MX2008004562A

MX2008004562A - Material parametrizado y propiedades de desempeño basadas en una prueba virtual.

Info

Publication number: MX2008004562A
Application number: MX2008004562A
Authority: MX
Inventors: Ashok D Belegundu; Subramaniam Rajan; Ville James A St
Original assignee: Aztec Ip Company L L C
Priority date: 2005-10-04
Filing date: 2006-10-04
Publication date: 2008-11-12
Also published as: US20130247360A1; WO2007044277A2; CN101321612A; RU2008117422A; CA2624439A1; KR101383663B1; JP2009510646A; JP2013065326A; WO2007044277A3; AU2006302633A1; KR20080103504A; US20070075450A1; EP1931507A4; EP1931507A2; JP5438321B2

Abstract

Un método para generar una topología para un material incluye parametrizar una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual y generar una topología para el material basada en la parametrización.

Description

MATERIAL PARAMETRIZAPO Y PROPIEDADES DE DESEMPEÑO BASADAS EN UNA PRUEBA VIRTUAL ANTECEDENTES Y BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN El diseño y la manufactura del producto aún más simple puede ser un proceso muy complejo. Algo de la complejidad surge de restricciones que son impuestas sobre el diseño y/o sobre el proceso de manufactura. Por ejemplo, la función o el uso del producto imponen generalmente ciertas restricciones sobre el diseño. La estética, costo, disponibilidad de materiales, seguridad y otras numerosas consideraciones imponen típicamente restricciones adicionales sobre el diseño. En términos generales, el diseño técnico tiene que ver con el desarrollo, manufactura y operación eficientes y económicos de un proceso, producto o sistema. En varias disciplinas de ingeniería tales como aeroespacial , química, mecánica, de semiconductores, biomédica y civil, el diseño es un proceso creativo, aunque de prueba y error. Con el incremento del énfasis sobre el diseño económico, eficiente y optimizado, el desarrollo de un proceso de diseño técnico automatizado o aún semiautomatizado puede conducir a mejoramientos en el costo, desempeño y/o manufactura de un proceso, producto o sistema, junto con la provisión de eficiencias y optimizaciones.

Los sistemas y métodos descritos en esta solicitud proporcionan, una metodología semiautomatizada que puede conducir a un diseño económico, eficiente y optimizado de una variedad de procesos, productos y sistemas de ingeniería. En particular, estos sistemas y métodos implican la generación de una topología para un material al parametrizar o describir en términos de parámetros una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual y generando una topología para el material basada en la parametrización.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS La FIGURA 1A muestra un diagrama de flujo del diseño ejemplar. La FIGURA IB muestra una evolución ejemplar de un modelo sólido inicial a un modelo sólido actualizado siguiendo el flujo del diseño de la FIGURA 1A. La FIGURA 1C es un diagrama de bloques esquemático de un sistema para diseñar y manufacturar un objeto. La FIGURA 2 muestra esquemáticamente un problema de optimización de topología. Las FIGURAS 3A y 3B muestran respectivamente un dominio de diseño ejemplar y una topología óptima, posible, ej emplar . Las FIGURAS 4A y 4B muestran pruebas virtuales ejemplares para parametrizar ciertas propiedades del material . La FIGURA 5 proporciona una comparación entre el módulo de Young homogeneizado E a partir de la prueba virtual con una teoría de homogeneización basada en Medio Continuo. La FIGURA 6 proporciona una comparación entre G12 homogeneizado a partir de una prueba virtual con una teoría de homogeneización basada en Medio Continuo. Las FIGURAS 7A y 7B muestran respectivamente un dominio de problema inicial ejemplar y una topología óptima ejemplar. La FIGURA 8 muestra una malla de elementos finitos 3D ejemplar para calcular las propiedades axiales. La FIGURA 9 muestra una malla de elementos finitos 2D ejemplar para calcular las propiedades transversales. La FIGURA 10 muestra las propiedades del material de los constituyentes para la prueba virtual ejemplar descrita con referencia a las FIGURAS 8 y 9. La FIGURA 11 muestra la conductividad térmica axial contra la fracción de volumen para el compuesto de grafito/epoxi . La FIGURA 12 muestra los valores CTE transversales contra la fracción de volumen para el compuesto de grafito/epoxi . La FIGURA 13 muestra un diagrama de flujo para otro proceso ejemplar en el cual se puede utilizar una prueba virtual . La FIGURA 14 es un diagrama de bloques generalizado para calcular el equipo sobre el cual se pueden ejecutar aplicaciones, módulos, funciones, etcétera descritos en esta solicitud.

DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LAS MODALIDADES EJEMPLARES Los conceptos y las técnicas descritos en este documento se pueden utilizar en conjunto con una amplia variedad de sistemas y procesos de diseño y manufactura y no se deben observar como que están limitados a algún diseño y/o sistema o proceso de manufactura particular. Los conceptos y las técnicas son particularmente útiles cuando se utilizan en conjunto con una comúnmente llamada manufactura volumétricamente controlada (VCM, por sus siglas en inglés) como se describe en la Patente Norteamericana No. 5,594,651 y la Solicitud No. 09/643,982, los contenidos de cada una de las cuales se incorporan en este documento en su totalidad. El proceso de VCM se puede utilizar como un método de creación rápida de prototipos para materiales compuestos y hace posible la determinación de la secuencia y orientación apropiadas de coeficientes de propiedades del material que deben existir dentro de un material sintético para satisfacer las especificaciones de tolerancia predefinidas. El proceso de VCM se puede utilizar para aplicaciones mecánicas, térmicas, electromagnéticas, acústicas y ópticas y es escalable a niveles Macrométricos , Micrométricos y Nanométricos . Una de las ventajas de la metodología de VCM es que hace posible la optimización de diseño de muchas materias primas variables en conjunto entre sí, tales como cerámica, resinas y fibras. Además de los tipos de materias primas, la metodología de VCM también puede justificar parámetros variables tales como volumen, peso, densidad y costo. Una vez que las soluciones para el modelo convergen, la secuenciación de propiedades del material entonces se traduce directamente en formatos que pueden servir como entradas para sistemas de control de máquinas manuales, semiautomatizados y automatizados, para fabricar partes con propiedades del material casi óptimas. La FIGURA 1A muestra a manera de ejemplo sin limitación un flujo del diseño en el cual se pueden utilizar los métodos y sistemas descritos en este documento. En el paso 101, un modelo sólido inicial se crea utilizado el análisis de elementos finitos y los datos de diseño. En el paso 102, la topología del modelo sólido se optimiza y en el paso 103 los datos de optimización de forma y tamaño se crean utilizando el modelado sólido paramétrico. En el paso 104, la forma y/o el tamaño del modelo se optimiza en base a la información creada en el paso 103 y en el paso 105 el modelo sólido se actualiza. En el paso 106, el usuario se prepara para la manufactura basada en el modelo sólido actualizado. Esta preparación puede implicar, entre otras cosas, la generación de la secuenciación apropiada de instrucciones de control para controlar el equipo de manufactura adecuado para manufacturar con lo cual objetos que corresponden al modelo sólido actualizado. La FIGURA IB muestra un ejemplo de la evolución de un modelo sólido inicial a un modelo sólido actualizado por vía del flujo del diseño ejemplar de la FIGURA 1A. La FIGURA 1C muestra un sistema ejemplar para diseñar y manufacturar un objeto. El sistema incluye ingeniar un equipo de diseño 150 el cual se utiliza, por ejemplo, para implementar el flujo del diseño mostrado en la FIGURA 1A. El equipo de diseño 150 puede incluir una o más computadoras que ejecutan aplicaciones, módulos, funciones, etcétera que permiten que los procesos en el flujo del diseño sean implementados . Estas aplicaciones, módulos y funciones incluyen, por ejemplo, aplicaciones de diseño auxiliadas por computadora y aplicaciones de análisis de elementos finitos y también pueden incluir aplicaciones, módulos y funciones basados en la metodología descrita posteriormente. Una o más de estas computadoras se pueden ordenar en una arquitectura en red o distribuida. La salida del equipo de diseño 150 incluye instrucciones de control las cuales son suministradas a un sistema de control 160. El sistema de control 160 puede ser un dispositivo equipado con procesador que utiliza las instrucciones de control para generar señales de control apropiadas para controlar el equipo de manufactura 170. Estas señales de control pueden controlar los parámetros de manufactura tales como temperatura, presión, suministro de materias primas, mezclas de materias primas y similares. La retroalimentación de varios sensores (por ejemplo temperatura, presión y similares) proporcionada en el equipo de manufactura 170 es suministrada al sistema de control 160 de manera que el sistema de control 160 pueda generar señales de control para mantener la temperatura y la presión, por ejemplo, en ciertos intervalos durante el proceso de manufactura. Las instrucciones de control son secuenciadas apropiadamente para permitir que el objeto diseñado sea manufacturado de acuerdo con los resultados del proceso de diseño. A manera de ejemplo sin limitación, las instrucciones de control pueden controlar las propiedades de fibras (por ejemplo número, composición, tamaño, etcétera) colocadas dentro de una resina epoxi para formar un material compuesto. Adicional o alternativamente, las instrucciones de control pueden variar las propiedades de la resina epoxi para proporcionar el objeto diseñado por el proceso de manufactura. A manera de ejemplo adicional sin limitación, las instrucciones de control pueden controlar la introducción de constituyentes de una aleación en un proceso de extrusión de aleación. A manera de ejemplo no limitante, la descripción posterior hace referencia a un problema de optimización de topología como se conceptualiza en la FIGURA 2 en conexión con un ejemplo de un material de dos fases, es decir un compuesto que incluye fibras y resina epoxi . Generalmente, cada fase del material de dos fases en la FIGURA 2 es un material conocido. Si las fases incluyen únicamente sólida y vacía, entonces el "problema de topología" es determinar la distribución del material sólido. La optimización de la topología trata acerca de la distribución óptima de material en un dominio dado. Un factor en esta optimización es diseñar la distribución del material tomando en cuenta un conjunto general de atributos referentes al costo, peso, criterios de desempeño y especificaciones de manufactura. Como un ejemplo, un problema típico es diseñar una estructura para una conformidad mínima con una cantidad dada de material. El minimizar la conformidad es semejante a maximizar la rigidez. Mientras que la siguiente descripción se proporciona en términos de rigidez mecánica, esto es solamente a manera de ejemplo. Las técnicas y la metodología descritas son igualmente aplicables a diseños eléctricos, magnéticos, térmicos, ópticos, fluidos y acústicos y combinaciones de los mismos y son escalables a aplicaciones macrométricas , micrométricas y nanométricas . La FIGURA 3A muestra una estructura ejemplar. Este problema de minimizar la conformidad toma la siguiente forma (descrita con mayor detalle posteriormente) : minimizar conformidad =f(x) (1) sujetar a peso (x) < w0 (2) Y 0 <x<l (3) donde x representa el conjunto de parámetros que el diseñador necesita calcular. La FIGURA 3B muestra una topología óptima, posible, ejemplar. Considerando el problema de la minimización de conformidad en las ecuaciones (l)-(3), es aparente que es necesario expresar la conformidad y el peso como funciones de un vector de variable de diseño x, donde x = [??, x2, ... , xn]T, en donde n es igual al número de variables de diseño.

En términos simples, cuando un x± = 0 particular, el material en una cierta región desaparece o cuando x± = 1, la región correspondiente es densa (sólida) . El peso se define como: donde Pj es la densidad homogenizada o densidad del material a granel "macroscópico" , Cj es una constante y j se asume que cubre el dominio completo.

Es conveniente expresar la densidad Pj como una función de x o Pj = Pj (x) (5) para reflejar el hecho que la densidad varía a medida que el material es redistribuido. La Ecuación (5) representa la "parametrización" -- es decir, para expresar la densidad en términos de un número finito de parámetros. Considérese la función de conformidad en las Ecuaciones (l)-(3) definidas por el producto de fuerza y desplazamiento como f=FTV (6) donde U es el vector de desplazamiento, obtenido al resolver las ecuaciones de equilibrio de elementos finitos KU= F (7) donde K es la matriz de rigidez para la estructura. Se apreciará que K puede tener diferentes significados dependiendo de la consideración del diseño. A manera de ejemplo, para una consideración de diseño térmico, K puede ser una matriz de conductividad térmica para la estructura. A manera de ejemplo adicional, para una consideración de diseño electromagnético, K puede ser una matriz de reluctividad para la estructura. La rigidez K es dependiente de propiedades del material a granel, tal como el módulo de Young E, la relación de Poisson v, etcétera. Nuevamente, la redistribución del material puede reflejar cambios en estas propiedades. De esta manera, E, v, etcétera deben ser parametrizados como: E = E (x) , v = v (x), ... (8) Después de la parametrización como se describiera anteriormente, se obtiene un problema de "programación no lineal" de la siguiente forma: minimizar f(x) sujetar a g¡ (?) < 0, i = 1,..., m (9) y xL < x < xu donde gi son restricciones y xL y xu son los límites inferior y superior de variables de diseño, respectivamente. Utilizando optimizadores ya sea de gradiente o sin gradiente como se describe en Belegundu y colaboradores, Opti ization Concepts and Applications in Engineering, Prentice-Hall , 1999 y Belegundu y colaboradores, "Parallel Line Search in Method of Feasible Directions" , Optimization and Engineering, volumen 5, no. 3, páginas 379-388, Septiembre de 2004, los contenidos de cada uno de los cuales se incorporan en este documento en su totalidad, se puede obtener una topología óptima representada por x* . En el caso cuando existe únicamente una restricción individual o m = 1, tal como una restricción de masa en las Ecuaciones (l)-(3), los métodos de criterios de optimización han probado ser eficientes . Después de resolver la ecuación (9) , los perfiles de densidad, es decir los perfiles de p(x*), proporcionan una forma topológica para la estructura. Las funciones de penalización se pueden introducir en la ecuación (9) anterior para ayudar en la reducción de fases "agrisadas" o "intermedias" para visualizar una silueta mejor definida de la forma estructural como f?f + rP (10) donde P(x) es una función de penalización y r es un parámetro de penalización. Estas ideas se pueden extender fácilmente en otras áreas de ingeniería. Por ejemplo, en un escenario de diseño de múltiples modelos físicos, puede ser necesario encontrar propiedades del material en un dominio, de manera que (a) la conducción de calor sea mínima y el material sea tanto ligero como fuerte o (b) la conducción de calor sea buena y la resistencia a la fatiga sea prolongada, etcétera. Los métodos existentes para la parametrización incluyen un planteamiento de teoría de homogeneización. La optimización de topología se inició con la teoría de homogeneización en 1988. Véase, Bendsoe y colaboradores, "Generating Optimal Topologies in Structural Design Using a Homogenization Method" , Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 71, páginas 197-224 (1988) , los contenidos de los cuales se incorporan en este documento en su totalidad. Los detalles adicionales están disponibles en Eschenauer y colaboradores, "Topology Optimization of Continuum Structures : A Review" , Appl Mech Rev, 54(4), páginas 331-390 (2001) y Bendsoe y colaboradores, Topology Optimization: Theory, Methods and Applications, Springer, Berlín (2003), los contenidos de cada uno de los cuales se incorporan en este documento en su t talidad. En este planteamiento, primero, se asume una microestructura repetitiva. Si el objetivo es diseñar un material que tenga solo dos fases con una fase sólida y la otra fase hueca, entonces una microestructura se puede definir por una célula unitaria con un vacío. El vacío puede ser de cualquier forma tal como, pero no limitada a, un rectángulo o un círculo. La teoría de homogeneización sufre de dos desventajas. Primero, su complejidad matemática es formidable. Esto ha conducido a un planteamiento de parametrización menos poderoso pero más fácil como se describe posteriormente. Segundo, hasta el momento, las propiedades referentes al comportamiento constitutivo elástico del material tales como módulos de Young o cortante, constante dieléctrica y conductividad térmica han sido homogeneizados . Véase, por ejemplo, Sigmund y colaboradores, "Composites with Extermal Thermal Expansión Coefficients" , Applied Physical Letters, 69(21), Noviembre de 1996. Las propiedades relacionadas con la resistencia tales como límite de elasticidad, resistencia a la fractura, dureza, etcétera no han sido consideradas. Esto también es debido a las limitaciones de la teoría de homogeneización: (i) complejidad matemática y (ii) limitaciones de la suposición central que la célula unitaria en la microestructura repetida gobierna las propiedades del Medio Continuo. Un segundo planteamiento es una parametrización artificial denominada "SIMP" (Material Isotrópico Sólido con Penalización) . Véase Bendsoe, Topology Optimization. "Artificial" se refiere al hecho que no se asume una microestructura subyacente. En cambio, se adopta directamente una parametrización como E(x) = EQX? donde x es la fracción de volumen sólido. Típicamente, r = 3. La idea en este punto es que una parametrización cúbica tenderá a impulsar el diseño al estado final de Xj = 0 o Xj = 1. Aunque en base a un modelo artificial, el planteamiento es efectivo sobre la optimización de topología de materiales sólidos-vacíos de fase individual . Sin embargo, el planteamiento SIMP no proporciona una parametrización de las propiedades de resistencia simultáneamente de alguna manera significativa. Además, existe una dificultad en el manejo de tres o más fases simultáneamente . Los sistemas y métodos de esta solicitud realizan la parametrización en base a una prueba virtual. Como con el planteamiento de la teoría de homogeneización, se asume una microestructura subyacente. La diferencia esencial está en la técnica utilizada para la parametrización de las propiedades homogenizadas del material microscópico o a granel . El planteamiento de prueba virtual conduce a dos ventajas distintas sobre las metodologías de homogeneización y SIMP. Primero, es mucho más fácil obtener la forma de parametrización. Segundo, además de las propiedades del material que entran en las ecuaciones constitutivas tales como módulos, constante dieléctrica, conductividades, etcétera, las propiedades del material relacionadas con la resistencia tales como límite de elasticidad, resistencia a la rotura, tenacidad a la fractura, dureza se pueden parametrizar fácilmente del mismo modo. El planteamiento de prueba virtual se basa en una observación que las pruebas de laboratorio reales han sido desarrolladas para determinar cada propiedad del material, las cuales luego son publicadas en varios manuales y bases de datos. Al imitar cada prueba real en la computadora por vía de simulaciones de elementos finitos (por ejemplo, clásicas o inversas) u otras simulaciones numéricas, por lo tanto, una "prueba virtual" correspondiente se puede desarrollar para estos sistemas de microestructuras de múltiples fases. Por ejemplo, una prueba de tensión virtual proporcionará el módulo de Young E, el límite de elasticidad ay y la resistencia a la rotura au. Otras pruebas proporcionarán módulos de corte, constante dieléctrica, dureza, etcétera. La repetición de estas pruebas para diferentes tamaños/ formas de microestructuras (parametrizados por x±) producirá la parametrización requerida o relaciones funcionales como E(x) , oy(x), G12 (x) , etcétera. Para ilustrar el planteamiento de prueba virtual, considérese una microestructura repetitiva que incluye un vacío cuadrado dentro de una célula unitaria. Las propiedades homogeneizadas o a granel serán aquellas de un material ortótropo con tres constantes independientes, es decir E, v y G12. Por supuesto, mientras que este ejemplo implica un material ortótropo, el planteamiento de prueba virtual también es aplicable a materiales que son isótropos, anisótropos, transversalmente isótropos, etcétera. E0, v0 y G120 son representados como las propiedades del material no vacío y E I E0, v / v0 y G12 I G120 como los valores "normalizados" . También, permitiendo que x sea la fracción de volumen del material sólido, se puede observar que las constantes normalizadas del material varían de 0 a 1 a medida que x varía de 0 a 1, respectivamente.

Las FIGURAS 4A y 4B muestran dos modelos virtuales de análisis de elementos finitos (FEA, por sus siglas en inglés) . El modelo de la FIGURA 4A es para una prueba de resistencia a la tensión no lineal la cual produce E(x) , v{x) y <ry(x) . El modelo de la FIGURA 4B produce G12 (x) a partir de la ecuación bien conocida El planteamiento de prueba virtual está muy de acuerdo con la teoría de homogeneización como se observa en la FIGURA 5. Las pruebas virtuales son insensibles con respecto al número de células unitarias consideradas o la malla de elementos finitos. El planteamiento de prueba virtual proporciona numerosas ventajas. Por ejemplo, hasta la fecha, las propiedades de resistencia no han sido homogenizadas o parametrizadas de alguna manera clara. Una consecuencia de esto es que solo una respuesta global ha sido incorporada en un problema de optimización tal que involucra el desplazamiento. Las respuestas locales tales como las que involucran la tensión o esfuerzo no han sido abordadas. La capacidad para parametrizar las propiedades de resistencia utilizando el planteamiento de prueba virtual como se describiera anteriormente permite que los problemas de diseño generales hasta ahora insostenibles sean abordados. Esto es el resultado de las ecuaciones (11) posteriores: desplazamiento basado en < límite de desplazamiento específico constantes homogeneizadas del material tensión basada en las constantes = resistencia obtenida de la prueba de tensión virtual homogeneizadas del material las restricciones basadas en fatiga, fractura, dureza del compuesto emplean fallas, etcétera.

Este es un planteamiento de homogeneización consistente para las cantidades tanto de tensión como de resistencia. La restricción en (11) , representada por g < 0 se implementa en el elemento finito i como ?T = ?+^ (12) x(i) para superar una singularidad. Esto asegura que la restricción de tensión no sea activa donde no hay material. Además, los problemas de optimización de múltiples objetivos (es decir, múltiples atributos) se pueden formular y resolver como se describe en Grissom y colaboradores, Conjoint Analysis Based Multiattribute Optimization, Journal of Structural Optimization (2005) , el contenido del cual se incorpora en este documento. Un problema ejemplar que implica la optimización de topología con restricciones de límite elástico y desplazamiento de von Mises se muestra en las FIGURAS 7A y 7B. Ahora se describirán pruebas virtuales ejemplares para la conductividad térmica axial y transversal de un compuesto de grafito/resina epoxi unidireccional. El mismo modelo de elementos finitos utilizado para la consideración de propiedades mecánicas también se puede utilizar para encontrar las propiedades térmicas de materiales compuestos . Las conductividades axiales y transversales se pueden calcular utilizando la ley de Fourier en la ecuación 13 posterior. Al obtener el flujo unidireccional Q a partir del modelo de elementos finitos al cual se aplica un gradiente de temperatura en la dirección en la cual se debe calcular la conductividad K, resulta la siguiente ecuación: donde AT es el cambio de temperatura y ?? es la longitud (distancia) a través de la cual ocurre este cambio de temperatura . Las FIGURAS 8 y 9 se utilizan para obtener las conductividades térmicas axiales y transversales. La FIGURA 8 muestra una malla de elementos finitos 3D ejemplar para calcular las propiedades axiales y la FIGURA 9 muestra una malla de elementos finitos 2D ejemplar para calcular las propiedades transversales. El flujo de calor unidireccional se simula al aplicar las condiciones de contornos homogéneas de Neumann para el flujo de calor en las caras/bordes restantes. La FIGURA 10 muestra las propiedades del material de los constituyentes y la FIGURA 11 muestra los resultados de una prueba virtual para la conductividad térmica para diferentes fracciones de volumen. Específicamente, la FIGURA 11 muestra la conductividad térmica axial contra la fracción de volumen para el compuesto de grafito/resina epoxi. Este mismo procedimiento también se puede utilizar para obtener otras propiedades térmicas tales como coeficiente de expansión térmica (CTE, por sus siglas en inglés) y similares. Un conjunto muestra de valores de CTE se muestra en la FIGURA 12. Específicamente, la FIGURA 12 muestra los valores de CTE transversal contra la fracción de volumen para el compuesto de grafito/resina epoxi. La FIGURA 13 muestra un diagrama de flujo para otro proceso ejemplar en el cual se puede utilizar la prueba virtual. En el paso 1301, el problema se define junto con la identificación de entradas y salidas (criterios de diseño) , la selección de un paquete de análisis de elementos finitos, modelos de materiales, tipo(s) de microestructura y variables de diseño asociadas. En el paso 1302, se conduce una prueba virtual para determinar las constantes del material como funciones de variables de diseño y, en el paso 1303, se define un modelo de elementos finitos. Este modelo puede ser validado con datos experimentales publicados y nuevos . En el paso 1304, se conduce el diseño de experimentos (DOE, por sus siglas en inglés) y se construye un metamodelo que reemplaza el modelo de análisis de elementos finitos en el espacio de diseño. En el paso 1305, los algoritmos de optimización se utilizan para optimizar el diseño y el nuevo diseño se valida en el paso 1306. Los pasos 1304 y 1305 se pueden realizar en un bucle iterativo. Las ventajas del planteamiento de prueba virtual incluyen: • El planteamiento de prueba virtual es significativamente menos formidable, matemáticamente, que el planteamiento de teoría de homogeneización existente. Consecuentemente, se debe adoptar probablemente de manera más amplia en la comunidad de optimización . • La prueba virtual se puede utilizar para parametrizar las propiedades relacionadas con la resistencia además de las propiedades relacionadas con los módulos considerados hasta la fecha. Esto incluye rendimiento, fractura, fatiga, dureza, etcétera. • Al parametrizar un conjunto más general de propiedades del material (térmicas, eléctricas, acústicas, etcétera) , se pueden poseer problemas de optimización más generales y se pueden resolver en el contexto de una optimización de topología de múltiples modelos físicos. De esta manera, la topología inicial será más económica antes de obtener un diseño más detallado. La parametrización a través de la prueba real no se imposibilita . A través de la prueba ya sea virtual o real, también se pueden modelar propiedades difíciles tales como resistencia a la corrosión. La metodología de diseño óptimo propuesta permite la solución de más problemas de diseño del mundo real que implican escenarios de modelos físicos individuales o múltiples y la optimización tradicional de diseño de tamaño, forma y topología. Los conjuntos de soluciones se pueden derivar en varias formas tales como ortótropas, isótropas, anisótropas, transversalmente isótropas, etcétera. Los resultados se pueden utilizar para sistemas de control para maquinaria y aparatos de manufactura utilizados en la manufactura controlada volumétricamente para proporcionar, por ejemplo, la secuenciación apropiada de materias primas en el proceso de manufactura (por ejemplo, la introducción de constituyentes de aleación en un proceso de extrusión de aleación) . En términos generales, las técnicas descritas en este documento se pueden implementar en equipo físico, programas inalterables, programas de cómputo y combinaciones de los mismos. Los programas de cómputo o programas inalterables se pueden codificar en un medio de almacenamiento (por ejemplo, un semiconductor óptico y/o memoria magnética) como instrucciones ejecutables que pueden ser ejecutadas por un dispositivo de cómputo de uso general, de uso determinado o distribuido que incluye un sistema de procesamiento tal como uno o más procesadores (por ejemplo, procesadores en paralelo), microprocesadores, microcomputadoras , microcontroladores y/o combinaciones de los mismos. Los programas de cómputo se pueden almacenar, por ejemplo, en un medio de almacenamiento (óptico, magnético, semiconductor o combinaciones de los mismos) y se pueden cargar en una RAM para la ejecución por el sistema de procesamiento. Además, una onda portadora puede ser modulada por una señal que representa los programas de cómputo correspondientes y se puede transmitir una onda modulada obtenida, de manera que un aparato que recibe la onda modulada puede desmodular la onda modulada para restaurar el programa correspondiente. Los sistemas y métodos descritos en este documento también pueden ser implementados en parte o por completo por el equipo físico tal como los circuitos integrados de propósito específico (ASICs, por sus siglas en inglés) , arreglos de compuertas programables en el campo (FPGAs, por sus siglas en inglés) , circuitos lógicos y similares . La FIGURA 14 es un diagrama de bloques generalizado del equipo de cómputo 1400 en el cual se pueden ejecutar las aplicaciones, módulos, funciones, etcétera descritos en esta solicitud. El equipo de cómputo 1400 incluye un sistema de procesamiento 1402 el cual como se observa anteriormente puede incluir uno o más procesadores (por ejemplo, procesadores en paralelo), microprocesadores, micro-computadoras, microcontroladores y/o combinaciones de los mismos. La memoria 1404 puede ser una combinación de memoria solo de lectura o memoria de lectura/escritura. Por ejemplo, la memoria 1404 puede incluir una RAM en la cual las aplicaciones, módulos, funciones, etcétera, se cargan para la ejecución por el sistema de procesamiento 1402. La memoria 1404 puede incluir una memoria no volátil (por ejemplo, EEPROM o disco (s) duro(s) magnético (s) ) para almacenar las aplicaciones, módulos, funciones y datos y parámetros asociados. La circuitería de comunicación 1406 permite la comunicación alámbrica o inalámbrica con otro equipo de cómputo sobre redes de área local o área extendida (por ejemplo, la Internet) , por ejemplo. Varios dispositivos de entrada 1408 tales como teclado (s), ratón, etcétera permiten que el usuario entre al equipo de cómputo y varios dispositivos de salida 1410 tales como pantalla (s), altavoz (es) impresora (s) y similares proporcionan salidas para el usuario. Mientras que la descripción anterior se proporciona en conexión con lo que se considera actualmente que es la modalidad más práctica y preferida, se debe entender que los sistemas y métodos descritos en este documento no deben limitarse a la modalidad dada a conocer, sino por el contrario, se proponen para cubrir varias modificaciones y ordenamientos equivalentes incluidos dentro del espíritu y alcance de las reivindicaciones anexas.

Claims

REIVINDICACIONES 1. Un método para generar una topología para un material, el método está caracterizado porque comprende: parametrizar una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual; y generar una topología para el material basada en la parametrización. 2. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el material es un material de múltiples fases. 3. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el material de múltiples fases comprende una fase sólida y una fase vacía. . El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las propiedades parametrizadas del material incluyen las propiedades mecánicas del material. 5. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las propiedades parametrizadas del material incluyen las propiedades eléctricas del material. 6. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las propiedades parametrizadas del material incluyen las propiedades acústicas del material. 7. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las propiedades parametrizadas del material incluyen las propiedades térmicas del material. 8. El método de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque las propiedades parametrizadas del material incluyen las propiedades ópticas del material. 9. Un medio legible por computadora, caracterizado porque tiene un código legible por computadora incorporado en el mismo para el uso en la ejecución por un sistema de procesamiento de un método para generar una topología para un material, el método comprende: parametrizar una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual; y generar una topología para el material basada en la parametrización. 10. Un producto de programa de cómputo para el uso en la ejecución por un sistema de procesamiento de un método para generar una topología para un material, el producto de programa de cómputo está caracterizado porque comprende: un primer módulo para parametrizar una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual; y un segundo módulo para generar una topología para el material basada en la parametrización. 11. Una señal de datos, caracterizada porque está incorporada en una onda portadora y representa una secuencia de instrucciones las cuales, cuando son ejecutadas por un sistema de procesamiento, causan que el sistema de procesamiento realice un método para generar una topología para un material, el método comprende: parametrizar una o más propiedades del material utilizando una prueba virtual; y generar una topología para el material basada en la parametrización .