近日，江淮中心智能部组件研究院在结构轻量化设计领域取得重要进展。继前期在《Composite Structures》提出包含圆形、多边形及B样条三种孔隙边界的显式多孔结构设计方法后，研究团队进一步将该方法拓展至仿生结构优化等应用场景，在蜂窝结构等典型构型的轻量化设计中开展探索性研究，推动方法从理论创新走向实际应用。最新成果以《A new optimization method for 2D porous structures via explicit geometric variables》发表于国际权威期刊《Engineering with Computers》。

基于显式结构设计框架，研究团队进一步探索了其在部组件轻量化等实际场景中的应用潜力。针对结构高刚度-低质量的严苛需求，团队将显式几何变量（孔隙尺寸、方向）作为设计自由度，系统研究了孔隙数量、网格密度等参数对结构性能的影响，并确立了最优的初始条件配置。

该方法的核心优势体现在：设计变量较传统密度法锐减，大幅提升计算效率和稳定性；在模拟局部损伤场景下，优化后多孔结构强度优于传统方法，展现出优异的损伤容限；方法支持蜂窝、三角形、十字形等多种孔型的混合结构设计，并验证了其在热弹性耦合、混合边界条件等复杂工况下的适应性；优化结果得到了Abaqus仿真验证，3D打印样件的力-位移曲线与模拟高度吻合，验证了方法的工程可信度。随着机器人、航空航天、高端制造等领域对结构性能的要求日益严苛，显式多孔结构设计方法展现出广阔的应用前景，例如用于机器人关节、臂架、机身框架的轻量化与损伤容限设计。研究团队表示，未来将进一步拓展该方法至三维复杂结构优化，并探索与人工智能算法的融合，实现多孔结构的智能生成与实时优化。江淮中心智能部组件研究院方立雪博士为论文第一作者，研究工作得到了江淮前沿技术协同创新中心、安徽省人形机器人重点实验室、安徽省人形机器人产业创新中心以及安徽省高校科研项目的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1007/s00366-026-02292-7