Thermo-mechanical fatigue damage constrained topology optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
• Consider thermo-mechanical fatigue damage constraints in topology optimization. • Evaluate thermal effects on fatigue via temperature-dependent Basquin equation. • Verify the method’s feasibility and effectiveness via four numerical examples. • Achieve lightweight designs to raise fatigue life under coupled thermo-elastic loads. • Confirm fatigue life improvements by the experimental results of optimized beams. Structures in extreme thermal environments are susceptible to thermo-mechanical fatigue damage under cyclic thermal and mechanical loading. To effectively address this issue via structural optimization design, this study proposes a thermo-mechanical fatigue damage-constrained topology optimization (TMFDCTO) method, aiming to achieve lightweight designs while rigorously accounting for fatigue damage induced by coupled thermal and mechanical loads. A nonlinear fatigue damage analysis framework is established, incorporating a temperature-dependent Basquin equation to quantify thermal effects on S-N curve degradation. Then Morrow criterion is employed to evaluate nonlinear fatigue damage accumulation under non-proportional thermo-mechanical loading conditions. The TMFDCTO formulation integrates a modified p -norm aggregation function to efficiently handle the inherent multi-constraint nature of fatigue damage optimization. Additionally, sensitivity equations are derived for both the volume objective function and the thermo-mechanical fatigue damage constraint function with respect to design variables. Meanwhile, several 2D and 3D numerical examples are tested to demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed TMFDCTO method. Finally, experimental validation under thermo-elastic loading is conducted using laser-cut MBB beam prototypes, with comparative analysis between simulation and experimental results confirming the effectiveness of the TMFDCTO method. The experimental results demonstrate that the TMFDCTO method enhances fatigue life by 12.02% to 613.25% compared to the method that does not account for thermal loading effects.
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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.
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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