Maeer的Maharashtra Technolgoy研究所,浦那(麻省理工学院)在1983年成立,今天是印度顶级工程学院。MIT Pune,相信为学生提供合适的资源和环境,以便他们可以成功解决和寻找今天所面临的最具挑战性的工程问题的解决方案。
Arnab Chattopadhyay, Vishal Bagthadia, Sanat Munot and Sumod Nandanwar are a group of undergraduate students from MIT working on their final-year project, ‘Topology Optimization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV)’ under the guidance of Mr. Girish S. Barpande, Associate Professor, MIT Pune. In addition to this, the group also worked closely with Mr. Chaitanya Kachare, Associate Professor, Transportation Design from MIT Institute of Design (a sister institute to MIT Pune) who guided them with the additive manufacturing and the aesthetics of the final design.
在设计无人机时,必须考虑许多因素,但是车辆无人驾驶的事实,消除了许多设计限制,并为设计师提供了重大自由。在这些系统上使用拓扑优化可以帮助放大这种设计自由,这通常会导致车辆性能的指数增加。
该小组项目的目标是设计、制造和测试四旋翼无人机。Vishal第一次了解到Inspire是在麻省理工学院(MIT)的方程式SAE团队acceleracers对各种汽车部件进行拓扑优化时。他相信Inspire将提供一个简单而快速的解决方案,以寻找结构改进所需的四旋翼无人机。
Sanat一直着迷于拓扑优化和加法制造之间的协同作用,因为拓扑优化可以产生最优的设计,然而,当不添加制造约束时,可以很快变得非常复杂。使用减法制造将使这种设计的制造极其困难,而且成本高昂。增材制造有助于消除这些制造限制,并使制造最优化的设计,而不管其复杂性。
设计过程中的灵感
为了实现最佳性能,基于电子设备,组件和有效载荷的设计计算和包装空间,组开始使用简单的Unibody(单胶质)空气框架结构。
学生们的设计理念基于以下两种方法:
- 在第一种设计方法中,设计一开始是为Inspire提供最大的设计空间。在运行初始优化之后,结果将用于创建下一个迭代的设计空间。这种迭代过程称为多阶段优化过程。
- 第二种设计方法是基于无人机的基本机制提出了简约的设计。然后,获得的简约设计空间在激发中直接优化。
在这个设计工作流中,负载案例的准确性对团队来说是至关重要的。这些都是通过在与原型机配置相似的现成机身上进行和记录的实时测试来验证的。
利用收集到的数据,在Inspire中对两个系统进行精确建模,然后进行拓扑优化。Inspire易于使用的界面和工作流帮助团队实现了更好的结果,使他们能够更多地关注迭代而不是建立模型。Inspire中的形状控制工具还帮助团队保持其主轴的对称,这在设计多旋翼无人机时非常重要。该团队甚至使用Inspire来轻松而准确地分析优化后的模型。
在从两种方法中最终确定的优化设计之后,通过使用Polynurbs工具除去尖锐的轮廓和应力集中点来改进模型并为制造制备。Polynurbs工具使团队能够获得最接近拓扑的实体模型,具有精度和效率。
一旦根据激发优化结果重新设计,下一步是制造该部件。