Article (Périodiques scientifiques)
Optimizing the Thickness of Functionally Graded Lattice Structures for High-Performance Energy Absorption: A Case Study Based on a Bicycle Helmet
DECKER, Thierry; KEDZIORA, Slawomir
2024In Applied Sciences, 14 (7), p. 2788
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Détails



Mots-clés :
Decker, T.; Kedziora, S functionally graded lattice structures; finite element analysis; helmet; optimization; additive manufacturing
Résumé :
[en] Abstract This study explores the complete production chain of designing, optimizing, and Additive Manufacturing (AM) of a helmet incorporating a functionally graded lattice structure (FGLS). The potential of FGLSs in impact energy absorption tasks is investigated, along with the demonstration of a novel lattice optimization approach. Fifteen conformal, strut-based lattices are implemented in a realistic mountain bike helmet geometry and simulated in a standardized impact scenario in accordance with EN 1078. One model is subjected to the optimization procedure, produced, and physically tested. The study addresses limitations in prior research, emphasizing manufacturability in an AM context, lattice type exploration, the comparability of different unit cell types, and numerical modeling choices. The findings provide insights into the performance of lattice structures during impact, emphasizing practical engineering aspects such as design choices, optimization approaches, and manufacturing constraints.
Disciplines :
Ingénierie mécanique
Auteur, co-auteur :
DECKER, Thierry  ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)
KEDZIORA, Slawomir  ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Engineering (DoE)
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
Optimizing the Thickness of Functionally Graded Lattice Structures for High-Performance Energy Absorption: A Case Study Based on a Bicycle Helmet
Date de publication/diffusion :
27 mars 2024
Titre du périodique :
Applied Sciences
eISSN :
2076-3417
Maison d'édition :
MDPI AG
Titre particulier du numéro :
Structural Optimization Methods and Applications
Volume/Tome :
14
Fascicule/Saison :
7
Pagination :
2788
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Focus Area :
Physics and Materials Science
Disponible sur ORBilu :
depuis le 04 juillet 2024

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