Coupling structural optimization and trajectory optimization methods in additive manufacturing

par Mathilde Boissier

Thèse de doctorat en Mathématiques appliquées

Sous la direction de Grégoire Allaire et de Christophe Tournier.

Le président du jury était Jean-Yves Hascoët.

Le jury était composé de Grégoire Allaire, Christophe Tournier, Yannick Privat, Alicia Kim, Éric Charkaluk, Serge Nicaise.

Les rapporteurs étaient Yannick Privat, Alicia Kim.

  • Titre traduit

    Couplage de méthodes d’optimisation de formes et d’optimisation de trajectoires en fabrication additive


  • Résumé

    Cette thèse porte sur l’optimisation des trajectoires de lasage pour la fabrication additive sur lit de poudre, ainsi que leur lien avec la géométrie de la pièce à construire. L’état de l’art est principalement constitué par des trajectoires basées sur des motifs, dont l’impact sur les propriétés mécaniques des objets finaux est quantifié. Cependant, peu d’analyses permettent de relier leur pertinence à la forme de la pièce elle-même. Nous proposons dans ce travail une approche systématique visant à optimiser la trajectoire sans restriction a priori. Le problème d’optimisation consiste à fusionner la structure en évitant de surchauffer (ce qui induirait des contraintes résiduelles) tout en minimisant le temps de fabrication. L’équation d’état est donc l’équation de la chaleur, dont le terme source dépend de la trajectoire. Deux modèles 2-d sont proposés pour contrôler la température : l’un transitoire et le second stationnaire (pas de dépendance en temps). Basés sur des techniques d’optimisation de forme pour le stationnaire et sur des outils de contrôle pour le transitoire, des algorithmes d’optimisation sont développés. Les applications numériques qui en découlent permettent une analyse critique des différents choix effectués. Afin de laisser plus de liberté dans la conception, l’algorithme stationnaire est adapté à la modification du nombre de composantes connexes de la trajectoire lors de l’optimisation. Deux méthodes sont comparées. Dans la première, la puissance de la source est ajoutée aux variables d’optimisation et un algorithme impliquant une relaxation-pénalisation et un contrôle de la variation totale est proposé. Dans la seconde, la notion de dérivation topologique est adaptée à la source. Enfin, dans le cadre stationnaire, nous détaillons le couplage de l’optimisation de la forme de la pièce, pour améliorer ses performances mécaniques, et de la trajectoire de lasage. Ce problème multiphysique ouvre des perspectives d'applications et de généralisations futures.


  • Résumé

    This work investigates path planning optimization for powder bed fusion additive manufacturing processes, and relates them to the design of the built part. The state of the art mainly studies trajectories based on existing patterns and, besides their mechanical evaluation, their relevance has not been related to the object’s shape. We propose in this work a systematic approach to optimize the path without any a priori restriction. The typical optimization problem is to melt the desired structure, without over-heating (to avoid thermally induced residual stresses) and possibly with a minimal path length. The state equation is the heat equation with a source term depending on the scanning path. Two physical 2-d models are proposed, involving temperature constraint: a transient and a steady state one (in which time dependence is removed). Based on shape optimization for the steady state model and control for the transient model, path optimization algorithms are developed. Numerical results are then performed allowing a critical assessment of the choices we made. To increase the path design freedom, we modify the steady state algorithm to introduce path splits. Two methods are compared. In the first one, the source power is added to the optimization variables and an algorithm mixing relaxation-penalization techniques and the control of the total variation is set. In a second method, notion of topological derivative are applied to the path to cleverly remove and add pieces. eventually, in the steady state, we conduct a concurrent optimization of the part’s shape and of the scanning path. This multiphysics optimization problem raises perspectives gathering direct applications and future generalizations.


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