From topologically optimized solutions to manufacturable geometries: a method to shape thermal coolers

This thesis follows the development of an automated post-processing tool tailored to tackle topology optimization (TO) in conjugate heat transfer (CHT) problems. The tool focuses on industrial applications, such as the design of thermal coolers. A topology optimization output is typically complex and presents various intricate, irregular three-dimensional structures inside the computational domain. Such results are useless beyond academic or purely theoretical applications unless thoroughly post-processed to render them interpretable and manufacturable. The developed tool aims to solve this issue by providing the end user with a simplified two-dimensional representation of the complex optimized domain that can be used to streamline the design process. The automated nature of the said tool enables faster and more efficient post-processing, thus potentially removing the need for highly skilled personnel and fully manual post-processing. The developed methodology was validated and tested in an industrial case aimed at optimizing the performance of an automotive cooling unit. The results showed that the part generated with the aid of the created post-processing tool performed better in terms of mechanical and thermal efficiencies compared to its manually designed counterparts. The topology optimization process follows the addition of solid material to the computational domain through a porosity penalization term in the momentum equation. The effects of this porous field on the domain's mechanical performance are also addressed. However, the tool's application range is limited to domains with one spatial dimension significantly smaller than the other two, an issue that will be addressed in future developments. Future developments could see the integration of an AI trained to address specific problems, parts, and physics, enabling the generation of a final manufacturable and interpretable part geometry straight from the topology

Questa tesi presenta lo sviluppo di uno strumento automatizzato di post-processing progettato per migliorare il flusso di lavoro dell'ottimizzazione topologica (TO) nei problemi di trasferimento di calore (conjugate-heat- transfer, CHT). Lo strumento è pensato per applicazioni industriali, come la progettazione di sistemi di raffreddamento a liquido. Il risultato dell'ottimizzazione topologica è tipicamente complesso e presenta strutture complicate tridimensionali e irregolari all'interno del dominio computazionale. Tali risultati sono inutilizzabili al di fuori dei contesti accademici o puramente teorici, a meno che non vengano post-processati in modo approfondito per renderli interpretabili e fabbricabili. Lo strumento sviluppato mira a risolvere questo problema fornendo all'utente finale una rappresentazione bidimensionale del dominio ottimizzato che può essere utilizzata per semplificare il processo di progettazione. La natura automatizzata di questo strumento consente un post-processing più rapido ed efficiente, eliminando così potenzialmente la necessità del personale altamente qualificato e di un post-processing completamente manuale. Il codice sviluppato è stato testato in un contesto industriale finalizzato all'ottimizzazione delle prestazioni di un'unità di raffreddamento per un autoveicolo. I risultati hanno mostrato che la parte generata con l'aiuto del nostro strumento di post-processing ha funzionato meglio in termini di efficienza meccanica e termica rispetto alle controparti progettate manualmente. Il processo di ottimizzazione topologica segue l'aggiunta di materiale poroso dentro il dominio computazionale tramite un termine di penalizzazione applicato all'equazione della quantità di moto. Gli effetti di questo campo poroso sulle prestazioni meccaniche del dominio computazionale vengono studiati e quantificati. Tuttavia, la gamma di applicazioni dello strumento è limitata ai domini con una dimensione spaziale significativamente più piccola delle altre due, un problema che verrà affrontato nei sviluppi futuri. Gli sviluppi futuri potrebbero vedere l'integrazione di un'IA addestrata per affrontare dei specifici problemi nei vari contesti ingegneristici, consentendo la generazione di una geometria finale realizzabile e interpretabile direttamente dall'output di ottimizzazione topologica.