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Academic literature on the topic 'Topologieoptimierung'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 15 February 2022

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Journal articles on the topic "Topologieoptimierung"

1

Götz, Dominik, Andreas Bachmann, Andreas Wimmer, and Michael F. Zäh. "Topologieoptimierung beim Laser-Strahlschmelzen." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116, no. 1-2 (February 1, 2021): 70–74. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2021-0014.

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Abstract:

Abstract Das Laser-Strahlschmelzen (PBF-LB/M) bietet bei der Verarbeitung von Metallen Vorteile gegenüber konventionellen Herstellungsverfahren, wie z. B. eine hohe geometrische Gestaltungsfreiheit. Allerdings sind bereits bei der Bauteilgestaltung einige Fertigungsrestriktionen zu beachten, welche bei der Topologieoptimierung im Gegensatz zur Bauteilmasse oft unberücksichtigt bleiben. Im Projekt OptProLaS * werden temperaturabhängige Fertigungsrestriktionen ermittelt und durch die Kopplung einer Topologieoptimierung mit einer Prozesssimulation bei der Bauteilauslegung berücksichtigt.**

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2

Harzheim, Lothar, Gerhard Graf, Stefan Klug, and Joachim Liebers. "Topologieoptimierung im praktischen Einsatz." ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift 101, no. 7-8 (July 1999): 530–39. http://dx.doi.org/10.1007/bf03225341.

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3

Burkhardt, Jochen, and Kira Stalling. "Topologieoptimierung bringt Vakuumgreifer in Form." Konstruktion 69, no. 11-12 (2017): 90–98. http://dx.doi.org/10.37544/0720-5953-2017-11-12-90.

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Abstract:

Vakuumgreifer sind vielseitig einsetzbar. Angeschlossen an einen Roboter, können sie schnell und sauber Teile anheben, die sonst nur schwierig zu halten sind. Allerdings weisen die meisten Roboter nur eine geringe Traglast auf. Ein Greifer mit maximaler Nutzlast sollte daher so leicht wie möglich sein. Im Auftrag der Robomotion GmbH hat das Fraunhofer IPA einen Vakuumgreifer mit Topologieoptimierung überarbeitet und eine Gewichtsersparnis von 60 Prozent erzielt.

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4

Frisch, Michael, Christian Glenk, Andreas Dörnhöfer, and Frank Rieg. "Topologieoptimierung in kleinen und mittelständischen Unternehmen." ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 111, no. 5 (May 29, 2016): 243–46. http://dx.doi.org/10.3139/104.111498.

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5

Bromberger, Mirko. "Symbiose aus Topologieoptimierung und additiver Fertigung." Lightweight Design 9, S2 (November 2016): 16–21. http://dx.doi.org/10.1007/s35725-016-0058-0.

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6

Walzl, Alexander, and Bruno Buchmayr. "Topologieoptimierung – Entwicklungswerkzeug für die additive Fertigung." BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte 162, no. 3 (February 16, 2017): 110–16. http://dx.doi.org/10.1007/s00501-017-0582-y.

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7

Seitz, Karlotta-Franziska, Tim Pucker, and Jürgen Grabe. "Topologieoptimierung in der Geotechnik: Anwendung auf Gründungsstrukturen und Validierung." geotechnik 39, no. 1 (March 2016): 18–28. http://dx.doi.org/10.1002/gete.201400031.

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8

Völkl, Harald, Patrick Steck, Michael Franz, and Sandro Wartzack. "Kraftflussgerechte Fused Layer Modeling-Strukturen mit kurzfaserverstärktem Filament/Load Path Optimised FLM Structures Using SFRP Filament." Konstruktion 72, no. 10 (2020): 76–82. http://dx.doi.org/10.37544/0720-5953-2020-10-76.

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Abstract:

Inhalt Additive Fertigungsverfahren wie Fused Layer Modeling (FLM) bieten hohe Designfreiheiten, die sich durch Design for Additive Manufacturing (DfAM) nutzen lassen. Dieser Beitrag schlägt ein vierschrittiges, systematisches Vorgehen zur Erzeugung und Simulation lastpfadgerechter FLM-Strukturen vor: 1. Eine Topologieoptimierung mit ortho-tropem Materialmodell erzeugt eine lastpfadoptimierte Struktur und Materialorientierungen. 2. Die gewonnenen Optimierungsergebnisse werden in Extrusionspfade für FLM-Drucker umgesetzt. 3. Druckerspezifische Building Source wird generiert. 4. Eine strukturmechanische FE-Simulation erlaubt die Ermittlung des ausgeschöpften Leichtbaupotenzials.

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9

"Topologieoptimierung im Produktentwicklungsprozess." ZWF Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 108, no. 11 (November 28, 2013): 809–10. http://dx.doi.org/10.3139/104.013110.

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10

Wildhagen, Jens, Thorsten Strufe, and Günter Schäfer. "Netzwerkeffizienz stabiler Overlay-Streaming-Topologien (Network Efficiency of Stable Overlay Streaming Topologies)." it - Information Technology 49, no. 5 (January 1, 2007). http://dx.doi.org/10.1524/itit.2007.49.5.304.

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Abstract:

ZusammenfassungZur Verteilung von Multimediadaten werden mit Peer-to-Peer-Ansätzen Overlay-Netze konstruiert, welche die Teilnehmer logisch durch Kanten verbinden und so eine abstrakte Nachbarschaft definieren. Bei der Konstruktion solcher Overlays für multimediale Live-Streaming-Anwendungen sind zwei Eigenschaften der Topologien von besonderer Bedeutung: die Netzwerkeffizienz bei der Paketverteilung und die Stabilität sowohl gegenüber zufälligen Knotenausfällen als auch vorsätzlichen Sabotageangriffen. In bisherigen Arbeiten zur Steigerung der Stabilitätseigenschaften entstehender Topologien finden Effizienzeigenschaften zumeist keine Berücksichtigung. Um diese Lücke zu schließen, wird in dem vorliegenden Artikel ein Verfahren vorgestellt, das es ermöglicht, einen Kompromiss zwischen der Effizienz und der Stabilität konstruierter Topologien zu finden. Hierzu werden zunächst Stabilitäts- und Effizienzeigenschaften in Form von Kostenmetriken operationalisiert und darauf aufbauend ein verteilter Algorithmus zur dynamischen Topologieoptimierung vorgestellt, der eine Gesamtkostenfunktion optimiert, die durch eine parametrisierbare, gewichtete Kombination der Einzelmetriken definiert ist. Mit Hilfe einer Simulationsstudie wird gezeigt, dass auf diese Weise gute Kompromisse zwischen Effizienz und Stabilität bei der Topologiekonstruktion gefunden werden können.

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Dissertations / Theses on the topic "Topologieoptimierung"

1

Halle, Alex, and Alexander Hasse. "Topologieoptimierung mittels Deep Learning." Technische Universität Chemnitz, 2019. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A34343.

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Abstract:

Die Topologieoptimierung ist die Suche einer optimalen Bauteilgeometrie in Abhängigkeit des Einsatzfalls. Für komplexe Probleme kann die Topologieoptimierung aufgrund eines hohen Detailgrades viel Zeit- und Rechenkapazität erfordern. Diese Nachteile der Topologieoptimierung sollen mittels Deep Learning reduziert werden, so dass eine Topologieoptimierung dem Konstrukteur als sekundenschnelle Hilfe dient. Das Deep Learning ist die Erweiterung künstlicher neuronaler Netzwerke, mit denen Muster oder Verhaltensregeln erlernt werden können. So soll die bislang numerisch berechnete Topologieoptimierung mit dem Deep Learning Ansatz gelöst werden. Hierzu werden Ansätze, Berechnungsschema und erste Schlussfolgerungen vorgestellt und diskutiert.

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2

Simmler, Urs. "Topologieoptimierung im Creo-Umfeld mit ProTopCI." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2016. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-206856.

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Abstract:

Wikipedia umschreibt die Topologieoptimierung als ein computerbasiertes Berechnungsverfahren, durch welches eine günstige Grundgestalt (Topologie) für Bauteile unter mechanischer Belastung ermittelt werden kann. Durch die Verwendung von 3D-Druck-Verfahren wird die Gestaltung der Komponenten revolutioniert, weil diese nicht mehr abhängig vom Fertigungsverfahren sind. Dabei werden auch optimale Gitterstrukturen innerhalb der Komponenten immer wichtiger. Diese neuen Herausforderungen können im Creo Umfeld mit ProTopCI (Hersteller CAESS, PTC Partner Advantage, Silver) elegant gelöst werden. Im Vortrag (mit Live-Demonstration) werden die neuen Möglichkeiten dieser innovativen Lösung beleuchtet: Modellerzeugung in Creo Simulate (FEM-Mode): - Verschiedene Lastfälle, - Kontakte, - Schraubenverbindungen, - CAD-Geometrie, - zu optimierende Bereiche, ... Technologische Randbedingungen zur Berücksichtigung des Fertigungsverfahren Innovatives Erzeugen/Optimieren der Gitterstrukturen Glätten, Exportieren der optimierten Geometrie

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3

Lipka, Andreas. "Verbesserter Materialeinsatz innovativer Werkstoffe durch die Topologieoptimierung." [S.l. : s.n.], 2007. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-32250.

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4

Waidmann, Axel. "Topologieoptimierung mit Ansys AIM und Ansys Workbench." Technische Universität Chemnitz, 2018. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A21542.

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Abstract:

Durch die neue Schweißfunktionalität in Creo 4, welche es ermöglicht Schweißnähte als Volumengeometrie zu modellieren, entstehen viele neue Möglichkeiten zur Berechnung der Spannungen innerhalb der Schweißnähte. Damit einhergehend entstehen neue Möglichkeiten zur Berechnung und Evaluierung dieser Schweißnähte nach den Richtlinien der FKM. Die Berechnung anhand der FKM-Richtlinien soll hierbei anhand der zwei Simulationstools Creo Simulate und Ansys Simulation dargestellt werden.

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5

Ottnad, Jens. "Topologieoptimierung von Bauteilen in dynamischen und geregelten Systemen." Karlsruhe IPEK, 2009. http://d-nb.info/999593854/34.

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6

Sedlaczek, Kai [Verfasser]. "Zur Topologieoptimierung von Mechanismen und Mehrkörpersystemen / Kai Sedlaczek." Aachen : Shaker, 2007. http://d-nb.info/1164340727/34.

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7

Mahn, Uwe, Jörg Matthes, and Anna Maronek. "Topologieoptimierung und CAD- Modellaufbereitung für den 3D-Druck." Technische Universität Chemnitz, 2018. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A21510.

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Abstract:

Neuartige funktionsbedingte Bauteilgeometrien in geringen Stückzahlen lassen sich mit verschiedenen Methoden der additiv, generativen Fertigung, populärwissenschaftlich 3D- Druck genannt, effizient herstellen. Für den Konstrukteur solcher Bauteile bedeutet dies ebenfalls neuartige Methoden als bisher anzuwenden. Bauteilgeometrien, die hinsichtlich einer Zielgröße optimiert sind, können mit der Topologieoptimierung auf Basis eines FE- Modells rechnerisch ermittelt werden. Während die Topologieoptimierung schon seit längerem bekannt und etabliert ist, war die durchgängige Nutzung einer gemeinsamen Datenbasis häufig durch Hindernisse geprägt. Im vorliegenden Artikel werden die heutigen Möglichkeiten anhand des FE-Systems ANSYS aufgezeigt und hinsichtlich des effizienten praktischen Einsatzes bewertet.
Innovative function-related component geometries in small quantities can be produced efficiently with different methods of additive, generative manufacturing, in a popular science known as 3D printing. For the designer of such components it also means to use other methods as usual. Component geometries optimized regarding to a target size can be calculated using topology optimization based on a FE model. While topology optimization has been known and established for a long time, the consistent use of a common database was often characterized by obstacles. In this article today's possibilities are shown with the FE system ANSYS and evaluated with regard of the efficient practical use.

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8

Kawetzki, Bernd. "Topologieoptimierung diskreter Tragwerke mittels Evolutionsstrategien am Beispiel ebener Fachwerke." [S.l.] : Universität Stuttgart , Fakultät Informatik, 1996. http://www.bsz-bw.de/cgi-bin/xvms.cgi?SWB8287424.

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9

Lipka, Andreas [Verfasser]. "Verbesserter Materialeinsatz innovativer Werkstoffe durch die Topologieoptimierung / von Andreas Lipka." Stuttgart : Inst. für Baustatik und Baudynamik, 2007. http://d-nb.info/996824685/34.

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10

Bittner, Ulrich [Verfasser]. "Strukturakustische Optimierung von Axialkolbeneinheiten: Modellbildung, Validierung und Topologieoptimierung / Ulrich Bittner." Karlsruhe : KIT Scientific Publishing, 2013. http://www.ksp.kit.edu.

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More sources

Books on the topic "Topologieoptimierung"

1

Lange, Fritz. Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1.

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Book chapters on the topic "Topologieoptimierung"

1

Schumacher, Axel. "Methoden zur Topologieoptimierung." In Optimierung mechanischer Strukturen, 237–79. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-60328-4_8.

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2

Schumacher, Axel. "Methoden zur Topologieoptimierung." In Optimierung mechanischer Strukturen, 211–42. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2013. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34700-9_8.

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3

Willner, Robin, Stefan Lender, Andreas Ihl, Christoph Wilsnack, Samira Gruber, Ana Brandão, Laurent Pambaguian, et al. "Möglichkeiten der Topologieoptimierung für additiv gefertigte Raumfahrtbauteile." In Rapid.Tech + FabCon 3.D International Hub for Additive Manufacturing: Exhibition + Conference + Networking, 103–17. München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 2019. http://dx.doi.org/10.3139/9783446462441.008.

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4

Lange, Fritz. "Verfahren und Methoden." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 43–53. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_4.

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5

Lange, Fritz. "Vermeidung von nicht selbststützenden Kanälen." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 87–95. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_7.

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6

Lange, Fritz. "Wirtschaftlichkeitsbetrachtung." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 97–104. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_8.

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7

Lange, Fritz. "Methodischer Umgang mit der Oberfläche in der Additiven Fertigung." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 75–85. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_6.

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8

Lange, Fritz. "Stoffschlüssigkeit und die Vermeidung von geschlossenen Kavitäten." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 55–74. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_5.

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9

Lange, Fritz. "Einleitung und Motivation." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 1–3. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_1.

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10

Lange, Fritz. "Definition des Forschungsbedarfs." In Prozessgerechte Topologieoptimierung für die Additive Fertigung, 39–42. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-63133-1_3.

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Conference papers on the topic "Topologieoptimierung"

1

Halle, Alex, Flavio L. Campanile, and Alexander Hasse. "Topologieoptimierung mittels Deep Learning ohne voroptimierte Trainingsdaten." In Proceedings of the 31st Symposium Design for X. The Design Society, 2020. http://dx.doi.org/10.35199/dfx2020.11.

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