Topology Optimization Using a Level Set Method with an Arbitrary Structured Mesh
Notice bibliographique
Résumé
Two approaches to three-dimensional structural topology optimization using level set parameterization with arbitrary finite-element meshes are presented.In both approaches the structural elasticity problem is solved on a fixed finite-element mesh.The shape sensitivities obtained from the solution of the structural problem are mapped to the orthogonal mesh in order to generate the corresponding advection velocities.The first approach superimposes a background Cartesian grid onto the finite element mesh.The level set function is defined on this Cartesian mesh with the advection velocities being taken as a weighted sum of the sensitivities at all nearby structural nodes within a prescribed radius.The second approach defines the level set function on a skewed structured mesh which is coincident with the finite element mesh.The Hamilton-Jacobi equation is then solved in this transformed mesh space and a Jacobian transformation is used create a one-to-one mapping between the structural elements and the nodes of the level set mesh.The two methods are evaluated and compared based upon the results of a benchmark problem involving three-dimensional topology optimization of an aircraft wing structure.The results indicate that the Jabobian mapping method offers a significant advantage over the superposition method, both in terms of convergence time as well as the objective value of the converged solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».