Cas d’application

Optimisation des structures déployables en maillage parapluie pour des géométries de surface complexes

Artelys Knitro est utilisé pour aider les ingénieurs à optimiser les paramètres de forme des structures de maillage des parapluies déployable afin d’obtenir une meilleure approximation des surfaces des cibles

Cas d’application

Optimisation des structures déployables en maillage parapluie pour des géométries de surface complexes

Artelys Knitro est utilisé pour aider les ingénieurs à optimiser les paramètres de forme des structures de maillage des parapluies déployable afin d’obtenir une meilleure approximation des surfaces des cibles

Les structures déployables consistent typiquement en des éléments rigides connectés via des joints rotatifs, qui ont des états de repos compacts et se déploient en surfaces cibles 3D. De telles structures sont largement utilisées dans les produits industriels et de consommation, les dispositifs médicaux, les applications aérospatiales et les installations civiles.

Les auteurs proposent un nouveau système de matériau déployable, appelé maillage parapluie, qui combine des mécanismes de liaison rigides et des poutres élastiques pour permettre une grande variété de formes. Les maillages parapluie sont composés de dispositions régulières de cellules paramétrées. Toutes les cellules couvrent la même zone au sol, mais les hauteurs de cellules différentes font que cette surface s’étend en différentes quantités lors du déploiement, résultant en une forme courbée.

Les auteurs fournissent un modèle pour simuler le déploiement de telles structures et présentent un algorithme pour optimiser les paramètres de conception libres afin d’approcher au mieux une forme cible donnée. Ces résultats sont validés par des prototypes physiques et montrent que les maillages parapluie permettent d’obtenir des géométries de surface impossibles à réaliser avec d’autres méthodes existantes.

Les auteurs s’appuient sur Artelys Knitro pour déterminer les paramètres de forme optimaux afin d’approcher une surface cible donnée. Le problème d’optimisation est non linéaire, et l’algorithme de gradient conjugué par points intérieurs d’Artelys Knitro est exploité pour converger rapidement vers une conception optimale.

Tutoriel

 

Vous n’êtes pas encore familier avec le domaine de l’optimisation non linéaire ? Dans ce tutoriel, nous vous présentons quelques exemples de problèmes non linéaires pour diverses applications. Vous y découvrirez notamment les méthodes de programmation non linéaire en utilisant le solveur Artelys Knitro dans un notebook Python, au travers de différents exemples.

Version d’essai

 

Obtenez votre licence d’essai gratuite et testez les performances d’Artelys Knitro sur vos problèmes d’optimisation mathématique. La version d’essai vous permettra d’accéder gratuitement à Artelys Knitro sans limitations pour une durée d’un mois ou avec contraintes pour une durée de six mois. Cette version d’essai inclut un service de support et maintenance.

Artelys Knitro : des performances sans pareilles

Meilleur solveur

non-linéaire

Depuis plusieurs années, Artelys Knitro s’est distingué dans les benchmarks indépendants, démontrant ainsi sa capacité à trouver des solutions optimales réalisables plus rapidement que les solveurs concurrents.

Support technique

L’équipe de support technique d’Artelys est constituée de consultants hautement qualifiés (niveau doctorat),  ayant une grande expérience dans la résolution de problèmes complexes et la mise en place de solutions d’optimisation à l’échelle de l’entreprise. Grâce à leur expertise, ils sauront vous guider sur la mise en place des fonctionnalités algorithmiques ou logicielles qui pourraient optimiser votre utilisation d’Artelys Knitro.

Mises à jour et nouvelles fonctionnalités 

L’équipe de développement travaille sans relâche afin de fournir deux nouvelles versions d’Artelys Knitro par an. Ces deux versions se basent sur des retours clients d’expériences et nous permettent d’améliorer notre solveur en s’assurant d’être toujours plus proche des besoins de nos utilisateurs. 

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