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Enregistrement W4402534587 · doi:10.1016/j.cma.2024.117357

3D decomposition optimization of topology-optimized structures considering a build volume constraint for additive manufacturing

2024· article· en· W4402534587 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

RevueComputer Methods in Applied Mechanics and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTopology optimizationVolume (thermodynamics)Constraint (computer-aided design)DecompositionMathematical optimizationTopology (electrical circuits)Computer scienceMathematicsEngineeringMechanical engineeringStructural engineeringFinite element methodCombinatoricsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of topology optimization and additive manufacturing (AM) offers a transformative approach to designing and fabricating complex structures across various industries. This synergy enables engineers to produce lightweight, high-performance designs with intricate, organic geometries that push the boundaries of conventional manufacturing methods. However, printing large 3D objects that exceed the allowable build volume of an AM machine poses a significant challenge. This necessity has led to the development of methodologies such as part decomposition (PD) to fit these objects within the build volume constraint. Previous studies have contributed to solving PD problems, but several limitations, such as the use of Euler angle representation and the lack of practical decomposed designs, need to be addressed. To the best of the authors’ knowledge, this is the first paper to develop a 3D decomposition optimization methodology for topology-optimized structures by establishing a novel rotational system and modeling joint mechanical properties. The novel rotational system, using a non-unit quaternion representation, is established to eliminate the singularity issue inherent in the Euler angle representation. This approach also allows for the effective optimization of partitioning cuboids, which represent the allowable AM build volume, by removing the unit-length constraint. Additionally, the joint mechanical properties at the interface between decomposed parts are modeled using geometrically represented hollow cuboids. Furthermore, analytical sensitivity expressions with respect to new design variables, including explicit variables of partitioning cuboids and rotation variables of non-unit quaternions, are derived and numerically verified to efficiently solve the decomposition optimization problem. Through practical case studies, the 3D decomposition optimization methodology demonstrates its effectiveness under various conditions, including varying maximum allowable AM build volumes, different initial partitioning cuboid layouts, and various joint mechanical properties.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,262 · 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