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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32439
Título: | Comparativo entre peças impressas em 3D geradas por design tradicional, generativo e peças otimizadas topologicamente |
Título(s) alternativo(s): | Comparison between 3D printed parts generated by traditional, generative and topology optimized design |
Autor(es): | Ivantes, Lucas Francisco Bianchi Pontes Bissochi, Tiago Rocha |
Orientador(es): | Araújo, Márcia Silva de |
Palavras-chave: | Impressão tridimensional Resistência de materiais Método dos elementos finitos Manufatura aditiva Processos de fabricação Three-dimensional printing Strength of materials Finite element method Additive manufacturing Manufacturing processes |
Data do documento: | 22-Jun-2022 |
Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
Câmpus: | Curitiba |
Citação: | IVANTES, Lucas Francisco Bianchi Pontes; BISSOCHI, Tiago Rocha. Comparativo entre peças impressas em 3D geradas por design tradicional, generativo e peças otimizadas topologicamente. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2022. |
Resumo: | Com o avanço da capacidade computacional, inteligência artificial e aprendizado de máquina surgem métodos de design, que possibilitam gerar geometrias otimizadas com base nos esforços requisitados em um projeto ou com o objetivo de reduzir massa. Neste trabalho foi estudado as diferenças de resistência mecânica de uma peça gerada pelos métodos de projeto 3D tradicional, de otimização topológica e de design generativo através do programa Fusion 360. As geometrias geradas por estes métodos foram fabricadas por impressão 3D. Cinco amostras com massas distintas para cada método foram comparadas a uma amostra tradicional que não sofreu variações. A fim de mensurar a efetividade desses métodos, foi utilizada a relação carga de compressão suportada por massa do corpo (CM). Na análise dos dados o design generativo apresentou melhoria na relação CM quando comparado a otimização topológica, que mostra sua relevância na otimização de um projeto existente, e habilita o engenheiro projetista a realizar iterações de simulação/ensaios de maneira rápida e objetiva. |
Abstract: | With the advancements in computational capabilities, artificial inteligence and machine learning, new design methods that enable the generation of geometries optmized based on the project stress requirements or aiming to reduce mass. At this dissertation was studied the differences in mechanical strength of a part generated by traditional 3D methods, topology optmization and generative design methods, designing and 3D printing the generated geometries, producing 5 samples each with a distinctive mass for each method, and comparing them to a traditionally designed sample that won’t have mass variation. With the goal of measuring the effectiveness of these methods, it was used the relation between the supported force and mass of the samples(CM). At data analisys the generative design methodology demonstrated gains on the CM relation when compared to the topology optimized, that prove it is relevance in optimizing an existing project and enabled the design engineer to rapdly iterate/test it’s designs. |
URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/32439 |
Aparece nas coleções: | CT - Engenharia Mecânica |
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