ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В АДДИТИВНЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ ДЛЯ ТОПОЛОГИЧЕСКОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Аддитивные технологии хорошо зарекомендовали себя в промышленности. Как правило, речь идёт о технологиях, так называемых синтез на подложке (селективное лазерное плавление и подобные), которые позволяют создавать изделия со сложной геометрией, внутренними каналами и т.п. Современное программное обеспечение позволяет значительно расширить возможности подобных технологий. Одним из направлений развития в этой области является внедрение генеративного искусственного интеллекта, например, для проведения топологической оптимизации с целью уменьшения веса изделия без потери прочностных характеристик. В её основе лежат известные математические модели и численные методы расчётов. При этом в настоящее время стало возможным производить расчёты нескольких моделей в зависимости от задаваемых параметров параллельно. На данный момент для проведения моделирования и расчётов используются несколько алгоритмов, которые показывают высокие результаты, но требуют дополнительной проверки полученных результатов перед внедрением в производство. В данной работе представлены основные математические модели и рассмотрены особенности, на основе которых происходит оптимизация в аддитивных технологиях, рассмотрены примеры комбинации моделей. На примере перспективного метода оптимизации проанализированы существующие ограничения и возможности их преодоления. Ввиду особенностей моделирования одной из задач является получение результатов наиболее приближённых к реальным, поэтому предложен вариант улучшения работы с учётом реальных значений экспериментов. Также предложена схема для понимания особенностей работы различных методик, позволяющая определить возможный вариант расчёта данных в зависимости от имеющихся начальных условий.

Об авторах

Мария Александровна Мельникова

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

ORCID iD: 0000-0001-6971-3322

Марина Вячеславовна Таксанц

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: marina270263@yandex.ru

Ирина Васильевна Голованова

ФГК ОУ «Ставропольское президентское кадетское училище»

Дмитрий Михайлович Мельников

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: Daenoor@gmail.com
кафедра "Лазерная техника и технология", кандидат технических наук

Список литературы

  1. Рынок аддитивных технологий развивается семимильными шагами // Коммерсантъ URL: https://www.kommersant.ru/doc/6366117 (дата обращения: 22.03.2025)
  2. U.S. Additive Manufacturing Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software), By Printer Type (Desktop, Industrial), By Technology, By Software, By Application, By Vertical, By Material, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 // Grand View Research URL: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/us-additive-manufacturing-market-report# (дата обращения: 22.03.2025).
  3. Фомина А. В., Мухин К. Ю. Индустрия 4.0. Основные понятия, преимущества и проблемы // Экономический вектор. 2018. № 3. С. 34−36.
  4. Шваб К., Дэвис Н. Технологии Четвертой промышленной революции. - Top Business Awards изд. Москва: Бомбора, 2022. 320 с.
  5. The New Age of Highly Efficient Products Made with Generative Design // engineering.com URL: https://www.engineering.com/the-new-age-of-highly-efficient-products-made-with-generative-design/ (дата обращения: 22.03.2025).
  6. Брюхова К. С., Максимов П. В. Алгоритм топологической оптимизации на основе метода ESO // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. №9 (51). С. 16‒18.
  7. Jikai Liu Yongsheng Ma. A survey of manufacturing-oriented topology optimization methods // Advances in Engineering Software. 2016. № 100. P. 161‒175.
  8. Башин К. А., Торсунов Р. А., Семенов С. В. Методы топологической оптимизации конструкций, применяющиеся в аэрокосмической отрасли // Bестник ПНИПУ. Аэрокосмическая техника. 2017. №4 (51). С. 51‒61.
  9. Оганесян П.А., Шевцов С.Н. Оптимизация топологии конструкций в пакете ABAQUS // Известия Самар. науч. центра РАН. 2014. Т. 16. С. 543‒549.
  10. Xia L., Xia, Q., Huang, X. Bi-directional Evolutionary Structural Optimization on Advanced Structures and Materials: A Comprehensive Review // Archives of Computational Methods in Engineering. 2018. №25. P. 437‒478.
  11. Ghabraie K. A. An improved soft-kill BESO algorithm for optimal distribution of single or multiple material phases // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2015. №52. P. 773‒790.
  12. Jiao H., Zhou, Q., Fan, S., Li, Y. A New Hybrid Topology Optimization Method Coupling ESO and SIMP Method // Proceedings of China Modern Logistics Engineering. Lecture Notes in Electrical Engineering. Berlin: Springer, 2015. P. 373‒384.
  13. Sigmund O., Maute, K. Topology optimization approaches // Structural and Multidisciplinary Optimization. 2013. №48. P. 1031-1055.
  14. Козик А.М., Гуж Т.С., Ильичев В.А. Современные тенденции в вопросе оптимизации металлических конструкций // Молодеж. науч. форум: техн. и матем. науки. 2017. № 2(42). C. 51‒57.
  15. Welcome to FEDOT’s documentation! // FEDOT URL: https://fedot.readthedocs.io/en/latest/# (date of access:03/22/2025)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».