Topology optimization for additive manufacturing

Topology optimization enables profound insight into the optimal material distribution for a given structural objective, applied loading and boundary conditions. Additive Manufacture, unlike traditional manufacturing, offers the opportunity to manufacture topologically optimal geometries, often complex; however it is necessary that specific design rules be satisfied to ensure manufacturability. This work presents a new formulation of additive manufacturing constraints and the definition of a gradient-based topology optimization problem. The resolution of this problem is discussed employing the most advanced algorithms for solving a mono-objective multi-constrained minimization problem. A different approach to topology optimization, based on the evolutionary theory of Genetic Algorithms and involving a diverse manufacturability constraints definition, is then proposed. To provide a robust tool to ensure manufacturability, a novel algorithm is developed (in a two dimensional environment) that modifies the theoretically optimal topology. By assessing the manufacturability time and component volume associated with feasible orientation of the proposed geometry, an optimal orientation can be defined. A manufacturability experiment is then presented to demonstrate the usefulness of the proposed algorithm. This algorithm is then applied to an automotive component, for which the achievement of an optimal topology could be important.

L'ottimizzazione topologica permette di determinare la distribuzione ottima del materiale di un componente strutturale che raggiunga uno specifico obiettivo sotto a specifiche condizioni al contorno in termini di carichi, vincoli etc.. L' Additive Manufacture, a differenza delle tecnologie di lavorazione tradizionali offre l'opportunità di creare geometrie topologicamente ottime, spesso molto complesse. Tuttavia, per permettere la corretta produzione con Additive Manufacture di un componente, è necessario soddisfare alcuni importanti vincoli di progettazione. In questo lavoro viene presentata una nuova formulazione di vincolo per Additive Manufacture e la conseguente definizione di un problema di ottimizzazione topologica gradient-based; La risoluzione di tale problema è discussa in relazione all'utilizzo delle metodologie numeriche più avanzate per la soluzione di problemi mono-obiettivo multi-vincolati non lineari. Viene quindi proposto un differente approccio per l'ottimizzazione topologica basato sulla teoria evolutiva tramite Algoritmi Genetici. A causa della sua differente natura, questo approccio si basa su una diversa formulazione dei vincoli di manufatturabilità. Dopo aver discusso dei risultati ottenibili con i suddetti approcci, si è sviluppato uno strumento in ambiente 2D dedicato al post processing di geometrie ottenute direttamente dall'ottimizzazione topologica con metodi gradient-based, al fine di ottenere una geometria producibile che tenga conto dei limiti di manufatturabilità. Il metodo sviluppato definisce inoltre l'orientamento migliore del pezzo con il fine di minimizzare il tempo macchina, proporzionale al volume di materiale di supporto utilizzato e all'altezza del pezzo, garantendone la stabilità. Si è dunque effettuata una fase sperimentale con tecnologia Fuse Deposition Modelling (FDM) al fine di valutare l'efficacia dell'algoritmo proposto. Si è infine applicato tale algoritmo al caso di un componente reale in ambito automotive, in cui i requisiti di leggerezza e rigidezza caratteristici di un'ottimizzazione topologica possono essere particolarmente importanti.