Concurrent print orientation and topology optimization for fiber reinforced additive manufacturing considering mass minimization and compliance minimization problems statements
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.
Notice bibliographique
Résumé
Fiber reinforced additive manufacturing (FRAM) combines the benefits of composite materials and additive manufacturing to create components which are made of high-performance materials, have complex geometry, and are highly configurable to address a design objective. As such, FRAM components are perfect candidates for numerical optimization methods including fiber orientation optimization and topology optimization. Many methods optimize fiber orientation and topology parallel to the print plane and limit the available design freedom by constraining the solutions to exist only within a user-defined print-plane(s). This work proposes a numerical optimization method for FRAM which concurrently optimizes 3D print orientation $$(\theta_{1} ,\theta_{2} ,\theta_{3} )$$ , and component topology, (ρ). Print orientation design variables establish a domain-level, 3D orientation of FRAM print-plane and fiber orientation. The print orientation represents a diverse configuration of anisotropic material properties which improves a structural objective function. Optimized anisotropic material properties are unique to component loading, geometry, and problem statement. Topology optimization alters material distribution within an anisotropic state to improve the common objective function and allows integration of mass minimization problem statements. The method is applied to complex, industry-level examples and is used to solve compliance minimization and mass minimization problem statements. Optimized designs are compared to equivalent-mass metallic and conventional FRAM designs. Structural compliance of an aircraft seat component is improved by 38.4% compared to an equal-mass aluminum design. The mass of a mounting bracket is reduced by 51% compared to an equal-displacement aluminum design.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle