym obszarze dla eliptycznego zagadnienia brzegowego. Obszar z małym defektem traktowany jest jako obszar zaburzony przez zmiany topologii. Oznacza to, że dana pochodna topologiczna stanowi aproksymację pierwszego rzędu ze względu na mały parametr, który określa objętość defektu dla obliczanego funkcjonału kształtu w zaburzonym obszarze. PT jest funkcją zdefiniowaną w obszarze niezaburzonym, który może być wyznaczony na podstawie znajomości rozwiązania zagadnienia brzegowego w tym (niezaburzonym) obszarze. Oznacza to że PT może być wyznaczona poprzez rozwiązanie zagadnienia brzegowego w obszarze niezaburzonym. Można rozważyć pierwszego jak również drugiego rzędu pochodną topologiczną, zapewniającą aproksymację funkcjonału kształtu ze znacznie lepszą precyzją w porównaniu do PT pierwszego rzędu rozwinięcia w obszarze zaburzonym. W niniejszej pracy PT jest zastosowana w kontekście Elektrycznej Tomografii Impedancyjnej (ETI). W szczególności jesteśmy zainteresowani w rekonstrukcji pewnej liczby anomalii wewnątrz obszaru, na podstawie pomiarów potencjału na brzegu rozpatrywanego obszaru. Podstawowa idea zawarta jest w minimalizacji funkcjonału, będącego miarą niedopasowania między pomiarami potencjału na brzegu obszaru a potencjałem elektrycznym uzyskanym na podstawie modelu matematycznego uwzględniającego zbiór anomalii o kształcie kuli. Zastosowanie pierwszego i drugiego rzędu pochodnej topologicznej prowadzi do nieiteracyjnego algorytmu rekonstrukcyjnego drugiego rzędu. W zakończeniu artykułu przedstawiono eksperyment numeryczny, wykazujący, że zaproponowany algorytm obrazowania jest bardzo odporny na zaszumione dane pomiarowe

Topological sensitivity analysis in heterogeneous anisotropic elasticity problem: theoretical and computational aspects

The topological sensitivity analysis for the heterogeneous and anisotropic elasticity problem in two-dimensions is performed in this work. The main result of the paper is an analytical closed-form of the topological derivative for the total potential energy of the problem. This derivative displays the sensitivity of the cost functional (the energy in this case) when a small singular perturbation is introduced in an arbitrary point of the domain. In this case, we consider a small disc with a completely different elastic material. Full mathematical justification for the derived formula, and derivations of precise estimates for the remainders of the topological asymptotic expansion are provided. Finally, the influence of the heterogeneity and anisotropy is shown through some numerical examples of structural topology optimization.Peer ReviewedPostprint (author's final draft