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자료유형
학술저널
저자정보
송여울 (Korea Institute of Machinery & Materials) 송병욱 (KAIST) 정민교 (Korea Institute of Machinery & Materials) 하태호 (Korea Institute of Machinery & Materials) 이필호 (Korea Institute of Machinery & Materials)
저널정보
한국생산제조학회 한국생산제조학회지 한국생산제조학회지 Vol.32 No.4
발행연도
2023.8
수록면
215 - 220 (6page)
DOI
10.7735/ksmte.2023.32.4.215

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This study presents a novel protocol to enhance the structural optimization design, considering the real manufacturing environment. Conventional manufacturing methods appear inadequate in meeting the high demand for reducing the product size while enhancing performance. Therefore, next-generation technologies will necessitate innovative techniques such as additive manufacturing and design optimization to improve part performance. Additive manufacturing has revived interest in structural optimization technology. However, most companies remain hesitant to adopt new and optimized designs owing to their unfamiliarity with the design process and fear of failure stemming from unforeseen variables. Hence, the protocol proposed in this study offers user selection options based on parametric optimization using machine learning models while incorporating existing validated designs. The expected feasibility function (EFF) provides a guide aligned with specified thresholds, such as design constraints. Topology optimization, utilizing the initial design selected in the previous step, can advance the optimization of engineering products familiar to users.
#Kriging model #Topology optimization #User friendly design #Heat removal system

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 단계적 최적설계 프로토콜 구축
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

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