Blackbox optimization for origami-inspired bistable structures
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
Bistable mechanical systems exhibit two stable configurations where the elastic energy is locally minimized. To realize such systems, origami techniques have been proposed as a versatile platform to design deployable structures with both compact and functional stable states. Conceptually, a bistable origami motif is composed of two-dimensional surfaces connected by one-dimensional fold lines. This leads to stable configurations exhibiting zero-energy local minima. Physically, origami-inspired structures are three-dimensional, comprising facets and hinges fabricated in a distinct stable state where residual stresses are minimized. This leads to the dominance of one stable state over the other. To improve mechanical performance, one can solve the constrained optimization problem of maximizing the bistability of origami structures, defined as the amount of elastic energy required to switch between stable states, while ensuring materials used for the facets and hinges remain within their elastic regime. In this study, the Mesh Adaptive Direct Search (Mads) algorithm, a blackbox optimization technique, is used to solve the constrained optimization problem. The bistable waterbomb-base origami motif is selected as a case-study to present the methodology. The elastic energy of this origami pattern under deployment is calculated via Finite Element simulations which serve as the blackbox in the Mads optimization loop. To validate the results, optimized waterbomb-base geometries are built via Fused Filament Fabrication and their response under loading is characterized experimentally on a Uniaxial Test Machine. Ultimately, our method offers a general framework for optimizing bistability in mechanical systems, presenting opportunities for advancement across various engineering applications.
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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