データ駆動型サロゲートモデルを用いたマルチスケールトポロジー最適化設計フレームワーク

科学分野:

• 計算力学
• 材料科学
• トポロジー最適化

背景:

• 従来のトポロジー最適化は、スケールの分離と計算コストのために、機能性材料の階層構造の設計に苦労しています。
• 複雑で高性能なメタマテリアルの設計には、高度な計算アプローチが必要です。

研究 の 目的:

• 機能性材料の階層構造を設計するための、変革的なオフライン/オンラインマルチスケールフレームワークを開発すること。
• パフォーマンス駆動型メタマテリアルのための、巨視的トポロジーと微視的格子パラメータの同時最適化を可能にすること。

主な方法:

• スケール分離を回避するためのマルチスケール有限要素解析によるリアルタイム特性マッピングのために移動最小二乗法サロゲートモデルを利用しました。
• トポロジーと格子パラメータの同時共同最適化のために、統一された離散材料最適化スキームを実装しました。
• 幾何学的に複雑なベンチマークでフレームワークを検証しました。

主要な成果:

• 荷重経路に沿った構成不変性と適応的密度変調による優れた機械的合理性を実証しました。
• 空間構成分布と異方性特性の段階的制御を同時に達成しました。
• 高次元設計自由度と計算上の実行可能性を橋渡ししました。

結論:

• 開発されたフレームワークは、パフォーマンス駆動型メタマテリアルの設計のための新しいパラダイムを確立します。
• 航空宇宙および生物医学的応用向けの製造準備完了ソリューションを提供します。
• 階層構造に対する従来のトポロジー最適化の限界を克服します。