Lattice Structure Design and Optimization With Additive Manufacturing Constraints
Notice bibliographique
Résumé
Lattice structures with different desired physical properties are promising for a broad spectrum of applications. The availability of additive manufacturing (AM) technology has relaxed the fabricating limitation of lattice structures. However, manufacturing constraints still exist for AM-fabricated lattice structures, which have a significant influence on the printing quality and mechanical properties of lattice struts. In this paper, a design and optimization strategy is proposed for lattice structures with the consideration of manufacturability to ensure desired printing quality. The concept of manufacturable element is used to link the design and manufacturing process. A meta-model is constructed by experiments and the artificial neural network to obtain the manufacturing constraints. Sizes of struts are optimized by a bidirectional evolutionary structural optimization-based algorithm with these manufacturing constraints. An arm of quadcopter is redesigned and optimized to validate the proposed method. Its result shows that optimized heterogeneous lattice structures can improve the stiffness of the model compared to the homogeneous lattice structure and the original design. Both the Von-Mises stress and the maximum displacement are reduced without increasing the weight of designed part. And by considering the manufacturability constraints, the optimized design has been successfully fabricated by the selected additive manufacturing process. Note to Practitioners-Lattice structures might fail to be fabricated by the additive manufacturing technique if the designed model exceeds the processability of the machine. Our approach has the capability of considering the manufacturing constraints in the design and optimization process. We conducted experiments to investigate the manufacturability and proposed a method that can give the domain of the design variables for a selected manufacturing process. And we also designed an algorithm that can optimize the lattice structure inside the domain of design variables. It ensures that the lattice model can be successfully fabricated by the selected process and the performance is dramatically increased compared to the original design. Engineers can use our approach to optimize the lattice structure automatically without knowing the knowledge of optimization and manufacturability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».