有限元仿真过程中,材料参数直接关系到仿真结果的准确性,与传统的结构仿真所需的材料性能不同,在聚氨酯发泡成型过程伴随着强烈的化学反应,如何模拟这些反应的特性决定了发泡仿真结果的准确性。
在InspirePolyFoam的材料参数中,针对不同的反应类型(凝胶反应、发泡过程)和不同的泡沫类型、不同的发泡剂,我们使用各自的A、dH、E和CO2饱和度等参数来描述。
整个过程由三部分组成,现场实验及测试和InspirePolyFoam仿真计算以及HyperStudy的参数优化。
通过现场实验获得上升曲线、温度曲线
InspirePolyFoam完成相同条件的仿真
HyperStudy完成材料参数的优化
基本材料信息
1、配方基本信息
2、物理发泡剂(如果有的话)
3、现场实验参数:
4、测试曲线
InspirePolyFoam仿真建模
根据实验条件在InspirePolyFoam仿真环境中,使用基本的材料参数创建相应的分析模型。
1、量杯模型和工艺参数
InspirePolyFoam 中有专门的参数化的量杯模型,用户可以简便快速地建立符合实验条件的量杯。
2:根据实验条件输入相应的参数:
3:编辑基本材料参数:
4、设置分析参数:
根据实验中,泡沫达到最大高度的时间设置分析时长。(例如,下图中的130秒)
求解前还可以设置网格参数:基本尺寸为5mm,同时在背底区域做局部网格细化。
通过仿真计算我们得到了发泡的高度曲线以供后续优化过程使用,此文件保存在计算文件夹中。
HyperStudy 建模和优化计算
以同时优化3个参数为例(更多的参数优化,其过程和思路一致,只需定义更多的参数即可)。
下图为这几个参数的优化范围和基准值。
在HyperStudy中注册PolyFoam求解器,以便后续优化的过程中使用其完成迭代计算。
创建新的优化作业:
创建参数化文件:
通过编辑InspirePolyFoam生成的material.json生成参数化文件。
参数化材料指标:
同样的方法和流程完成三个参数E、dH和CO2饱和度的定义
E的参数化及变化范围:
dH的参数化及变化范围:
CO2饱和度的参数化及变化范围:
编辑完成后保存该参数化文件。(material.tpl)
在HyperStudy作业中定义模型并读入之前定义的3个参数。
指定求解器输入文件(material.json),选择前面注册的发泡求解器。
添加所需文件:
初始计算已验证模型定义的正确性:
定义输出相应和相关的数据:
添加5个的数据源:
如下图分别是:上升高度测量曲线的横坐标、纵坐标,仿真高度曲线的横坐标、纵坐标,以及曲线的面积差。
查看面积差曲线图:
定义优化目标:
实现曲线面积差的最大值最小化。
点击,Evaluate,检查Value值。
定义优化:
检查之前的各个定义环节无误后,指定优化方法并设置:(优化方法的技术细节可以参看HyperStudy相关文档)
可以设置同时运行的数量,此次设置为2。
优化迭代完成后,可以查看迭代过程的信息和优化的结果。也可以重新调整参数范围和参数数量重新优化。