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Enregistrement W7132431538

Topology optimization for the design of additively-manufactured cooling channels

2021· other· en· W7132431538 sur OpenAlexvenueno aff
Navah Farshad, Marc‐Étienne Lamarche‐Gagnon, F. Ilinca, Martin Audet, Marjan Molavi-Zarandi, Vincent Raymond

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2021
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTopology optimizationHeat exchangerOptimal designFraction (chemistry)Topology (electrical circuits)Channel (broadcasting)Field (mathematics)CastingDomain (mathematical analysis)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of cooling channels has a crucial impact on the efficiency of heat exchangers and other devices employed in the thermal management of industrial processes. The complexity and the multidisciplinary nature of the physics involved in these processes make the optimal design a challenging task. Furthermore, the limitations of traditional manufacturing techniques reduce the domain of possible designs. The recent advent of additive manufacturing has opened the door to new design paradigms guided by optimality considerations. We propose a framework for the development of a topology optimization methodology targeted at the optimal design of cooling channels in die casting molds. We consider two optimization approaches, one diffuse and one sharp, arising from the way the interface between the cooling fluid and the solid body of the mold is represented. These representations result in different thermo-fluid models which are both implemented in our in-house software and validated against a conformal solver. An adjoint-based methodology is adopted to compute the gradient of the cost function, taken as the average temperature in the domain for instance, with respect to the design parameters, e.g. the solid fraction value at discrete points in the domain. For an initial solid fraction distribution, the values of the cost function and its gradient are provided to an optimization module, which produces a new solid fraction field intended to minimize the cost function. The sequential application of these steps results in the evolution of the initial cooling channel design to an optimal design, which efficiently minimizes the average temperature. An example of such an optimization is presented for laminar flows, followed by a discussion of the results.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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