This research paper introduces a novel approach called "fiber bundle topology optimization" to enhance mass and heat transfer in laminar flows by optimizing the design of surface structures and their underlying geometries.
本文提出了一種基於相場法的數值方法,用於設計在外部刺激下產生預期變形的順應性結構,並通過數值算例驗證了該方法的有效性。
본 논문에서는 외부 자극에 반응하여 변형될 수 있는 구조물의 최적 설계를 위한 수학적 프레임워크와 수치적 알고리즘을 제시합니다. 특히, 위상 필드 방법을 사용하여 재료 분포를 나타내고, 둘레 페널티를 통해 제조 가능성을 높입니다.
外部刺激に反応する材料で構成されたコンプライアントモーフィング構造の設計に、位相場アプローチを用いた新しい数値アルゴリズムを提案する。
This research proposes a novel phase-field approach for the systematic design of compliant morphing structures composed of responsive materials, optimizing their ability to achieve prescribed deformations under external stimuli.
本文展示了拓撲優化在設計高效能寬頻閃耀超穎表面光柵方面的潛力,並詳細介紹了在圓錐入射下使用有限元素法對其進行建模和優化的過程。
メタサーフェスのトポロジー最適化を用いることで、従来の鋸歯状ブレーズド回折格子よりも広帯域で高効率なブレーズドメタサーフェスを設計できる。
본 논문에서는 유체 문제의 위상 최적화를 위해 기존의 격자 볼츠만 방법(LBM)보다 메모리 사용량을 줄인 수반 격자 운동론적 기법(ALKS)을 제안합니다.
This research paper introduces ALKS, a novel method for topology optimization in fluid dynamics that leverages the Lattice Kinetic Scheme (LKS) to significantly reduce memory consumption compared to traditional Lattice Boltzmann Method (LBM) approaches, especially in unsteady problems, while maintaining accuracy and consistency with previous findings.
데이터 기반 형태 학습을 통해 기계적 강성과 세포 성장을 동시에 최적화하여 골 조직 공학용 스캐폴드의 성능을 향상시킬 수 있습니다.