4.9　总结

(1)利用PYTHON脚本语言可以完成整个ABAQUS/CAE能够完成的功能，包括建模、设定材料参数、截面属性、加载、设置接触、提交作业、后处理观察结果等。通过开发PYTHON脚本程序控制ABAQUS的建模和划分网格的过程，有效地解决了包含大量重复单元的模型手工建模时的重复繁琐等问题，提高了前处理的效率。

(2)介绍了建立滩地埋管结构的有限元参数化模型的理论和实现思路，采用PYTHON语言建立了滩地埋管参数化流固耦合模型，进行流固耦合分析及滩地埋管受力性能分析。主要对滩地埋管的计算载荷及计算工况分别做了详细的分析说明，并对8种工况下的滩地埋管模型进行了流固耦合分析。

(3)建立了滩地埋管流固耦合结构的多目标优化数学模型，釆用NSGA-Ⅱ算法进行优化求解，在多学科优化集成平台ISIGHT将PYTHON、ABAQUS、MATLAB与优化算法集成起来，通过对NSGA-Ⅱ算法的设置以及其他组件的配合工作，完成对滩地埋管多目标优化设计的自动化。

分析结果表明，减轻滩地埋管的壁厚对降低成本和使用能耗有着非常重要的意义。

本章通过理论分析，结合先进的优化软件平台及技术，最后进行了滩地埋管结构优化设计，验证了本章的建模方法和优化方法的有效性，为埋管的结构设计提供了一条新的设计途径，对地下结构优化设计的发展具有重要的工程实际价值。