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利用HyperStudy实现焊接变形率降低93%

2014/5/27    来源:Altair        
关键字:HyperStudy  焊接变形  
文章介绍了Altair使用HyperStudy找到最有效的焊点布局,以最大程度减少焊接变形,节省了大量的时间和成本,同时也保持了高性能。

项目介绍

    Gestamp Tallent Ltd是世界级的汽车零部件设计商、开发商和制造商,为汽车行业提供尖端的底盘结构件与悬挂系统产品、白车身结构以及模块与系统。

    Gestamp Tallent集团主要致力于创新型产品的研发,旨在提高车辆安全性并实现车辆轻量化,从而减少能源消耗和对环境的影响。Gestamp在全球拥有30,000多名员工,旗下96家制造厂遍及世界20个国家/地区,目前仍继续在增长型市场中扩张业务足迹。

    Gestamp Tallent当时利用了BMW MINI车的前副车架支撑塔来验证焊接变形优化方法。该支撑塔结构细长,因而特别容易发生焊接变形。此优化方案的目的就是将支撑塔的变形程度降至最低,而这个变形程度则按照焊接部分冷却时塔顶的移位来测量。

挑战

    焊接变形是钢板产品制造领域面临的重要难题,在多种情况下会导致产品生产成本的增加。这种情况在汽车业尤为突出,该行业的公差标准非常严格,而且要求零部件兼具复杂性和高性能。

    焊接冷却会导致钢板收缩,进而引起相当大的变形,这时需要采取额外的措施才能恢复此过程中失去的几何结构。

    零件各个部位的焊接顺序在很大程度上会影响该零件的变形程度,因为刚度变化主要取决于哪些焊点已完成。

    通过利用最新技术将焊接变形程度降至最低,从而节省不必要的流程,能够使企业获得独特的优势。

解决方案

    几年前,Gestamp Tallent就选择了Altair HyperStudy CAE平台为他们的优化项目提供支持。为了进一步研究焊点删除优化,他们再次选择了Altair HyperStudy产品。通过HyperStudy,用户可以基于多个仿真代码对模型进行实验设计(DOE)、优化和随机研究。

    为避免优化算法从支撑塔删除过多的焊点和破坏结构完整性,HyperStudy对负荷状态下的支撑塔刚度施加了一个约束条件。

    最初使用的优化算法是由HyperStudy管理的HyperStudy自适应响应面法(ARSM)。

    在ARSM算法提供了局部解决方案后,Gestamp Tallent又尝试了一种通用算法,以研究它能否成为更有效的全局解决方案。这种通用算法能够充分利用一个集群中的多个CPU,适用于离散型问题。但要找到全局最优方案需要多次迭代,这种方法后来被发现是非常耗费成本的。

BMW MINI副车架

BMW MINI副车架

优化过程

优化过程

    随后,Gestamp Tallent将混合多目标(HMMO)方法同时用于梯度搜索算法和全局搜索算法。HMMO提供的解决方案与ARSM算法相同,这表明在给定的刚度约束下,ARSM解决方案是全局最优方法。

责任编辑:吴星星
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