目的関数:$C = \mathbf{U}^T\mathbf{K}\mathbf{U}$(コンプライアンス最小化)
剛性:$E_e = \rho_e^p E_0$
OC更新則:$\rho_\text{new}= \rho_\text{old}\sqrt{\lambda \, \partial C/\partial\rho}$
フィルタで感度を平滑化し、チェッカーボードを抑制。
体積比・ペナルティ係数・荷重ケースを設定して「最良の構造形態」を探索しよう。SIMP法が繰り返し計算で材料を再配置していく過程をリアルタイムで観察できる。
目的関数:$C = \mathbf{U}^T\mathbf{K}\mathbf{U}$(コンプライアンス最小化)
剛性:$E_e = \rho_e^p E_0$
OC更新則:$\rho_\text{new}= \rho_\text{old}\sqrt{\lambda \, \partial C/\partial\rho}$
フィルタで感度を平滑化し、チェッカーボードを抑制。
航空宇宙・自動車の軽量化設計:機体や車体のフレーム、ブラケットなど、強度を保ちつつ極限まで重量を削減するために必須の技術です。従来の人間の経験則では思いつかない、有機的で複雑な形状(例えば軽量な骨組み)を提案してくれます。
建築・土木構造物:橋梁やトラス構造、建築物の支持フレームの概念設計に応用されます。与えられた荷重条件と使用材料量から、最も効率的な力の流れを持つ形状を生成することができます。
消費財・産業デザイン:スマートフォンの内部フレームや家電製品のブラケットなど、限られたスペースと材料で必要な強度と機能を満たす形状を探索するのに使われています。製造方法(鋳造、3Dプリント)に合わせた制約を加えることも可能です。
医用インプラントの設計:人工骨や歯科インプラントなど、生体との適合性や機械的強度を最適化するために利用されます。患者ごとのCTデータに基づいた個別最適化も研究されています。
まず、このシミュレーターで出てくる「最適な形」は、あくまで数学的に最適な概念形状だということを押さえておこう。例えば、体積比0.3で計算すると、細かいトラス状の構造が出てくることが多いけど、これをそのままCADデータにして「さあ製造しよう」とはならないんだ。実際には、製造可能性(どうやって削るor造形するか)や組み立て性、さらには見た目を考慮して、この結果を「参考に」しながら人間が設計し直すのが普通だよ。もう一点、荷重ケースは一つだけだよね?実務では複数の荷重条件(例えば、自動車部品なら衝突時と曲げ時)を同時に満たす設計が必要で、その場合は「マルチロード最適化」という別の手法を使うことになる。このツールはあくまで原理理解用だと思ってね。最後に、収束判定。反復が進むと形がほとんど変わらなくなるけど、「見た目が安定した」だけで、本当に最適解に収束しているかは別問題。実計算では、目的関数(コンプライアンス)の変化率が一定値(例えば0.1%)以下になるかどうかで厳密に判定するんだ。
板厚2mm、長さ100mm、幅50mmのスチール製コンソールブラケット。固定端荷重500Nで初期コンプライアンス0.85J。体積比0.4、ペナルティ係数3.5、フィルタ半径0.8mm、反復150回の設定で実行すると、150反復後にコンプライアンス0.42J(50%低減)、体積比0.397に収束。最適化前25gから最適化後10gへ質量削減実現。