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HyperMesh二次开发实践:钣金厚度优化工况创建策略解析

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优化是CAE分析中的关键环节之一。目的是如何以最小的成本满足产品性能。可以说仿真工程师的大部分精力都消耗在优化以及优化所延伸的工作中,并且这个过程很大程度依靠工程师的经验。


据有关研究资料显示,若汽车整车重量降低10%,燃油效率可提高6%~8%,汽车整备质量每减少100kg,百公里油耗可降低0.3-0.6lL,汽车重量降低1%,油耗可降低0.7%。


厚度优化属于尺寸优化的一个应用方向,尺寸优化则是指在设计过程中调整部件的尺寸,包括长度、宽度、高度等方面的调整,以实现最佳设计。尺寸优化的重点是通过对结构的几何参数进行。


本篇文章以HyperMesh为平台,探讨二次开发如何在优化流程中提供帮助。从而实现钣金厚度优化工况的快速创建,以及如何将优化结果应用到模型中。


尺寸优化在钣金厚度优化的应用场景,即通过修改属性的厚度值的方式,让产品在使用最小尺寸的情况下达到性能指标,同时正确的厚度分布可以有效提高结构的强度、刚度和稳定性。


在HyperMesh中,钣金厚度优化工况的手动创建可以分为以下几个步骤:

1、导入网格模型并设置材料属性;

2、并设定灵敏度边界条件,进行灵敏度分析;

3、筛选出关键厚度变量;

4、定义优化目标、约束条件和尺寸优化范围;

5、后处理读取最后一次迭代结果,即查看优化结果;

6、通过导入功能,导入优化结果文件实现模型的更新;

7、模型验证。


请看视频演示。

这是altair关于白车身尺寸优化前处理的演示。



最后,介绍下二次开发对于优化工况创建的帮助。

对于工况的创建,HyperMesh提供了更便捷的方法gauge,能快速指定变量尺寸的上下限,所以在前处理阶段能提供的自动化工具就很少,可以从模型统计,结果对比等方面提供工具。

1、识别对称件;

2、优化前后的模型差异对比;

3、结果的提取:提取模型的数值类结果,曲线类结果;

.........


之前在ANSA文章结尾的时候,提了一句说后面准备写下优化方向的文章,在写的时候,随便搜索了一下网上已有的文章,发现写优化的文章太多,并且还非常详细,在B站上,altair的优化教程也非常之多,再继续写同质化太严重了。看前人写的资料掌握优化是没问题的,所以这个系列就暂停了,以后还是写二次开发的吧,写这个比较少。


来源:TodayCAEer
HyperMesh二次开发汽车ANSAUG材料钣金Altair
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首次发布时间:2024-08-14
最近编辑:2月前
TodayCAEer
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HyperWork 2024 -基于Python语言的二次开发-背景与案例演示

Hello,好久没写基础性的文章了,最近老是在整活和摸鱼之前反复横跳,现在回归正常,我们来讲讲24版本的hyperwork二次开发语言。在23版本发布会时,方老师就讲到开始支持Python了,但那时候功能有限,放开的API很少,没有去研究。目前24版本的出来了,大部分API都有对应的接口,可以开始进一步学习了,目前24版本的并没正式发布,网上找都都是属于测试版,存在部分bug,尝鲜可以,还是不建议应用到工作中。Hyperworks的二次开发最初是基于Tcl语言,这是一种脚本语言,以其简洁和易用性著称。然而,随着Python语言的普及和其在科学计算、数据分析以及机器学习等领域的强大功能,Hyperworks逐渐引入了Python作为其二次开发的新语言选择。Python的引入为用户提供了更多的灵活性和强大的库支持,使得复杂的开发需求,任务得以更加高效地完成。因此,将Hyperworks的二次开发从Tcl语言转换到Python语言不仅是技术趋势,也是用户需求的体现。通过Python编程相较于Tcl会更有趣,以前的tcl语言对应的API同样也是支持,通过hw.evalTcl调用,采用混合编程即可。hw.evalTcl("*clearmarkall1")本系列文章旨在帮助用户了解和掌握Python语言在Hyperworks二次开发中的应用。我们将从基础介绍开始,逐步讲解Tcl和Python的语法差异,并提供丰富的转换示例和实战案例。通过系统的学习,希望各位能够灵活运用Python进行Hyperworks的二次开发,实现仿真流程的自动化。以下是准备的一些目录,有需要再更改了:背景介绍Tcl语言基础回顾Tcl与Python的语法差异常见API的Tcl到Python转换示例Python在HyperWork二次开发中的基础应用Hyperworks的插件集成方法使用Python进行Hyperworks脚本编写的实战案例..............通过本系列文章的学习,希望大家能掌握如何使用Python进行Hyperworks的二次开发,从而提升工作效率和仿真效果。希望大家在学习过程中,能够积极实践,深入理解Python的强大功能,为仿真工程的高效开展提供有力支持。不清楚怎么运行交互选择的API一直转圈圈,所以需要先将节点放入set中importhmimporthm.entitiesasentsession=hm.Session()all_models=session.get_all_models()model=hm.Model(sorted(all_models,key=lambdax:int(x.split("_")[1]))[-1])col_elem=hm.CollectionByInteractiveSelection(model,ent.Node)具体的内容还得得去看帮助文章,里面有更详细的资料,如果是将帮助文档的资料拿来写又觉得没必要。最好的学习资料就是帮助文档。来源:TodayCAEer

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