MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413423462 · doi:10.1016/j.cma.2025.118326

Thermo-mechanical fatigue damage constrained topology optimization

2025· article· en· W4413423462 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 · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTopology optimizationStructural engineeringTopology (electrical circuits)Computer scienceMaterials scienceMathematicsEngineeringFinite element methodCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• 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.

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 enseignants0,248
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,265 · 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