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J-GLOBAL ID：202102291818402760   整理番号：21A3309424

材料不確実性下の負のPoisson比メタマテリアルのロバストトポロジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Robust topology optimization of negative Poisson’s ratio metamaterials under material uncertainty

著者 (4件)： Agrawal Gourav (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, India) ,  Gupta Abhinav (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, India) ,  Chowdhury Rajib (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, India) ,  Chakrabarti Anupam (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Roorkee, India)
資料名： Finite Elements in Analysis and Design  (Finite Elements in Analysis and Design)
巻： 198  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0220C  ISSN： 0168-874X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メタマテリアルは,負のポアソン比(NPR)のようなユニークな特性を有するように設計した合成材料である。また,NPRメタマテリアルは,高エネルギー吸収,例えば充填材料,医療用膝パッド,履物などを必要とする応用において,重要な価値を提供する。しかし,製造許容度,材料特性の不均一性,その他から生じる材料不確実性はメタマテリアルの応答に大きな変化をもたらす。したがって,材料不確実性の下でのNPRメタマテリアルのためのSIMPベースロバストトポロジー最適化(RTO)設計を研究した。決定論的目的関数の加重平均と分散を利用してロバストな目的関数を形成した。下限に対する有効Poisson比の変化は,決定論的トポロジー最適化で15.40%から105%へ変化した。対照的に,RTOはより安定な設計を生成し,1.72%から2.54%だけの変動を示した。いくつかのパラメータ研究を用いて,提案したRTO方法論の実現可能性を実証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不確実性 ,  *Poisson比 ,  充填材料 ,  許容量 ,  目的関数 ,  履物 ,  不均一性 ,  パッド ,  *ロバスト性 ,  エネルギー吸収
準シソーラス用語： *メタマテリアル ,  加重平均 ,  材料特性 ,  *位相最適化 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ロバストなトポロジー最適化 ,  機械的メタ材料 ,  負のPoisson比 ,  材料の不確実性

分類 (1件)： 構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実性 ,  Poisson比 ,  メタマテリアル ,  ロバスト ,  トポロジー最適化