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Le Piston qui se Sculpte Lui-Même — Design Génératif

Design génératif · v. 2020

Le Piston qui se Sculpte Lui-Même — Design Génératif

Préparation de l’exposition…

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Étape calcule une itération de l’optimiseur : une résolution complète par éléments finis, qui peut prendre plusieurs dizaines de secondes. Réinitialiser démarre une nouvelle course depuis le champ uniforme et efface l’historique ; le volume cible est conservé.

VOLUME DE MATIÈRE CIBLE

La cible s’applique à partir de la prochaine itération. Des cibles plus basses retirent plus de matière et rendent la pièce moins rigide ; le seuil d’alerte de contrainte maximale est illustratif.

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HISTORIQUE D’OPTIMISATION

Faites glisser le curseur pour examiner les champs de densité des itérations précédentes dans l’historique d’optimisation.

Fonctionnement

Cet optimiseur SIMP minimise la compliance structurelle sous une contrainte de volume de matière. Le champ de densité et le post-traitement des contraintes sont des résultats numériques à vocation pédagogique, et non la conception certifiée d’une pièce.

Étape SIMP	Analogie avec l’apprentissage automatique
variables de densité x[e]	paramètres entraînables
calcul des contraintes par FEA	passe avant
sensibilités dc/dx	gradient / rétropropagation
mise à jour OC des densités	étape de descente de gradient
contrainte / alerte de contrainte mécanique	instabilité / violation de contrainte

ÉTAT DE L’OPTIMISEUR

Itération / époqueVolume / matériauCompliance / perteVon Mises max (unités du modèle)

CONVERGENCE

compliance (échelle logarithmique)fraction volumique, cible en pointillés

MATIÈRE ⇄ INDICATEUR DE RIGIDITÉ

Matière (fraction volumique) contre rigidité relative (première compliance analysée divisée par la compliance actuelle).

ÉTAT

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v. 2020 · Design génératif

Le Piston qui se Sculpte Lui-Même — Design Génératif

Un optimiseur topologique SIMP redistribue la matière dans un domaine de conception en forme de piston sous des charges et appuis modélisés.

L'optimisation topologique cherche une répartition de matière qui améliore un objectif énoncé tout en satisfaisant des contraintes. Cette exposition minimise la compliance structurelle à une fraction de volume de matière sélectionnée pour un domaine de conception en forme de piston avec des appuis prescrits et un cas de charge unitaire.

Chaque itération résout un modèle par éléments finis, calcule les sensibilités de compliance, les filtre, et applique une mise à jour SIMP par critère d'optimalité. Le champ de couleur de von Mises est un post-traitement de la solution numérique actuelle. Le processus est analogue à l'optimisation itérative en apprentissage automatique, mais ce n'est pas un réseau de neurones et son alerte de contrainte est un seuil illustratif plutôt qu'une prédiction de rupture.

« Afficher la surface conceptuelle » montre un concept de piston lissé, créé séparément, pour comparaison visuelle. Il n'est ni reconstruit à partir du champ de voxels en direct, ni prêt pour la fabrication, ni validé pour un moteur réel. Le résultat en direct reste un modèle numérique pédagogique dont l'interprétation dépend de son maillage, de ses conditions aux limites, de ses hypothèses de matériau, de son objectif et de ses contraintes.

Caractéristiques

Méthode: Optimisation topologique à base de densité SIMP
Physique: Résolution de déplacement par éléments finis dans la boucle d'optimisation
Mise à jour: Sensibilités filtrées et mise à jour SIMP par critère d'optimalité
Affiché: Champ de densité et contrainte de von Mises post-traitée

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