Topology optimization using artificial intelligence

An analysis of topology optimization employing deep learning, namely Generative Adversarial Networks (GANs), and topology optimization utilizing the Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) method is presented in this research. We describe the theoretical foundations of GANs and the SIMP technique. A cantilever beam with predetermined boundary conditions was the topic of a static study to show the practical efficacy of these methods. The structural performance parameters, such as maximal directional displacement, maximal Von Mises stress, and deformation energy. The findings show that deep learning-based topology optimization, as demonstrated by TopologyGAN, provides considerable benefits in terms of improved design correctness and computing performance.

Cet article présente une analyse de l’optimisation topologique utilisant l’apprentissage profond, à savoir les réseaux adversariaux génératifs (GAN), et l’optimisation topologique utilisant la méthode SIMP (Solid Isotropic Material with Penalization). Nous décrivons les fondements théoriques des GAN et de la technique SIMP. Une poutre en porte-à-faux avec des conditions limites prédéterminées a fait l’objet d’une étude statique pour montrer l’efficacité pratique de ces méthodes. Les paramètres de performance structurelle, tels que le déplacement directionnel maximal, la contrainte maximale de Von Mises et l’énergie de déformation. Les résultats montrent que l’optimisation topologique basée sur l’apprentissage profond, telle que démontrée par TopologyGAN, offre des avantages considérables en termes d’amélioration de l’exactitude de la conception et de la performance informatique.

additive manufacturing topology optimization artificial intelligence machine learning

Fabrication additive optimisation topologique intelligence artificielle apprentissage machine