쉐이프 최적화 학습

구조적으로 효율적인 경량 부품을 디자인하려면 쉐이프 최적화 학습을 사용해야 합니다. 쉐이프 최적화는 지정하는 구속조건 및 하중을 기준으로 부품 강성을 극대화하기 위한 지능적 전략을 제공합니다. 쉐이프 최적화 학습의 결과는 디자인 미세 조정을 안내하는 데 사용할 수 있는 3D 메쉬입니다.

쉐이프 최적화 학습의 결과는 하중에서 작성된 응력을 반영하지 않습니다. 정적 응력 학습 또는 기타 응력 관련 학습 유형을 사용하여 새 디자인이 작동 하중을 견딜 수 있는지 검증하는 것이 중요합니다.

아래 이미지는 쉐이프 최적화가 디자인 프로세스의 일부가 될 수 있는 방법을 보여 줍니다.

1. 첫 단계는 부품 모형의 빌드-볼륨 또는 근사치를 작성하는 것입니다. 모형에는 필수 접촉 점 또는 구속점(예: 고정 위치 2개)과 하중이 적용되는 접촉 면이 포함되어 있어야 합니다.
2. 빌드-볼륨이 정의된 상태에서 최적화 루틴에서 유지하거나 숨길 영역을 지정할 수 있습니다. 또한 모형에 구속조건과 하중을 적용할 수 있습니다.
3. 디자인 기준을 지정한 상태에서 기준에 따라 메쉬를 반환하는 쉐이프 최적화 학습을 실행합니다.
4. 메쉬는 원래 형상을 수정하는 안내 역할을 합니다.

쉐이프 최적화 분석 예

다음 리스트에는 쉐이프 최적화 학습이 적절할 수 있는 예가 포함되어 있습니다.

• 개념 디자인(최적화된 구조)
• 경량화(예: 항공기 및 지상 차량 구성요소)
• 구조 강성과 강도에 미치는 영향을 최소화하면서 배선, 파이핑 또는 덕트 작업에 액세스할 수 있도록 하기 위해 재질을 안전하게 제거할 수 있는 위치를 결정합니다.