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Enregistrement W4414994027 · doi:10.1080/15397734.2025.2571736

Topology optimization of structures under thermo-mechanical coupling by the improved parameterized level set method

2025· article· en· W4414994027 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.

Notice bibliographique

RevueMechanics Based Design of Structures and Machines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shaanxi Province
Mots-clésTopology optimizationParameterized complexityTopology (electrical circuits)Coupling (piping)Level set (data structures)Set (abstract data type)Level set method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article proposes an efficient parameterized level set method (PLSM) to achieve topology optimization of structures under thermo-mechanical coupling, with minimum compliance as the objective function and volume fraction as the constraint condition. By using the compactly-supported radial basis functions (CS-RBFs) to interpolate the level set function (LSF), it is more convenient and efficient to evolve the LSF while ensuring the smoothness of the boundary of the topology optimization results. Specifically, the thermo-mechanical coupling analysis is conducted on the structure and combined with the proposed PLSM to establish a topology optimization model. The method of moving asymptotes (MMA) is adopted to solve the topology optimization model, while incorporating the shape sensitivity constraint factor to enhance the computational efficiency. Furthermore, the approximate re-initialization scheme is adopted to prevent the gradient of the LSF boundary from being too large or too small, and to improve the numerical stability and convergence speed of the structural topology optimization process. The effectiveness and feasibility of this method have been demonstrated through several typical numerical examples.

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 candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,639
Score d'incertitude au seuil0,789

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,246 · 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