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Enregistrement W3121494166 · doi:10.4271/2021-01-0361

Automotive Hood Panel Design Utilizing Anisotropic Multi-Material Topology Optimization

2021· article· en· W3121494166 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

RevueSAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensGeneral Motors (Canada)Queen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryTopology optimizationStiffnessAerospaceComputer scienceOffset (computer science)Optimal designMechanical engineeringStructural engineeringEngineeringFinite element methodAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Topology optimization (TO) represents an invaluable instrument for the structural design of components, with extensive use in numerous industries including automotive and aerospace. TO allows designers to generate lightweight, non-intuitive solutions that often improve overall system performance. Utilization of multiple materials within TO expands its range of applications, granting additional freedom and structural performance to designers. Often, use of multiple materials in TO results in material placement that may not have been previously identified as optimal, providing designers with the ability to produce novel high performance systems. As numerous modern engineering materials possess anisotropic properties, a logical extension of multi-material TO is to include provisions for anisotropic materials. Herein lies the focus of this work.</div><div class="htmlview paragraph">A TO algorithm capable of considering anisotropic material properties is used to investigate a case study on the design of an automotive hood panel. A baseline aluminum hood panel is used to generate stiffness targets for optimization, followed by the generation of a design space model to allow the algorithm to determine optimal material placement. Optimization is undertaken with two types of AS4 continuous carbon fiber reinforced epoxy, each in two orientations. Optimal hood panel solutions that maintain stiffness levels of the conventional baseline are achieved. The mass of the design space is minimized, and constrained through the baseline displacement values. The effect of hood panel thickness and offset distance between panel layers is also investigated.</div><div class="htmlview paragraph">The optimal topologies indicated an overall mass savings of up to 44.5% in relation to the baseline, while maintaining hood panel stiffness. Comparative mass savings decreased as hood panel thickness increased and offset distance decreased. The allocation of stiffer materials was observed near locations of applied loads and constraints, with highly anisotropic materials placed along hood panel extremities. The practicality of anisotropic multi-material TO in lightweight design was thus demonstrated.</div></div>

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,294 · 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