Kim, Hyun-Suk;Lee, Ki-Myung;Kim, Min-Geun;Cho, Seon-Ho
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.47
no.1
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pp.58-66
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2010
Topology design optimization is a method to determine the optimal distribution of material that yields the minimal compliance of structures, satisfying the constraint of allowable material volume. The method is easy to implement and widely used so that it becomes a powerful design tool in various disciplines. In this paper, a large-scale topology design optimization method is developed using the efficient adjoint sensitivity and optimality criteria methods. Parallel computing technique is required for the efficient topology optimization as well as the precise analysis of large-scale problems. Parallelized finite element analysis consists of the domain decomposition and the boundary communication. The preconditioned conjugate gradient method is employed for the analysis of decomposed sub-domains. The developed parallel computing method in topology optimization is utilized to determine the optimal structural layout of human powered vessel.
Photovoltaic (PV) panels are used in high-rise buildings to convert solar energy to electricity. Due to the considerable energy consumption of high-rise buildings, applying PV technology is of great significance to energy saving. In the application of PV panels, one of the most important construction issues is the connection of the PV panel with the main structures. One major difficulty of the connection design is that the PV panel connection consists of two separate components with coupling and indeterminate dimension. In this paper, the gap element is employed in these two separated but coupled components, i.e., hook and catch. Topology optimization is applied to optimize and design the cross-section of the PV panel connection. Pareto optimization is conducted to operate the optimization subject to multiple load scenarios. The initial design for the topology optimization is determined by the common design specified by the Technical Code for Glass Curtain Wall Engineering (JGJ 102-2003). Gravity and wind load scenarios are considered for the optimization and numerical analysis. Post analysis is conducted for the optimal design obtained by the topology optimization due to the manufactory requirements. Generally, compared with the conventional design, the optimized connector reduces material use with improved structural characteristics.
The goal of this study is to evaluate and design steel plates with optimal material distributions achieved through a specific material topology optimization by using a CCARAT (Computer Aided Research Analysis Tool) as an optimizer, topologically optimally updating node densities as design variables. In typical material topology optimization, optimal topology and layouts are described by distributing element densities (from almost 0 to 1), which are arithmetic means of node densities. The average element densities are employed as material properties of each element in finite element analysis. CCARAT may deal with material topology optimization to address the mean compliance problem of structural mechanical problems. This consists of three computational steps: finite element analysis, sensitivity analysis, and optimality criteria optimizer updating node densities. The present node density based design via CCARAT using node densities as design variables removes jagged optimal layouts and checkerboard patterns, which are disadvantages of classical material topology optimization using element densities as design variables. Numerical applications that topologically optimize reinforcement material distribution of steel plates of a cantilever type are studied to verify the numerical superiority of the present node density based design via CCARAT.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.21
no.4
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pp.100-106
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2022
Topology optimization is applied for the optimal design of various products to ensure weight reduction and productivity improvement. Reducing the weight of the mold while maintaining its rigidity can ensure shortening of the production cycle, stabilization of the mold temperature, and reduction of mold material costs. In this study, a topology optimization technique was applied to the optimal design of the injection mold, and a topology-optimized model of the mold was obtained. First, the injection mold for the square specimens was modeled. Subsequently, a structural analysis was performed by implementing a load condition generated during the injection molding process. Topology optimization was performed based on the structural analysis results, and the models of the initial and topology-optimized designs were manufactured at 1/4 magnification using a 3D printer. Consequently, compared with the existing model, the weight of the topology-optimized model decreased by 9.8%, and the manufacturing time decreased by 7.61%.
In this study, a mixed-interpolated tensorial component 4 nodes method (MITC4) is treated as a numerical analysis model for topology optimization using multiple materials assigned within Reissner-Mindlin plates. Multi-material optimal topology and shape are produced as alternative plate retrofit designs to provide reasonable material assignments based on stress distributions. Element density distribution contours of mixing multiple material densities are linked to Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) as a design model. Mathematical formulation of multi-material topology optimization problem solving minimum compliance is an alternating active-phase algorithm with the Gauss-Seidel version as an optimization model of optimality criteria. Numerical examples illustrate the reliability and accuracy of the present design method for multi-material topology optimization with Reissner-Mindlin plates using MITC4 elements and steel materials.
Park, Ji-Won;Kang, Dong-Su;Tak, Seung-Min;Kim, Jung-Kyeng;Song, Chul-Ki;Lee, Seok-Soon;Park, Jung-Hwan
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.11
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pp.57-62
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2010
The transmission case has bearing loads, The case should be designed with more stiffness and lightweight under high external loads, In this study, we performed FEA(Finite Element Analysis) for the transmission case and performed topology optimization base on the results of FEA. We performed topology optimization with the control of the shape size which is the results of topology optimization and suggested the shaped of the transmission case of topology optimization.
Kim Chwa-Il;Wang Se-Myung;Bae Kyoung-Ryun;Moon Hee-Gon;Choi Kyung-K.
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.20
no.4
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pp.494-504
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2006
This research proposes a reliability-based topology optimization (RBTO) using the finite element method. RBTO is a topology optimization based on probabilistic (or reliability) constraints. Young's modulus, thickness, and loading are considered as the uncertain variables and RBTO is applied to static and eigenvalue problems. The RBTO problems are formulated and a sensitivity analysis is performed. In order to compute probability constraints, two methods-RIA and PMA-are used. Several examples show the effectiveness of the proposed method by comparing the classical safety factor method.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.05a
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pp.1085-1089
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2007
An acoustic topology optimization method is developed to optimize the acoustic attenuation capability of a muffler. The transmission loss of the muffler is calculated by using the three-point method based on finite element analysis. Each element of the finite element model is assumed to have the variable acoustic properties, which are penalized by a carefully-selected interpolation function to yield clear expansion chamber shapes at the end of topology optimization. The objective of the acoustic topology optimization problem formulated in this work is to maximize the transmission loss at a target frequency. The transmission loss value at a deep frequency of a nominal muffler configuration can be dramatically increased by the proposed optimization method. Optimal muffler configurations are also obtained for other frequencies.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2006.05a
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pp.406-410
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2006
Topology optimization of improved passive shock isolator by controlling its force-deflection relation is proposed. And the final design which is optimized using topology optimization is obtained using shape optimization. The proposed methods are applied to a numerical example using two dimensional-axisymmetric condition. And the performance of finally optimized design is verified through transient analysis using LS-DYNA. The ballistic shock isolator model is developed as a result of topology optimization. The optimized design has more improved shock absorbing capability comparing to the linear shock isolator by about 20%.
Multiscale structure has attracted significant interest due to its high stiffness/strength to weight ratios and multifunctional performance. However, most of the existing concurrent topology optimization works are carried out under deterministic load conditions. Hence, this paper proposes a robust concurrent topology optimization method based on the bidirectional evolutionary structural optimization (BESO) method for the design of structures composed of periodic microstructures subjected to uncertain dynamic loads. The robust objective function is defined as the weighted sum of the mean and standard deviation of the module of dynamic structural compliance with constraints are imposed to both macro- and microscale structure volume fractions. The polynomial chaos expansion (PCE) method is used to quantify and propagate load uncertainty to evaluate the objective function. The effective properties of microstructure is evaluated by the numerical homogenization method. To release the computation burden, the decoupled sensitivity analysis method is proposed for microscale design variables. The proposed method is a non-intrusive method, and it can be conveniently extended to many topology optimization problems with other distributions. Several numerical examples are used to validate the effectiveness of the proposed robust concurrent topology optimization method.
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