SolidWorks 優(yōu)化

2016-11-12 by:CAE仿真在線來源:互聯網

摘要

優(yōu)化是對重量、應力、成本、撓度、自然頻率或溫度因素進行計算,所有這些都以尺寸、載荷和約束、材料和/或制造要求為條件。挑戰(zhàn)在于在設計流程的初期,我們很少知道這些輸入。

本文考察了優(yōu)化過程中的一些基本概念、目前可供受“有限元分析”驅動的優(yōu)化過程使用的工具,然后將著重講述設計工程師如何在他們的日常工作中取得最好的優(yōu)化效果。

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優(yōu)化簡介

十年前,設計工程師開始學習使用有限元分析 (finite element analysis,FEA)、計算流體力學 (computational fluid dynamics,CFD) 和運動仿真等計算機輔助工程 (computer-aided engineering,CAE) 工具,并將它們作為盡快推出更好的設計的重要手段。他們相信,借助于這類工具所設計出的零部件、裝配體和產品能夠經受住有可能加諸其上的最為粗暴的使用。不過,旨在滿足“最壞情況”的產品,對實際操作環(huán)境來說可能并非最佳設計。

它們可能會因要滿足安全與強度的要求而被過分設計,遠超出它們使用目的的

要求;或者非常難于制造,成本高昂。如果設計工程師進一步希望自己設計出

的產品就其功能而言是最好、最贏利的,則他們需要將下一個 CAE 步驟帶入產

品開發(fā)過程中,這就是優(yōu)化。

設計工程師眼中的優(yōu)化

設計優(yōu)化可以提高產品的價值,其手段有:提高產品在自身操作環(huán)境中的性能;或者減少用來制造產品的材料數量,降低產品的生產成本。

設計工程師理所當然是處在產品開發(fā)的最前線?，F在,該工程師對設計分析肯

定已非常熟悉,也就是說,他或她已經掌握了優(yōu)化過程所需的基本知識,所需

要的只是采取下一步操作的優(yōu)化工具。

通過加入優(yōu)化過程,設計工程師能夠增進對其產品表現的了解,并對設計加以

改進,同時還能不違背從前面已完成的分析中得出的數據。

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優(yōu)化的基本組件

優(yōu)化的過程有三個主要組件:

? 目標

? 約束

? 變量

最簡單的情況下,經過優(yōu)化的設計應該通過改變變量求得目標的最大值或最

小值,同時確保關鍵性響應不超出所定義的約束條件。

目標

目標就是執(zhí)行優(yōu)化過程的目的所在。例如,如果某家公司研究表明,生產重量

最輕或價格最低的產品將贏得競爭優(yōu)勢,那么,最大限度地減少重量或成本就

將成為優(yōu)化的目標 — 這類情況稱為單目標優(yōu)化。

工程師經常需要面對多目標優(yōu)化,不過,這種情況下所需要的資源可能超過日

常所能提供的量。如果設計工程師能夠將他的問題定義細化為一個目標(或一

次只有一個目標),優(yōu)化過程就能變得簡單。

在大多數情況下,處理結構響應的工程師會將重量最小化作為目標。在流體應

用中,最常見的目標是實現壓降和紊流能最小化或速度最大化。

約束

約束將現實帶入了優(yōu)化。圖 2 中顯示的懸臂示例就屬于這類情況。如果將優(yōu)化

問題設置為不受約束的重量最小化問題,優(yōu)化程序將直接選擇尺寸變量所允許

的用料最少條件。不過,在現實世界中,絕大多數零部件都會有強度或剛度等

其他方面的操作要求。因此,工程師要選擇用來定義部件在其系統(tǒng)內的可接受

行為的約束條件,這一點很重要。一般而言,他所選擇的約束條件是在單一的

靜態(tài)分析、頻率分析或熱分析中所允許的情況。

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設計變量

在約束研究中,如果工程師希望從幾個可能的設計配置中找到最佳配置,則他

需要更改設計參數。這些參數就是設計變量。它們可以是尺寸、陣列中的實例

數量、材料屬性、載荷或彈簧剛度 — 或者擁有可檢測的“最佳”值或需要加以

考慮的設計的任何其他方面。

變量可以是連續(xù)的,也就是說,變量能夠在指定的最小值和最大值之間選擇任

意值。絕大多數尺寸變量都屬于連續(xù)變量。

它們也可以是離散的,也就是說,變量只能取定義好的一組可能值。離散變量

的最簡單形式是“開關”或“是否”變量。例如,是否經過了焊接或是否帶扣件就屬于離散變量類別。陣列的實例也屬于離散變量。再舉個例子,皮帶輪或轉輪的輻條數可以是任意整數,但不能是 3.2 或 4.7 等小數。

鈑金規(guī)格是一種可落入兩種類別的變量。一般而言,規(guī)格厚度有預先定義的值,但通常的作法還是將厚度指定為一個連續(xù)變量,然后再上取整或下取整到最接近的規(guī)格厚度。

在優(yōu)化研究過程中,選擇變量是一個非常重要的步驟。如果工程師選擇的變量

過多或過少,分析的效果都會大打折扣。變量過多或取值范圍過大,會使程序

難以確定設計的最佳配置 — 考慮相對最小值和最大值時尤其如此。與之相反,

如果設計師提供的變量數過少或范圍過窄,將會對成功進行研究施加不必要的

限制。

正確選擇變量的最可靠方法是面向不同的可能性執(zhí)行初始靈敏度研究,這一過

程將在后面的部分加以討論。

產品優(yōu)化的工具

受“有限元分析”驅動的優(yōu)化乃是工程方面一個不斷上升的研究領域。盡管

程序和技術都可以用來執(zhí)行這一過程,替換法研究、靈敏度研究以及形狀優(yōu)

是目前最常用的方法。形狀優(yōu)化的兩種最常用方法是梯度搜索和實驗設計

(design of experiments,DoE)。后者是以響應面計算為基礎,能夠獲得

“健壯的”解決方案 — 也就是說,能夠在產品的生命周期中,有效應對范

圍最廣的工作條件。

替換式研究

替換式研究是用迭代方法來考察各種可選的設計配置。例如,設計工程師可以

通過增減筋的方式來了解這樣做對性能產生的影響。

替換式研究對于快速評估多個選項很有價值,它可以確定哪一個可能的變化

(如果有的話)會對零部件產生最大的影響。因為特征的組合數可以是無限的,所以對每次迭代及其相應的響應進行記錄,這一點很重要 — 可以避免重復或遺漏。SolidWorks® 的用戶可以使用“配置” (Configurations) 這一優(yōu)秀的實用

工具來管理替換式研究迭代。

限定了可能的更改之后,如果覺得某些更改值得做進一步的研究,設計師可以

利用靈敏度研究來考察相關尺寸或設計特征的變化情況。

靈敏度研究

靈敏度研究會系統(tǒng)地評估對輸入變化做出響應的變化情況。通常是采用圖解或

圖表方式來顯示這類研究的結果:在 X 軸指定參數的改變量,在 Y 軸指定對這

一改變的響應。圖 3 即顯示了這一輸出的一個示例。在給定輸入范圍的情況下,如果響應的變化范圍很大,即意味著靈敏度較高;響應的變化范圍很小,即表示不靈敏。這類研究有助于向工程師說明那些值得做進一步研究的特征。

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另外,靈敏度研究可以向工程師指出意義最為重大的參數以及對目標有最大

影響的數值的范圍?；凇坝邢拊治觥钡膬?yōu)化程序可以完善這一研究過程,

其方法是根據某一具體參數的一系列數值求出問題的解,然后再描繪出目標以

及受約束的響應。

圖4 顯示了采用 SolidWorks Simulation 程序中的“設計情形” (Design Scenarios)

功能設置這樣一個靈敏度研究的輸入表。這一自動化方法通過指明待研究的維

度值,將每一個待考察的參數范圍均分為幾段。在解出每一維度的模型之后,

程序將生成響應圖解,如圖 4 所示。

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使用SolidWorks 進行優(yōu)化

SolidWorks Simulation 使用了基于“實驗設計”的優(yōu)化方式。要求解某一問題,

工程師會提供其維度設計變量的最大值和最小值,然后選擇“標準” (Standard)

或“高質量” (High Quality) 優(yōu)化方式。“標準”方式假設限制值之間的目標響

應曲線是線性的,只計算這些值處的響應?！案哔|量”優(yōu)化會考慮到在限制值之

間存在二階響應的可能性,除了極大、極小值之外還會求一個中間值。圖 7 顯示了隨三圓角的尺寸變化而自動執(zhí)行的汽車懸架設計迭代過程。這一情況下,設計約束是不超出材料在靜態(tài)載荷下的屈服強度。

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SolidWorks Simulation 優(yōu)化研究會為每一變量生成表征最佳配置的單一值。為了在采用此方法時獲得最高的準確度,工程師應該細化每一變量的取值范圍,并進行二次優(yōu)化或靈敏度研究。由此,他可以借助優(yōu)化程序快速、有效地了解如何改善自己的產品,并且實現最優(yōu)化設計。

進行優(yōu)化的最佳時機

負責優(yōu)化的工程師如果能在設計過程的早期階段執(zhí)行優(yōu)化過程,將能最大限度

地提高技術利用價值。隨著設計過程的進展,設計的復雜性會越來越高,更改

也將越來越難于評估和實施。

在設計的概念階段,工程師能夠借助于優(yōu)化,確保為基礎設計提供準確的材料、壁厚、硬化特征和扣緊方式等等。研究表明,產品成本的 80% 是在設計過程的最初 20% 階段確定的。為了確保參與競爭的產品發(fā)揮出最佳效果,很值得在產品開發(fā)的最早期階段考察一下理想配置。

除了在設計過程的早期階段執(zhí)行優(yōu)化過程這一點很重要之外,優(yōu)化在設計過程

的后期也有自己的用武之地,工程師能夠借助于這一手段解決問題或改善某個

特征。

優(yōu)化中 CAD 與分析之間的聯系

上述所有內容涉及的都是受“有限元分析”驅動的優(yōu)化,而“有限元分析”通常

與生成設計的 CAD 程序密切相關。CAD 系統(tǒng)對優(yōu)化同樣非常重要,原因在于

生成模型、尺寸標注方案以及嵌入關系的方法會影響設計師對不同設計方案的

考察能力。

在創(chuàng)建自己的模型時,工程師所考慮的尺寸應能允許修改那些以前經過優(yōu)化的

特征,同時不會導致任何模型重建錯誤。

規(guī)劃過程對優(yōu)化至關重要。設計師最好能先完全圍繞優(yōu)化目的生成 CAD 模型,

然后再借助于這一過程所收集的信息來完成對 CAD 模型的細節(jié)設計與生產。

零部件和結構的復雜性應該是他在選擇要研究的特征時所考慮的問題。

最大限度地利用優(yōu)化過程

那些打算將優(yōu)化過程作為設計與產品的改善手段的工程師需要清除他們頭腦中

任何先入為主的有關“最優(yōu)化”的概念。要實現這一目的,很大程度上可以先

由優(yōu)化程序提供相關信息,然后再由他們來了解各種數據的不同含義。

針對同一問題,思想開放的設計師可能會發(fā)現優(yōu)化工具提供了幾個不同的解決

方案 — 對這些解決方案,需要參照最終獲得質量最好、最贏利的產品的制造要

求和效率來加以考慮。

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優(yōu)化方面的成功故事

Alliance Space Systems

位于加州 Pasadena 的 Alliance Space Systems, Inc. (ASI) 為航天器和科學儀器設計與制造機械系統(tǒng)、機器人、機械結構與裝置。最為著名的是,ASI 為 NASA面向火星探險漫游車 (Mars Exploration Rover,MER) 任務所開發(fā)的大獲成

功的勇氣號和機遇號漫游車制作了機械臂。

ASI 使用集成的 SolidWorks Simulation 軟件來測試并優(yōu)化零部件和裝配體的

設計?！拔覀儗γ恳豢说闹亓?、每一毫米的空間都斤斤計較,” ASI 的工程總監(jiān)

Brett Lindenfeld 說?！耙驗槲覀兊姆治鋈藛T使用 SolidWorks Simulation 進行

應力分析和熱分析,他們能夠為我們的設計人員提供支持,并與設計人員展

開有效的協(xié)作,以便對設計加以優(yōu)化。我們的團隊將機械臂的體積減少了 20%,這相當于汽車的發(fā)動機和傳動裝置所需要的空間;同時將返工工作量保持在 1%之內。雖然時間很緊,但我們仍然推出了質量更高、更具創(chuàng)新性的設計。”

Kadant Johnson

位于密歇根州 Three Rivers 的 Kadant Johnson(前身是The JohnsonCorporation)為流程工業(yè)所用的流體和熱交換設備設計與制造先進的流程控制系統(tǒng)、旋轉

接頭、彎管和加熱系統(tǒng)以及相關的零部件。產品開發(fā)總監(jiān) Alan Ives 及其團隊需

要優(yōu)化高速造紙機干燥部分所用的旋轉接頭和彎管裝配體的設計。采用手工計

算和現有“有限元分析”軟件對已經成型的設計進行細化,這會非常浪費時間,

他們無法承擔這樣做的成本。該團隊需要新的工程解決方案,以便實現節(jié)約時