Restricciones de fabricación aditiva en Optimización de Topología
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Resumen
En este trabajo se expondrá una formulación para de las restricciones de fabricación en optimización de topología orientadas a diseñar piezas que puedan ser fabricadas mediante fabricación aditiva. Esta tecnología presenta una gran compatibilidad con la optimización de topología debido a lo versátil que resulta abordando geometrías complejas. Sin embargo, los métodos de optimización de topología pueden converger hacia barras cuyas dimensiones no son alcanzables por la fabricación aditiva. Usualmente, tras crear un diseño optimizado se suele aplicar una etapa de diseño para la manufactura en el que se modifican las incompatibilidades de diseño para poder fabricar la pieza. En lo que respecta al presente trabajo, partiendo del método “Solid Isotropic Material with Penalization” (SIMP), se reformulará el problema de optimización incorporando las restricciones de fabricación necesarias, con el objetivo de acercar el resultado final del proceso de optimización a la fabricación de la pieza. Para tal fin se presentarán nuevos métodos para controlar el tamaño de las barras, como el control local del perímetro o un proceso de “esqueletonización” que utiliza los métodos de filtrado comúnmente empleados en la optimización de topología, permitiendo reducir los tiempos de iteración e incorporar la sensibilidad de la “esqueletonización” al proceso de diseño.
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Citas
J. K. Guest, J. H. Prévost, T. Belytschko, Achieving minimum length scale in topology optimization using nodal design variables and projection functions, International Journal for Numerical Methods in Engineering 61 (2004) 238–254.
F. Wang, B. S. Lazarov, O. Sigmund, On projection methods, convergence and robust formulations in topology optimization, Structural and multidisciplinary optimization 43 (2011) 767–784. [3] W. Zhang, W. Zhong, X. Guo, An explicit length scale control approach in SIMP-based topology optimization, Computer methods in applied mechanics and engineering 282 (2014) 71–86.
B. S. Lazarov, O. Sigmund, Filters in topology optimization based on helmholtz-type differential equations, International journal for numerical methods in engineering 86 (2011) 765–781.
M. Wallin, N. Ivarsson, O. Amir, D. Tortorelli, Consistent boundary conditions for PDE filter regularization in topology optimization, in Structural and multidisciplinary optimization 62 (2020) 1299–1311.
O. Sigmund, Manufacturing tolerant topology optimization, Acta mechanica Sinica 25 (2009) 227–239.
.O. Sigmund, Morphology-based black and white filters for topology optimization, Structural and multidisciplinary optimization 33 (2007) 401–424.
K. Svanberg, The method of moving asymptotes-a new method for structural optimization, International journal for numerical methods in engineering 24 (1987) 359–373.
K. Asadi, M. L. Littman, An alternative softmax operator for reinforcement learning, in: D. Precup, Y. W. The (Eds.), Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, volume 70 of Proceedings of Machine Learning Research, PMLR, 2017, pp. 243–252.