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Topology Optimization: AI approach for mesh segmentation

Bornachot, Yohan und Gomes Alves, Christian (2020) Topology Optimization: AI approach for mesh segmentation. Projektarbeit, ENSTA Paris.

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Kurzfassung

Topology Optimization is a major concern in the conceptual part of a product since it allows optimal structures to be created. Knowing the Finite Element Model process that is used, it is important to be able to analyze the results. Artificial intelligence could possibly make a difference and help the user in its decisions regarding the structure. Mesh segmentation theoretically allows a mesh to be divided into relevant parts. To count the number of beams in such a structure, different mesh segmentation and clustering techniques are presented and applied to separate beams from each other. Taking the Topology Optimization result as an input, to prepare the data, and to apply clustering afterward are the goals of this internship.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/140277/
Dokumentart:Hochschulschrift (Projektarbeit)
Titel:Topology Optimization: AI approach for mesh segmentation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iD
Bornachot, Yohan
Gomes Alves, ChristianChristian.GomesAlves (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0897-6951
Datum:2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Seitenanzahl:54
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Artificial Intelligence (AI), Topology Optimization (TO), Finite Element Model (FEM), Beams, Gaussian Mixture Model (GMM), Spectral Clustering
Institution:ENSTA Paris
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Schienenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V SC Schienenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - NGT BIT (alt)
Standort: Stuttgart
Institute & Einrichtungen:Institut für Fahrzeugkonzepte
Hinterlegt von: Gomes Alves, Christian
Hinterlegt am:12 Jan 2021 15:06
Letzte Änderung:12 Jan 2021 15:06

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