A multiobjective topology optimization approach for cost and time minimization in additive manufacturing
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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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».