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Enregistrement W4391330394 · doi:10.3934/era.2024057

A polygonal topology optimization method based on the alternating active-phase algorithm

2024· article· en· W4391330394 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

RevueElectronic Research Archive · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTopology optimizationTopology (electrical circuits)Computer sciencePhase (matter)AlgorithmMathematicsPhysicsEngineeringCombinatoricsStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<abstract> <p>We propose a polygonal topology optimization method combined with the alternating active-phase algorithm to address the multi-material problems. During the process of topology optimization, the polygonal elements generated by signed distance functions are utilized to discretize the structural design domain. The volume fraction of each material is considered as a design variable and mapped to its corresponding element variable through a filtering matrix. This method is used to solve a multi-material structural topology optimization problem of minimizing compliance, in which a descriptive model is established by using the alternating active-phase algorithm and the solid isotropic microstructure with penalty theory. This method can accomplish the topology optimization of multi-material structures with complex curve boundaries, eliminate the phenomena of checkerboard patterns and a one-node connection, and avoid sensitivity filtering. In addition, this method possesses fine numerical stability and high calculation accuracy compared to the topology optimization methods that use quadrilateral elements or triangle elements. The effectiveness and feasibility of this method are demonstrated through several commonly used and representative numerical examples.</p> </abstract>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,701

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,335 · 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