High-tech equipment critically relies on flexures for precise manipulation and measurement. Through elastic deformation, flexures offer extreme position repeatability within a limited range of motion in their degrees of freedom, while constraining motion in the degrees of constraint. Topology optimization proves a prospective tool for the design of short-stroke flexures, providing maximum design freedom and allowing for application-specific requirements. State-of-the-art topology optimization formulations for flexure synthesis are subject to challenges like ease of use, versatility, implementation complexity, and computational cost, leaving a generally accepted formulation absent. This study proposes a novel topology optimization formulation for the synthesis of short-stroke flexures uniquely based on strain energy measures under prescribed displacement scenarios. The resulting self-adjoint optimization problem resembles great similarity to classic compliance minimization and inherits similar implementation simplicity, computational efficiency, and convergence properties. Numerical examples demonstrate the versatility in flexure types and the extendability of additional design requirements. The provided source code encourages the formulation to be explored and applied in academia and industry.


翻译:高科技设备严重依赖弹性操作和测量,通过弹性变形,弹性变形在自由度有限的运动范围内提供了极端位置的重复性,同时在限制程度上限制运动,地形优化证明是设计短短弹性、提供最大设计自由并允许适用特定要求的潜在工具,弹性合成的国型地形优化配方面临挑战,如易于使用、多功能、执行复杂性和计算成本等,因此没有普遍接受的配方。本研究报告提议了一种新型的顶级优化配方,以根据规定的变迁情景下的压力能源措施,将短动作弹性调整成独特的组合。由此产生的自我联合优化问题类似于典型的尽量减少遵守,并继承类似的简化执行、计算效率和趋同特性。数字实例表明弹性类型多功能和额外设计要求的可扩展性。所提供的源代码鼓励在学术界和工业界探讨和适用这种配方。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年6月25日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月4日
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月14日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
16篇论文入门manipulation研究
机器人学家
15+阅读 · 2017年6月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员