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03.07.2019 | Research Paper | Ausgabe 6/2019

Structural and Multidisciplinary Optimization 6/2019

Robust multiphase topology optimization accounting for manufacturing uncertainty via stochastic collocation

Zeitschrift:
Structural and Multidisciplinary Optimization > Ausgabe 6/2019
Autoren:
Vahid Keshavarzzadeh, Kai A. James
Wichtige Hinweise
Responsible Editor: Junji Kato

Publisher’s note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

This paper presents a computational framework for multimaterial topology optimization under uncertainty. We combine stochastic collocation with design sensitivity analysis to facilitate robust design optimization. The presence of uncertainty is motivated by the induced scatter in the mechanical properties of candidate materials in the additive manufacturing process. The effective elastic modulus in each finite element is obtained by an interpolation scheme which is parameterized with three distinct elastic moduli corresponding to the available design materials. The parametrization enables the SIMP-style penalization of intermediate material properties, thus ensuring convergence to a discrete manufacturable design. We consider independent random variables for the elastic modulus of different materials and generate designs that minimize the variability in the performance, namely structural compliance. We use a newly developed quadrature rule, designed quadrature, to compute statistical moments with reduced computational cost. We show our approach on numerical benchmark problems of linear elastic continua where we demonstrate the improved performance of robust designs compared with deterministic designs. We provide the MATLAB implementation of our approach.

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