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仿真干货丨ANSYS Workbench结构参数优化和拓扑优化

1年前浏览7531

     
响应面优化    

   
在结构设计中如何寻找最合适的筋板尺寸,使结构满足应力和变形要求?
 
 
确定关键参数,定义DOE函数,生成响应面定义目标函数,优化出最优解  
 
 
DX使用三种不同类型的参数:  
  • 输入参数        
  • 响应(输出)参数        
  • 派生参数        
输入参数:  
  • 定义几何、载荷、材料特xing的参数
  • 输入参数的定义范围可以发生改变,它们包括CAD参数、仿真参数和DM参数
响应参数:  
  • 反映了分析的输出和响应
  • 典型的包括(不局限于此):体积、质量、应力、频率等
DOE试验类型主要有如下几种:  
  • Central Composite Design(CCD) [default]
  • Box Behnken Design
  • Optom + Sampling
  • Sparse Grid Initialization
  • Latin Hypercube Samplong Design
 
CCD算法,设计点个数=1+2n+2^n最多可有20个设计参数,适用于二阶响应面创建  
 

 
 
 
BDD比CCD全阶模型需要更少的DPs,避免极端角点的DPs在极端角点预测不如CCD,最多支持12个输入参数,每个参数只有三层变量  
 
 
  • 拉丁超立方体抽样(Latin hypercube sampling design)避免样本聚类的随机抽样方式
  • 这些点在设计空间的一个正方形网格中随机生成,但没有两个点共享相同值的输入参数
 
  • 自定义抽样(Custom/Custom Sampling)
  • 允许用户创建自己的DOE方案,外部导入DPs
  • 可以通过增加采样来自动填充DPs
  • 可以对已经存在的DOE进行填充
 
  • Response Point(响应点):虚拟近似解,通过响应面拟合得到    
  • Verification Point(验证点):真实解,不用于响应面拟合,用于评估响应面质量    
  • Refinement Point(改进点):真实解,用于响应面计算,用于改进响应面质量    
  • Design Point(设计点):在DOE中设置,真实解,用于拟合响应面    
标准响应面,完全二阶多项式:
  • 对于大量DPs,该方法非常适用
  • 基于修正的二次多项式进行拟合,当输出参数的变化轻微/平稳时,拟合结果较为准确
  • Response Point(响应点)
Kriging (克里格法 )修正设计点,会出现曲线振荡可以通过在响应面上插入Refinement Point(改进点)来修正响应面
Non-parametric Regression(非参数回归法 ):
  • 基本的想法是公差在周围形成一个狭窄的包络线,真实的输出曲面和所有或大部分的采样点必须/应该在这包络线内
  • 适用于非线xing响应面,计算过程缓慢,建议仅在二次响应面模型的拟合优度不理想时使用
Non-parametric Regression(非参数回归法 )允许设计点之间有包络容差
Kriging (克里格法 )插值设计点,响应面上会有振荡
Genetic Aggregation(基因聚合):
  • 运行一个迭代遗传算法来寻找最佳响应面类型和输出参数设置,并结合他们进行几个响应面的聚合,响应面结果是最优的
  • 计算时间很长,其目标是满足3个主要标准,以获得最佳响应面
拟合优度曲线:
  • 可以通过曲线快速的判断响应面的质量
  • Coefficient of Determination :可确定系数
  • Maximum Relative Residual :zui  da相对残差
  • Root Mean Square Error:均方根误差
  • Relative Root Mean Square Error:相对均方根误差
  • Relative Maximum Absolute Error:相对极值误差绝对值
  • Relative Average Absolute Error:相对平均误差绝对值

  • 响应面
  • zui  da最小搜索
  • 灵敏度曲线
  • 局部灵敏度
  • 蛛状图

定义目标函数和优化算法

Screening(筛选法)

  • 非迭代的直接取样法
  • 支持多目标和约束、支持所有类型的输入参数(连续或离散)
  • 通常用于初步设计,准确度与样本数量有关
  • MOGA (多目标遗传算法)
  • 支持多种目标和约束,要求输入参数为连续参数
  • 适合计算全局zui  da值/最小值,可以规避局部最优的陷阱
  • NLPQL (二次拉格朗日非线xing规划)
  • 支持单目标,多约束,要求参数保持连续,适合于局部优化
  • MISQP(混合整数序列二次规划)
  • 支持连续或离散的输入参数
  • 只支持单目标,只生成一个最优解,适合局部优化

     

     
Excel表格数据优化    

   
  • 基于DX可以对Excel表格中的数据进行优化分析

  • 在Excel中做好参数定义    

添加Microsoft Office Excel模块,导入做好参数定义的Excel表格,定义输入、输出参数

  • 在Excel表格,输出参数可以定义为输入参数的函数表达式,添加DOE模块
  • 在DOE中生成输入设计点,WB会根据Excel表格中定义的函数表达式求解出对应的输出参数 

DX也可以导入离散的设计点。DOE算法设置为Custom,根据实际数据,分别设置每个输入参数的变化区间

  • 设计点应按照如下格式编辑,表格中包含输入和输出参数的所有数据
  • 输入参数的zui  da最小值应与其在DX中设置的变化区间一致
在DOE界面中可以导入编辑好的设计点数据,DX先导入输入参数,然后点击Update,再导入输出参数,若部分设计点导入失败,待Update结束后,可单独删除,不影响后续分析

后续操作同一般优化


     

     
拓扑优化    

   

拓扑优化一般分析流程

选择优化区域:
  • Geometry,可能是整个组装件, 部分组装件, 或者单个或多个零件
  • Named Selection,可能是几何模型或者网格集 合

排除优化区域:
  • Geometry,可能是整个组装件, 部分组装件, 或者单个或多个零件
  • Named Selection,可能是几何模型或者网格集 合
  • 边界条件

结合Named Selection选择不同区域的网格

对于Static Structural and Modal 分析可以定义如下优化目标:

Static Structural:

  • 单个或多个载荷步

  • 最小柔度;最小体积;最小质量

Modal:

  •  单个或多个固有频率

  • zui  da频率;最小体积;最小质量 

  • 使用worksheet表,在Static Structural中对不同载荷步施加权重系数, 或在Modal分析中对不同振型施加权重系数 
  • 同一载荷步中可以对Force和Displacement施加不同权重系数(新功能)

多工况拓扑优化流程:

多优化目标:质量 (默认设置,50%) ,体积 (默认设置,50%)

  • 结构材料不同,设计方案不同,优化结果也不同
  • 结构质量分布一致时,质量和体积的优化结果一样

其余约束条件:
  • 全局等效应力约束:对优化区域的zui  da等效应力进行约束,可以对单个或所有工况
  • 位移约束:对所选几何、节点的三个方向的zui  da位移进行约束
  • 局部等效应力约束:对所选的几何(面,线或体)、网格的zui  da等效应力进行约束
  • 支反力约束:对优化区域的三个方向的支反力进行约束
  • 频率约束:用于动力学

支反力约束:支反力方向基于节点坐标系,可以对不同工况设置不同约束条件,可以多次使用,基于节点或几何施加。

位移约束:施加17个位移约束,zui  da限制0.013mm,最小显示0.02mm,前后结果对比

全局zui  da等效应力约束:zui  da应力受到约束,所有的网格都考虑在内,同时迭代次数会变多,采用的是网格平均应力

可以定义如下制造约束: 

  • 最小元件尺寸 

  • zui  da元件尺寸 

  • zui  da、最小元件尺寸可以使用系统默认尺寸,也可以手动修改

  • 网格尺寸可定义为最小元件尺寸的40% 

对称制造约束:

  • 通过局部坐标系定义对称zhong  xin

  • 用户设置对应的对称轴

对称制造约束:

  • 设置圆周对称数量

  • 通过局部坐标系定义对称zhong  xin

  • 用户设置对应的对称轴

拉出方向(Pull Out Direction):

  • 避免底切

  • 便于铸造

  • 采用局部坐标系定义方向

拉出方向(Pull Out Direction)在不同设置下的分析结果,通过局部坐标系和坐标轴位置定义参考平面和拉出方向

挤出(extrusion):

  • 类似于扫略

Without

With

来源:CAE仿真学社
Workbench拓扑优化铸造参数优化材料试验曲面ANSYS
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首次发布时间:2023-04-11
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