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Ottimizzazione topologica e design generativo nell’ambito del design for additive manufacturing

Nicola Daino

Ottimizzazione topologica e design generativo nell’ambito del design for additive manufacturing.

Rel. Flaviana Calignano, Manuela Galati. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2021

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Abstract:

Il mondo del design si sta evolvendo, attraverso l’uso di algoritmi studiati e progettati ad hoc per individuare la migliore topologia strutturale possibile per un dato componente. Questo topologie sono spesso realizzabili solo con tecniche di produzione, come l’additive manufacturing (AM), capaci di ridurre al minimo i vincoli progettuali dovuti al metodo di produzione. Tuttavia, tecniche convenzionali di ottimizzazione applicate al design, come quella topologica (OT), limitano fortemente la libertà progettuale concessa dall’AM. L’OT richiede l’intervento continuo e sapiente del progettista che individua prima un volume di lavoro e successivamente provvede alla ricostruzione del design. Il generative design è in grado di superare questi ostacoli e permettere di sfruttare pienamente il potenziale dell’AM nel design. Il lavoro presentato mostra un confronto tra l’applicazione dell’OT e il design generativo per la riprogettazione per AM, evidenziando vantaggi e limiti di ciascuna delle metodologie rispetto ai vincoli di produzione dell’AM, quali la necessità di uso di strutture di supporto. Un’analisi di sensitività dei risultati mostra l’effetto sul design finale di alcune scelte progettuali quali all’orientamento del modello nel spazio virtuale di lavoro e il volume delle aree di non design. Si introduce un algoritmo capace di individuare il corretto orientamento all’interno del volume di lavoro del software di design generativo per la riduzione al minimo del numero di supporti. La nuova metodologia viene poi convalidata mediante applicazione ad un componente per applicazioni militari.

Relators: Flaviana Calignano, Manuela Galati
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 106
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-33 - MECHANICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/18460
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