MATHEMATICAL MODELING IN ADDITIVE TECHNOLOGIES USED FOR TOPOLOGICAL OPTIMIZATION

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Additive technologies exemplified well in the industry. As a rule, it is technologies called synthesis on a support material (selective laser melting and the like), that make it possible to create products with complex geometries, internal channels, etc Modern software allows significant expansion in the capabilities of such technologies. One of the directions of the development in this area is the generative artificial intelligence, for example, in case of topological optimization aimed at reducing the weight of the product without loss of strength characteristics. It is based on well-known mathematical models and numerical calculation methods. At the same time, it has now become possible to calculate several models in parallel, depending on the set parameters. At the moment, several algorithms are used for modeling and calculations, gaining the reputation of good results, but at the same time an additional verification of the results obtained before manufacturing, is required. This paper presents the main mathematical models and examines the features for optimization in additive technologies. It discusses examples of model combinations. Using the example of a promising optimization method, the existing limitations and the possibilities of overcoming them are studied. Due to the peculiarities of modeling, one of the tasks is to obtain the results closest to the real ones, therefore, an option for improving the work is proposed, taking into account the real values of experiments. A pattern to understand the specifics of the work of various methods is given, allowing a possible data calculation option depending on the available initial conditions.

About the authors

Maria Aleksandrovna Melnikova

Bauman Moscow State Technical University

ORCID iD: 0000-0001-6971-3322

Marina Vyacheslavovna Taxants

Bauman Moscow State Technical University

Email: marina270263@yandex.ru

Irina Vasil'evna Golovanova

Stavropol Presidential Cadet School

Dmitriy Mikhaylovich Melnikov

Bauman Moscow State Technical University

Email: Daenoor@gmail.com
candidate of technical sciences

References

  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)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
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».