가공성 설계를 위한 토폴로지 최적화: 트림드 신경 필드를 이용한 절삭 가공

토폴로지 최적화는 적층 제조(additive manufacturing) 분야에서 상당한 유용성을 보여왔지만, 그 결과물인 형상은 절삭 방식(subtractive methods)으로 구현하기 어려운 경우가 많습니다. 최적화된 디자인의 복잡하고 곡선적인 표면은 일반적으로 시간이 많이 소요되는 포인트 밀링 작업이 필요합니다. 반면에 전개 가능한 표면(developable surfaces)으로 구성된 형상은 플랭크 밀링(flank milling)에 적합하여 가공 효율성과 표면 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 가우스 곡률(Gaussian curvature)을 전역적으로 최소화하는 것은 지나치게 단순한 디자인을 초래합니다. 우리는 이 문제를 해결하기 위해 세 개의 암묵적 신경 필드(implicit neural fields)를 사용하여 형상을 표현하고, 이를 통해 가공 가능한 부품을 생성하도록 최적화하는 새로운 방법을 제시합니다. 그 결과로 얻어진 디자인은 전개 가능한 표면 영역과 곡률이 집중되는 심선(seamlines)으로 분리된 영역들로 구성됩니다. 심선은 암묵적 필드들의 교차점으로서 효율적으로 계산되며, 형상은 이들의 곱을 통해 나타납니다. 우리의 접근 방식은 표면을 커터의 법선 방향 또는 접선 방향에 정렬하도록 제약함으로써 3축 가공의 실제적인 제약 조건까지 수용합니다. 우리는 토폴로지와 가우스 곡률의 동시 최적화를 시연하여 심선 특징 스케일(feature scale)을 제어할 수 있게 합니다. 절삭 가공 가능성을 강제하지만 밀링 효율성은 고려하지 않는 방법들과 비교했을 때, 우리의 접근 방식은 경쟁력 있는 구조적 성능을 유지하면서도 일관되게 가공 시간을 단축시킵니다.