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Im vorliegenden Bericht werden die Erfahrungen und Ergebnisse aus dem Projekt OptCast zusammengestellt. Das Ziel dieses Projekts bestand (a) in der Anpassung der Methodik der automatischen Strukturoptimierung für Gussteile und (b) in der Entwicklung und Bereitstellung von gießereispezifischen Optimierungstools für Gießereien und Ingenieurbüros. Gießtechnische Restriktionen lassen sich nicht vollständig auf geometrische Restriktionen reduzieren, da die lokalen Eigenschaften nicht nur von der geometrischen Form des Gussteils, sondern auch vom verwendeten Material abhängen. Sie sind jedoch über eine Gießsimulation (Erstarrungssimulation und Eigenspannungsanalyse) adäquat erfassbar. Wegen dieser Erkenntnis wurde ein neuartiges Topologieoptimierungsverfahren unter Verwendung der Level-Set-Technik entwickelt, bei dem keine variable Dichte des Materials eingeführt wird. In jeder Iteration wird ein scharfer Rand des Bauteils berechnet. Somit ist die Gießsimulation in den iterativen Optimierungsprozess integrierbar.
We present a new efficient and robust algorithm for topology optimization of 3D cast parts. Special constraints are fulfilled to make possible the incorporation of a simulation of the casting process into the optimization: In order to keep track of the exact position of the boundary and to provide a full finite element model of the structure in each iteration, we use a twofold approach for the structural update. A level set function technique for boundary representation is combined with a new tetrahedral mesh generator for geometries specified by implicit boundary descriptions. Boundary conditions are mapped automatically onto the updated mesh. For sensitivity analysis, we employ the concept of the topological gradient. Modification of the level set function is reduced to efficient summation of several level set functions, and the finite element mesh is adapted to the modified structure in each iteration of the optimization process. We show that the resulting meshes are of high quality. A domain decomposition technique is used to keep the computational costs of remeshing low. The capabilities of our algorithm are demonstrated by industrial-scale optimization examples.