Simultaneous single‐loop multimaterial and multijoint topology optimization
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 As the aerospace and automotive industries continue to strive for efficient lightweight structures, topology optimization (TO) has become an important tool in this design process. However, one ever‐present criticism of TO, and especially of multimaterial (MM) optimization, is that neither method can produce structures that are practical to manufacture. Optimal joint design is one of the main requirements for manufacturability. This article proposes a new density‐based methodology for performing simultaneous MMTO and multijoint TO. This algorithm can simultaneously determine the optimum selection and placement of structural materials, as well as the optimum selection and placement of joints at material interfaces. In order to achieve this, a new solid isotropic material with penalization‐based interpolation scheme is proposed. A process for identifying dissimilar material interfaces based on spatial gradients is also discussed. The capabilities of the algorithm are demonstrated using four case studies. Through these case studies, the coupling between the optimal structural material design and the optimal joint design is investigated. Total joint cost is considered as both an objective and a constraint in the optimization problem statement. Using the biobjective problem statement, the tradeoff between total joint cost and structural compliance is explored. Finally, a method for enforcing tooling accessibility constraints in joint design is presented.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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