参数 CogniCAD演练

在CogniCAD中明确设置拓扑优化问题。

在CogniCAD中明确设置拓扑优化问题。

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本文介绍了Paramatters的Paramatters CogniCAD拓扑优化和生成设计程序。 CogniCAD是基于云的应用程序。用户上载CAD几何图形以STEP文件格式定义设计空间。 CogniCAD优化的重点在于,所生成的平滑几何图形直接适合作为STL或STEP文件导出并用于增材制造。 CogniCAD还包括应力约束以帮助确保最终结构具有可行的强度。

针对此演练进行的设计研究开发了一种容器及其内容物的支撑结构,该支撑结构在四个附着点处均与地面连接。容器及其内容物承受两种惯性载荷情况:垂直和水平。

图。1: 设计空间,其中容器和支撑点均突出显示为地面。所有数字均由Tony Abbey提供。

图1显示了CogniCAD中显示的设计方案。我已经概述了支撑螺栓和容器,以强调设计意图。

蓝色几何是允许的设计空间,可以通过拓扑优化器在其中添加或删除材料。容器占据了设计空间内的空白空间。定义了额外的空体积,以便在组装过程中接触螺栓。四个支撑螺栓定义为非设计空间。这些区域中的材料被保留。在容器区域周围还定义了其他非设计空间;四个固定螺栓和四个支撑垫。这在图2中突出显示。

图2: 容器附件的详细信息,突出显示螺栓和垫片。

单个设计空间和多个非设计空间由外部CAD装配中的零件定义,然后作为尺寸为mm的STEP文件导入到CogniCAD中。图3显示了导入了部件的CogniCAD界面。所有零件均列在左侧面板中,默认情况下未定义设计或非设计空间状态。

图3: CogniCAD界面已导入几何图形,并且正在等待第一步。

图3在右侧面板中显示了从1到6的一系列步骤。添加材料特性的第一步显示为待定。在这种情况下,可以从CogniCAD材料库中选择单一材料属性TiAl6V4钛。然后,用户可以继续执行第二步—使用装配零件定义设计和非设计空间。值得注意的是,非设计空间包含在设计空间中,而不是邻接设计空间。

只有一个部分定义了设计空间,因此在此步骤中其他12个部分仍未定义。第三步是将这些(前面描述的螺栓和垫片)定义为非设计空间。

第四步定义载荷工况,以及它们的载荷和约束动作。用户可以选择手动定义这些选项,或在CogniCAD AI工具的指导下进行选择。我在这里使用手动方法。对于每个工况,顺序是定义工况名称和分析类型,定义受约束的零件并定义要应用荷载的零件。图4显示了定义为一组的载荷,该载荷应用于多个零件。 CogniCAD计算合并的c.g.零件,然后可以通过此点施加力和力矩。图4显示了选择了约束和准备定义组负载的用户界面。

图4: 准备定义的组加载。

c.g.可以用作加载点或任何用户定义的点。在这种情况下,将使用加速度,因此将选择“加速度”选项卡。这需要定义该组的非结构性质量。这代表了容器的有效载荷及其内容。在这种情况下,值为0.44 kg,分配给零件。可以为每个零件编辑该值以提供更复杂的分解。还定义了加速度(400 g)和方向(-y)的值。

保存了工况,可以选择创建另一个工况。以相同的质量和加速度值重复设置,但是这次是在(-z)方向上进行。方便地,可以直接从先前的工况复制约束。可以针对每个工况突出显示已加载的零件,以进行检查。

现在,我们可以转到定义优化控件的第五步。这里有两个选项:

  • 生成设计探索

描述为将设计刚度最大化到指定材料比例,这是传统的拓扑优化方法。它需要估计体积分数,并且不会尝试满足应力或位移约束。与采用响应约束的替代选项相比,它是一种更简单的技术,占用的CPU更少,因此更便宜,更快。

  • 轻巧的生成设计 工程应用

这被描述为使承受应力,变形和振动约束的质量最小化。我使用的版本仅限于压力限制,但其他限制将在以后的发行版中提供。在这种情况下,体积分数会自动调整以获得最有效的设计。

Paramatters强调了其响应约束方法可快速实现实际设计的功能。体积分数法可用作补充设计空间探索工具。在本研究中,我将使用体积分数约束,然后使用应力约束方法。

生成设计探索运行

目的是使体积分数约束条件下的柔度最小(最大化刚度)。每个工况可以单独加权。例如,垂直荷载工况比横向荷载工况更为重要。在探索设计趋势时,这可能比使用正式的载荷范围更有用。我将权重设置为相等,并将体积分数设置为30%—意味着将删除70%的设计空间。

至此,CogniCAD估计了令牌的解决方案成本。影响成本的两个其他参数是解决方案的速度(慢,中,快)和分辨率(低,中,高)。分辨率还将直接影响解决方案的保真度,并因此影响最小成员大小。我最初的运行使用中等分辨率,因为我期待的是细长的配置,而不是厚重的整体式配置。我还使用了快速的求解时间(中等保真度无法提供中等速度)。

还有其他两个设计选项:在增材制造或熔模铸造制造工艺之间进行选择,以及在增材制造的情况下控制悬垂角。我使用默认45度悬垂的增材制造。这试图促进对平坦区域的拱形支撑,而不是陡峭的垂直到水平过渡,因为过渡太脆弱了。

完成最后一步后,即可运行优化。该项目将保存到云中的Paramatters机柜中,并排队并启动。图形化的机柜显示包括优化进度的实时更新以及配置可用时的预览。

第一次分析使用目标体积分数(VF)为0.3。期望的VF水平始终是对新结构的猜测。事实证明,VF为0.3时,该结构的最大应力低于为材料假定的300 MPa的极限,而最大挠度为0.027 mm。基于这些证据,我探索了逐渐降低的VF。图5显示了使用VF 0.3、0.2、0.1、0.05、0.025和0.023实现的六种配置。

图5: 最终的配置,可最大程度地减小VF范围内的合规性。

VF为0.3、0.2、0.1和0.05的配置显示逐渐形成了细长的构件,它们在有效载荷区域周围形成了笼状结构。螺栓固定的支撑区域从整体布置向单个支撑变形。

VF 0.025和0.023的配置需要以非常高的网格保真度运行,才能获得具有精细度的连续结构。对于优化器来说,这是一个非常具有挑战性的问题。较粗的保真度网格和相应的更大块结构将无法找到连续的体积。

图6: 两个载荷工况的结构质量顺应性变化。

结构质量与VF成正比。 0.44 kg的有效载荷质量保持恒定。蓝色(顺应性1)和橙色(顺应性2)这两个曲线分别表示了工况1(垂直500 g)和工况2(横向500 g)的柔度。负载情况1在VF的所有级别均占主导地位。当顺应性随VF的降低而迅速增加时,质量与顺应性之间的关系在高达0.1 F时呈线性关系。此时,配置从大块更改为精细。

惯性负载的影响很有趣。由有效载荷质量引起的载荷保持恒定,但是由于结构质量引起的载荷随着VF的降低而减小。

我还想回顾各种配置的峰值应力变化。图7显示了趋势。

图7: 在两种载荷情况下最大应力与结构质量的变化。

图中引用的应力是每种载荷情况下整个结构的最大应力。这些配置没有压力的限制,因此该值是合规性驱动配置的副产品。应力的平滑度是令人惊讶的,并且证明了通过该构型装配的平滑几何表面。当生成的几何图形作为STEP文件导出,导入到SolidWorks并使用SolidWorks模拟进行分析时,这一点得到了确认。

除了0.1的VF以外,大多数配置中的垂直负载情况是主要情况。

假定最大应力极限为300 MPa,随后修改为400 MPa。 VF为0.05及以上可满足此要求。

我还想看到位移趋势,如图8所示。

图8: 在两种载荷情况下最大位移与结构质量的变化。

图8显示了在两种载荷情况下,最大挠度随质量的增加相对较小,VF高达0.05。挠度然后迅速增加,特别是在垂直载荷情况下。向细长构型的过渡会产生高水平的挠度。

较轻的结构(VF 0.05及以下)似乎比应力敏感得多,对变形敏感。这里未显示VF 0.23的进一步配置。与VF 0.25相比,这导致挠度增加了600%,但应力仅增加了25%。显然,这些细长结构周围的挠度存在悬崖边缘类型的影响。

轻量级生成设计运行

最后,我切换到最小化合规性但有压力限制的替代优化策略。

根据到目前为止的结果,应该有可能将应力约束定为300 MPa,并且预期质量约为0.25 Kg(VF为0.025)。我运行了此设置,还运行了400 MPa的应力约束,该约束应该更轻。

这两种配置如图9所示。

图9:  配置可在变化的压力约束下最大程度地降低法规遵从性。

两种配置与之前的设置不同,没有尝试“cage in”有效负载区域。质量和应力响应的比较如图10所示。

图10: VF约束(右侧图)和应力约束(左侧图)的应力与结构质量。

图10表明,可以用0.033Kg和0.023Kg的结构分别达到300MPa和400MPa的目标应力。这些分析必须使用非常高保真的网格进行。从应力的角度来看,这两种结构都是可行的,与之前没有应力约束的结构相反。在0.021 Kg下无应力约束的应力响应达到933 MPa。图11示出了两种配置中的对比。

图11: 没有应力约束(下部)和有应力约束(上部)的最小质量之间的对比。

对于应力约束分析,挠度仍然很高,分别为0.451毫米和0.602毫米(0.033千克和0.023千克)。但是,它们是对无约束分析的一种改进。有趣的是,一旦CogniCAD具有可用的位移约束,是否可以将其收紧。同时,如果从先前的运行中知道了柔度和位移,则柔度可以用作控制位移的约束。基于图6所示的趋势,使用了400 MPa的应力和550 N mm的柔度。这导致质量为0.33 kg,最大挠度为0.511 mm,比0.602 mm有所改善。

我还预览了即将到来的介观设计选项,该选项允许进行有机蜂窝式设计。该问题在0.1 VF的水平上运行,结果设计如图12所示。

图12: 体积分数为10%时的介观设计结果。

结论

在CogniCAD中设置拓扑优化问题非常简单。在基于云的机柜中复制设计研究的能力意味着可以轻松实现VF,约束类型等方面的变化。完成后,可以在基于云的机柜中独立审查每个模型。

优化程序非常成功地实现了本研究所追求的很小但因此具有挑战性的体积分数的平滑高保真配置。预计对计算资源的需求很大。

我期待着试用具有位移和振动约束的CogniCAD将来的版本。我也热衷于探索即将发布的分布式细观结构选项。

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托尼修道院

托尼修道院是他自己的公司FETraining的顾问分析师。他还担任NAFEMS的培训经理,负责开发和实施培训课程,包括电子学习课程。发送有关此文章的电子邮件至 [电子邮件 protected].

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