論文の概要: XVoxel-Based Parametric Design Optimization of Feature Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15316v1
- Date: Fri, 17 Mar 2023 13:07:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 16:19:21.335218
- Title: XVoxel-Based Parametric Design Optimization of Feature Models
- Title（参考訳）: XVoxelによる特徴モデルのパラメトリック設計最適化
- Authors: Ming Li, Chengfeng Lin, Wei Chen, Yusheng Liu, Shuming Gao, Qiang Zou
- Abstract要約: 本稿では,XVoxelsと呼ばれる統一モデル表現スキームに基づくパラメトリック最適化手法を提案する。
提案手法は, その有効性を示すために, 複雑さの増大に関する一連のケーススタディにより検証された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.32057097341898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parametric optimization is an important product design technique, especially
in the context of the modern parametric feature-based CAD paradigm. Realizing
its full potential, however, requires a closed loop between CAD and CAE (i.e.,
CAD/CAE integration) with automatic design modifications and simulation
updates. Conventionally the approach of model conversion is often employed to
form the loop, but this way of working is hard to automate and requires manual
inputs. As a result, the overall optimization process is too laborious to be
acceptable. To address this issue, a new method for parametric optimization is
introduced in this paper, based on a unified model representation scheme called
eXtended Voxels (XVoxels). This scheme hybridizes feature models and voxel
models into a new concept of semantic voxels, where the voxel part is
responsible for FEM solving, and the semantic part is responsible for
high-level information to capture both design and simulation intents. As such,
it can establish a direct mapping between design models and analysis models,
which in turn enables automatic updates on simulation results for design
modifications, and vice versa -- effectively a closed loop between CAD and CAE.
In addition, robust and efficient geometric algorithms for manipulating XVoxel
models and efficient numerical methods (based on the recent finite cell method)
for simulating XVoxel models are provided. The presented method has been
validated by a series of case studies of increasing complexity to demonstrate
its effectiveness. In particular, a computational efficiency improvement of up
to 55.8 times the existing FCM method has been seen.
- Abstract（参考訳）: パラメトリック最適化は、特に現代のパラメトリック機能に基づくcadパラダイムの文脈において、重要な製品設計技術である。
しかし、その完全な可能性を実現するにはCADとCAE(CAD/CAE統合)の間に閉じたループが必要であり、自動的な設計変更とシミュレーションの更新が必要である。
従来、モデル変換のアプローチはループを形成するためによく用いられるが、この働き方は自動化が難しく、手動入力を必要とする。
結果として、全体的な最適化プロセスは、受け入れられるには努力がかかりすぎます。
本稿では,拡張ボクセル(xvoxels)と呼ばれる統一モデル表現スキームに基づいて,パラメトリック最適化の新しい手法を提案する。
このスキームは、特徴モデルとボクセルモデルを新しいセマンティックボクセルの概念にハイブリダイズし、そこではボクセル部がFEM解決に責任を持ち、セマンティック部が設計意図とシミュレーション意図の両方をキャプチャする高レベル情報に責任を持つ。
このように、設計モデルと分析モデルの直接的なマッピングを確立し、設計変更のシミュレーション結果の自動更新を可能にします。
さらに、XVoxelモデルを操作するための堅牢で効率的な幾何アルゴリズムと、XVoxelモデルをシミュレーションするための効率的な数値法(最近の有限セル法に基づく)を提供する。
提案手法は, その有効性を示すために, 複雑化に関する一連の事例研究によって検証された。
特に、既存のFCM法の最大55.8倍の計算効率の改善が見られた。
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