Towards the design of additive-manufacturing-ready conformal cooling channels through topology optimization
Notice bibliographique
Résumé
Cooling channels are crucial elements in many casting and molding processes as the material cooling stage, i.e., the phase during which the molten or thermally softened material solidifies, is critical for part quality and is often a bottleneck in cycle time reduction. With the advent of additive manufacturing (AM) techniques, the conventional, straight-drilled, channels are increasingly replaced by so-called conformal cooling channels, as the latter can significantly decrease the cooling phase time and temperature gradients, thereby reducing part defects. Nevertheless, the design of conformal cooling channels remains challenging, especially as the geometrical complexity and the number of manufacturing constraints increase. Thankfully, this task can be conveniently handled using a dedicated topology optimization algorithm. In this talk, we present a density-based topology optimization approach for the design of conformal cooling channels for molds and dies, intended to be manufactured using the laser power bed fusion (LPBF) AM technique. In order to keep the surface temperature of the mold cavity uniform during the cooling, the objective function is penalized using the temperature standard deviation of the cavity. This penalization further contributes to the generation of an evenlydistributed network of channels and tends to impede the formation of narrow (large width-to-height ratio) topologies that envelop the cavity. Such topologies are often encountered when seeking to minimize the temperature of a heated surface but, although being efficient for cooling, they are hardly manufacturable, even by AM techniques, and they also make the final design not structurally sound. Furthermore, the manufacturability aspect is enhanced through the use of a projected-perimeter (density-gradient based) constraint, which restricts the emergence of overhanging structures and leads to the generation of channels with teardrop-shaped cross sections. We show that the constraint and penalization control parameters can be tuned in a way that the design cooling efficiency is not significantly reduced while ensuring manufacturability. The computational work is complemented by preliminary results from experimentation in an optimized design fabricated by LPBF. In particular, a comparison of the cooling efficiency is performed between conventional and optimized cooling channel designs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».