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Enregistrement W2908540124 · doi:10.2514/6.2019-0420.c1

Correction: Multiscale Design Optimization of Additively Manufactured Aerospace Structures Employing Functionally Graded Lattice Materials

2019· article· en· W2908540124 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAIAA Scitech 2019 Forum · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensBombardier (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceLattice (music)Materials scienceComputer scienceMechanical engineeringEngineering drawingEngineeringAerospace engineeringPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Periodic cellular solids offer an intuitive solution for lightweight designs as they provide the means to optimize the structure at multiple length scales generating novel geometries with maximized specific stiffness and strength properties. However, the generated designs are always characterized with various geometrical complexities rendering them impossible to build using conventional manufacturing techniques. With the advent and commercialization of additive manufacturing, the production of lightweight structures with periodic cellular topologies has begun to increase substantially as additive manufacturing largely relaxes the manufacturing constraints opening the design space for new boundaries that were not previously achievable. If serious applications of cellular solids are to be considered in aerospace, proper design procedures must be followed to guarantee parts that will meet stringent certification requirements imposed by certification authorities. This paper presents a new methodology for the design optimization of light and safe aerospace structures by combining topology, shape and lattice material optimization techniques. The procedure begins with a topology optimization process to generate a conceptual design. Sizing and shape optimization methods are then used to reduce stress concentrations and optimize the original design concept for even strain energy distribution. Remodeling is then required to obtain the first optimized design. Finally, multiscale design optimization employing lattice materials is conducted in the second stage where the output of the first stage design is divided into two domains, namely, a design space, for potential lattice structuring, and a non-design space, that is kept as solid material, particularly in areas of interface connections in the overall assembly. The lattice domains are meshed with equivalent beams representing the struts of a micro-truss lattice topology which is then employed in a stress and buckling constrained optimization for mass minimization. A case study is presented for the design optimization of a simple aircraft door hinge with results showing a reduction in mass of about 44% achievable employing the proposed optimization algorithm.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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