Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
FreeCADによるトポロジー最適化
Search
JunTatsuno
April 23, 2022
Technology
0
3.4k
FreeCADによるトポロジー最適化
第90回オープンCAE勉強会@関西での発表内容です。
https://ocbkansai.connpass.com/event/243244/
JunTatsuno
April 23, 2022
Tweet
Share
More Decks by JunTatsuno
See All by JunTatsuno
code_asterとsalome_meca オープンソースの普及とサービス
juntatsuno
0
130
PrePoMax v1.1.1 マニュアル
juntatsuno
0
6.1k
Salome_meca(asterstudy)におけるcode_asterの使用についてのプレゼンテーション
juntatsuno
0
650
code_asterとSalome-Mecaのプレゼンテーション
juntatsuno
0
590
PrePoMax v1.1.0 実例集
juntatsuno
0
1.8k
実践的構造解析ツールPrePoMaxを改めて使ってみた!
juntatsuno
0
5k
CALCULIX LAUNCHER VERSION 0.33
juntatsuno
0
430
Python統合Windows版EasyISTRを使ってみた!
juntatsuno
0
2.3k
Salome-Meca 2020 アップデート & Assistantを用いて接触解析をやってみた!
juntatsuno
0
1.1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
戦えるAIエージェントの作り方
iwiwi
20
9.6k
オブザーバビリティと育てた ID管理・認証認可基盤の歩み / The Journey of an ID Management, Authentication, and Authorization Platform Nurtured with Observability
kaminashi
2
1.6k
AWSが好きすぎて、41歳でエンジニアになり、AAIを経由してAWSパートナー企業に入った話
yama3133
2
220
[re:Inent2025事前勉強会(有志で開催)] re:Inventで見つけた人生をちょっと変えるコツ
sh_fk2
1
1.2k
データエンジニアとして生存するために 〜界隈を盛り上げる「お祭り」が必要な理由〜 / data_summit_findy_Session_1
sansan_randd
1
700
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
2
220
短期間でRAGシステムを実現 お客様と歩んだ生成AI内製化への道のり
taka0709
1
140
dbtとAIエージェントを組み合わせて見えたデータ調査の新しい形
10xinc
7
1.7k
設計に疎いエンジニアでも始めやすいアーキテクチャドキュメント
phaya72
24
16k
kotlin-lsp の開発開始に触発されて、Emacs で Kotlin 開発に挑戦した記録 / kotlin‑lsp as a Catalyst: My Journey to Kotlin Development in Emacs
nabeo
2
230
AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
okiyuki99
6
1.6k
様々なファイルシステム
sat
PRO
0
280
Featured
See All Featured
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
54k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
Side Projects
sachag
455
43k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
359
30k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.3k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
54k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
9
950
Become a Pro
speakerdeck
PRO
29
5.6k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
44
7.9k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
Transcript
2022年04月23日 第90回オープンCAE勉強会@関西 FreeCADによるトポロジー最適化 龍野 潤/Jun Tatsuno (オープンCAE学会)
目次 1 メカ系設計における最適化設計 2 2 オープンソースのトポロジー最適化 3 3 インストールと起動 4
4 実際に使ってみた! 5 4.1 解析対象 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 4.2 実行手順 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4.3 結果の確認 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 5 まとめ 10 1
1 メカ系設計における最適化設計 • 製品性能を最大化する構造・形状設計 ◦ 剛性最大化、固有振動数最大化、熱拡散最大化 • 構造最適化の種類 1) 寸法最適化
◦ 寸法値をパラメータとした最適化 2) 形状最適化 ◦ 外形形状だけを最適化 3) トポロジー最適化 ◦ 形態変化(穴が増える等)を含めた最適化 ◦ 最適化自由度の高い手法 Fig.1 寸法を最適化 Fig.2 外形形状を最適化 Fig.3 材料の有無を最適化 2
2 オープンソースのトポロジー最適化 CalculiX FEMソルバーを使用したトポロジー最適化のためのPythonコード「BESO」が GitHub上で公開されており、CodeからZIPファイルをダウンロードできます。 https://github.com/calculix/beso Fig.4 「BESO」のGitHub 3
3 インストールと起動 FreeCAD 0.19または0.18、いずれもpython 3が必要です。PythonファイルをFreeCADのマ クロディレクトリにコピーします。 C:\Users\<ユーザー名>\AppData\Roaming\FreeCAD\Mod 解析したFreeCADファイルを開き、ファイルメニューのマクロ マクロからbeso_fc_gui.pyを 実行します。
Fig.5 マクロ「beso_fc_gui.py」の実行 4
4 実際に使ってみた! 4.1 解析対象 • 幅10mm×高さ20mm×長さ100mmの片持ち梁 • 材料はS420Nを使用 ◦ ヤング率E:210GPa
◦ ポアソン比ν:0.3 • 境界条件は根元の面を固定し、先端の上辺に100N • メッシュ条件は四面体一次要素を用い、メッシュサイズは1mm Fig.6 解析条件 5
4.2 実行手順 1) 解析ファイル(例:FreeCAD で生成され た*.inp ファイル)を選択します。パッチに スペースが含まれていないことを確認して ください。 2)
ドメインにシェル要素が含まれている場合 は、厚さオブジェクトを選択します。 3) フィルター範囲(例:メッシュの要素サイ ズが1mm の場合は2を設定します。 4) 質量目標比率を設定します(例:0.4、応力 限界に達しない限り質量の40%が残るよう にします) 。 5)「Generate configuration file and run opti- mization」をクリックします。 Fig.7 BESO Topology Optimmization GUI 6
4.3 結果の確認 4.3.1 計算ログの表示 初期質量0.000156Tonから目標質量(40%:0.0000624Ton)は60回目のIterationで達成 Fig.8 Mass of optimization domains
Fig.9 Mean Energy Density weighted by element mass 7
4.3.2 結果の確認方法 結果として得られた*.inp ファイルをFreeCAD にドラッグ&ドロップすると、結果として得 られたメッシュが表示されます。あるいは、*.vtk ファイルをParaviewで開くと、Threshold フィルターを使って削除された要素を隠すことができます。 Fig.10 FreeCAD
Fig.11 Paraview 8
4.3.3 Iteration毎の結果表示 Fig.12 Iteration10 Fig.13 Iteration50 Fig.14 Iteration20 Fig.15 Iteration60
Fig.16 Iteration30 Fig.17 Iteration70 Fig.18 Iteration40 Fig.19 Iteration85 9
5 まとめ • 計算時間は問題にもよりますが通常の50~100倍かかります。 • 今回は紹介していませんが、設計領域、非設計領域の設定は可能です。 • 押し出し方向などの製造制約条件には対応していません。 Fig.20 商用ソフトでの結果
10
参考文献 [1] beso wiki!,hhttps://github.com/calculix/beso/wiki,(Accessed on 04/23/2022). [2] 知の京都- 西脇眞二さん (京都大学大学院 工学研究科 教授)/京都府ホーム
ページ,https://www.pref.kyoto.jp/sangyo-sien/specialist/nishiwakisinji.html,(Accessed on 04/23/2022). [3] Ansys トポロジー最適化解析機能ご紹介:CAE・Ansysの解析事例/技術資料を無料公 開中,https://www.cybernet.co.jp/ansys/download/mn/201703/mcmnp201705- 0192.html,(Accessed on 04/23/2022). 11