Mass Optimization Of 3D-Printed Composites Using Topology Optimization And Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
Additive manufacturing is a crucial new trend that is steadily taking over traditional methods.Despite its many advantages, the anisotropic nature of the produced parts of most additive manufacturing methods is a significant disadvantage.Of the methods that suffers from this anisotropy drawback is the fused filament fabrication (also known as fused deposition modeling).As a result of this anisotropy in the mechanical properties, a need arises to define the optimum direction of printing to be used for a certain loading condition.Topology optimization is a great numerical design tool for weight and material savings.It's basically used to determine where to put material to optimize a certain objective function under specific constraints.The design variables in a topology optimization are typically chosen as the densities of the finite elements.Adding the printing direction as an additional design variable complicates the problem further.This eventually gives rise to a huge selection of local minima and further increases in the computational costs.In this work, we attempt to utilize artificial neural networks to tackle this problem.Selected results of mass minimization problems run in ANSYS are used as input data for the neural network model, which is used to predict the fiber angle that has the minimum mass under specific stress constraints.Results so far are promising with small errors considering the computational savings achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».