Concurrent deposition path planning and structural topology optimization for additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Structural performance of additively manufactured parts is deposition path-dependent because of the induced material anisotropy. Hence, this paper aims to contribute a novel idea of concurrently performing the deposition path planning and the structural topology optimization for additively manufactured parts. Design/methodology/approach The concurrent process is performed under a unified level set framework that: the deposition paths are calculated by extracting the iso-value level set contours, and the induced anisotropic material properties are accounted for by the level set topology optimization algorithm. In addition, the fixed-geometry deposition path optimization problem is studied. It is challenging because updating the zero-value level set contour cannot effectively achieve the global orientation control. To fix this problem, a level set-based multi-step method is proposed, and it is proved to be effective. Findings The proposed concurrent design method has been successfully applied to designing additively manufactured parts. The majority of the planned deposition paths well match the principle stress direction, which, to the largest extent, enhances the structural performance. For the fixed geometry problems, fast and smooth convergences have been observed. Originality/value The concurrent deposition path planning and structural topology optimization method is, for the first time, developed and effectively implemented. The fixed-geometry deposition path optimization problem is solved through a novel level set-based multi-step method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».