Penalization techniques for fatigue‐based topology optimizations of structures with embedded functionally graded lattice materials
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
Abstract Topology optimization is widely used in industry to determine optimal load paths while satisfying stringent constraints. Recently, functionally graded lattice materials have been integrated into structural design for weight minimization, performance improvements, among others. One subject of interest is the long‐lasting designs with high fatigue failure resistance. The focus of this article is twofold, namely, to present readers with a step‐by step guide to derive sensitivities for various fatigue performances in gradient based topology optimization and to present and compare new and old methods for cumulative damage objectives. New formulations for cumulative damage assessment that modify local damage in topology optimizations by influencing local stress, yield strength or SN‐curve intercept are presented. Effects of functionally graded materials are also investigated to measure potential improvements in damage resistance. Methods of gradient descent such as moving asymptotes and sequential quadratic programming are included to compare solutions of fatigue minimization problems. The analysis shows that traditional method of stress penalization is the most effective to obtain satisfactory load paths for fatigue minimization when compared to yield and SN‐intercept penalization. Multiple benchmark tests provided results which showed slower convergence when yield strength penalization is activated which also required significantly more computation time than other methods.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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