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自己彫刻するピストン — ジェネレーティブデザイン

ジェネレーティブデザイン · 2020年頃

自己彫刻するピストン — ジェネレーティブデザイン

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操作

ステップは最適化の1反復を計算します。完全な有限要素解析には数十秒かかることがあります。リセットは一様な場から新しい実行を開始し履歴を消去しますが、目標体積は保持されます。

目標値は次の反復から適用されます。目標を下げるほど多くの材料が取り除かれ、部品の剛性は下がります。ピーク応力の警告しきい値は説明用のものです。

観察

ドラッグすると、最適化履歴内の以前の密度場を確認できます。

仕組み

この SIMP 最適化では、材料体積の制約下で構造コンプライアンスを最小化します。密度場と応力の後処理結果は教育用の数値例であり、認証済みの部品設計ではありません。

SIMPのステップ機械学習とのアナロジー
密度 x[e]学習可能パラメータ
FEA 応力解析順伝播
感度 dc/dx勾配 / 誤差逆伝播
OC 密度更新勾配降下ステップ
制約 / 応力警告不安定化 / 制約違反
最適化器の状態
反復回数 / エポック体積 / 素材コンプライアンス / 損失ピークのフォン・ミーゼス応力(モデル単位)

収束

コンプライアンス(対数スケール)体積率(破線が目標値)

材料 ⇄ 剛性の指標
質量剛性

材料(体積率)と相対剛性(最初に解析したコンプライアンスを現在のコンプライアンスで割った値)の関係です。

状態