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LS-TaSCとGenesisでトポロジー最適化した梁の形状比較

非線形接触を使用したトポロジー最適化③

今回は2つのアルゴリズムを使用しました。

True Mechanics, ProjectedSubGradient
Ture mechanics, Optimality

なお、SIMP法はExplicit解析には適していないため今回は紹介しません。低い密度になった要素が爆発して解析エラーになるためです。

LS-TaSCによるトポロジー最適化結果の比較

非線形接触を使用したトポロジー最適化②

今回は以下3つのアルゴリズムで計算したものを比較します。

True Mechanics:エネルギー密度を考慮する(≒衝突や非線形モデル向け)
SIMP(LS-TaSC):材料密度(剛性)を考慮する(≒線形静的モデル向け)
SIMP(Genesis):前回の事例モデル

非線形接触最適化サムネ

非線形接触を使用したトポロジー最適化

今回のトポロジー最適化受託設計事例では、非線形接触を使用したトポロジー最適化の事例を紹介します。

単純な3点曲げ梁計算のモデルをまずは用意しました。条件は以下のようになっています。

アーム最適化サムネ画像

トポロジー最適化テクニック(クローン)

今回のトポロジー最適化受託解析事例では、ホイールのトポロジー最適化でも使用した、クローニング制約について紹介します。

クローニング制約とは、最適化対象とする部品と同形状(同パターン)で別の部品も最適化される制約条件です。

ATVのフレームをRDMにてトポロジー最適化したもの

RDM最適化事例① トポロジー最適化の応用

今回の事例では、トポロジー最適化を製品開発に活かしてみよう。というテーマです。

いきなりですが、トポロジー最適化を製品開発で活用できないこと、多くないでしょうか?