A multiobjective topology optimization approach for cost and time minimization in additive manufacturing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Summary The ever‐present drive for increasingly high‐performance designs realized on shorter timelines has fostered the need for computational design generation tools such as topology optimization. However, topology optimization has always posed the challenge of generating difficult, if not impossible to manufacture designs. The recent proliferation of additive manufacturing technologies provides a solution to this challenge. The integration of these technologies undoubtedly has the potential for significant impact in the world of mechanical design and engineering. This work presents a new methodology which mathematically considers additive manufacturing cost and build time alongside the structural performance of a component during the topology optimization procedure. Two geometric factors, namely, the surface area and support volume required for the design, are found to correlate to cost and build time and are controlled through the topology optimization procedure. A novel methodology to consider each of these factors dynamically during the topology optimization procedure is presented. The methodology, based largely on the use of the spatial gradient of the density field, is developed in such a way that it does not leverage the finite element discretization scheme. This work investigates a problem that has not yet been explored in the literature: direct minimization of support material volume in density‐based topology optimization. The entire methodology is formulated in a smooth and differentiable manner, and the sensitivity expressions required by gradient based optimization solvers are presented. A series of example problems are provided to demonstrate the efficacy of the proposed methodology.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle