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Enregistrement W4403216249 · doi:10.1080/15397734.2024.2412753

An enhanced proportional topology optimization method with new density filtering weight function for the minimum compliance problem

2024· article· en· W4403216249 sur OpenAlexaff
Wang Li, Mingtao Cui, Xiaobo Wang, Mengjiao Gao

Notice bibliographique

RevueMechanics Based Design of Structures and Machines · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceChina Scholarship Council
Mots-clésTopology optimizationTopology (electrical circuits)Mathematical optimizationMathematicsFunction (biology)Weight functionApplied mathematicsMathematical analysisEngineeringCombinatoricsStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes an enhanced proportional topology optimization (EPTO) method to solve the structural topology optimization problem of minimizing compliance under material volume constraints. In the proposed method, a new filtering weight function based on the improved Heaviside threshold function is adopted to filter element density during the optimization process. The optimization process of the EPTO method consists of an inner loop and an outer loop. In the inner loop, density distribution is modified in combination with a new filtering weight function. By locally averaging the weighted element compliance, an improved density distribution function in the inner loop is put forward to make the topology configuration of the optimized structure more reasonable. In addition, the projection method is used to reduce the number of intermediate density elements, thereby obtaining optimization results with clear boundaries. In the outer loop, a new termination criterion is adopted, which terminates the optimization process by determining that the relative error of the objective function in several consecutive iterations is less than the specified value. The effectiveness and efficiency of the proposed method are demonstrated through several numerical examples involving two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) topology optimization problems. The results of numerical examples show that the proposed method can not only accelerate the convergence of optimization iterations, but also obtain optimized structures with smaller objective function values and better topology configurations. HIGHLIGHTSA new density filtering weight function is proposed based on an improved Heaviside threshold function.An improved inner loop density distribution formula is proposed by combining a new filtering weight function.Using projection based methods to suppress the appearance of intermediate density elements.Verify the effectiveness of the proposed algorithm by comparing the optimization results with existing algorithms such as top88 and PTO.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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