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Enregistrement W4399669829 · doi:10.1080/0305215x.2024.2358922

Multi-material topology optimization considering both isotropy and anisotropy with fibre orientation optimization

2024· article· en· W4399669829 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEngineering Optimization · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIsotropyTopology optimizationAnisotropyOrientation (vector space)Topology (electrical circuits)Sensitivity (control systems)Displacement (psychology)Computer scienceOptimization problemMathematical optimizationMathematicsAlgorithmFinite element methodStructural engineeringGeometryEngineeringOpticsPhysicsElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on multi-material topology optimization (MMTO) considering both isotropic and anisotropic materials as candidate materials is limited. Previous studies required researchers to preselect the anisotropic material fibre orientations, which are not subject to change during the optimization. As the preselected orientations cannot change, better MMTO solutions may be overlooked. To address this issue, a novel MMTO algorithm incorporating the anisotropic material fibre orientation as a design variable is proposed, eliminating the need to preselect fibre orientations and leading to better MMTO solutions. A numerical approximation method named the carry-through method is also proposed. This allows the compliance sensitivity over anisotropic material fibre orientation to be calculated without the need for the strain–displacement matrix information, simplifying the MMTO method implementation. Comparative studies on three models demonstrate that the proposed MMTO method outperforms the existing MMTO method, achieving improvements of 7%, 10% and 14% on the objectives in these models.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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