FreeTO - Freeform 3D topology optimization using a structured mesh with smooth boundaries in Matlab
Notice bibliographique
Résumé
• FreeTO is an open-source code for 3D topology optimization and post-processing in Matlab. • FreeTO is compatible with several popular Matlab codes for topology optimization. • FreeTO employs SEMDOT and SIMP and performs better with the MMA optimizer. • Optimized structures have smooth boundaries, eliminating post-process smoothening. • FreeTO also allows exporting the optimized structure as an STL file. Topology optimization has revolutionized the design of structures for various applications, particularly with the advancement of additive manufacturing. However, existing open-source codes for topology optimization have limitations, such as restricted domain initialization and lack of a CAD output after optimization. A novel open-source Matlab code, FreeTO, is presented, and it addresses these limitations by enabling the initialization of 3D arbitrary geometries and providing an STL file post-optimization. FreeTO utilizes a structured mesh and a smooth-edge (boundary) algorithm to generate smooth topological boundaries. The code is demonstrated through six practical design cases, showcasing its effectiveness in compliance minimization, compliant mechanisms, and self-supporting problems. FreeTO offers a user-friendly, all-in-one topology optimization package, making it an invaluable tool for educators, researchers, and practitioners. Future developments will focus on eliminating a few geometrical deviations in the optimized topologies, incorporating speedups, and extending the code to apply to more applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,013 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».