本文摘要(由AI生成):
这篇文章主要介绍了 HyperWorks 中的三个优化模块,并重点讲述了多模型优化。多模型优化是指在优化过程中需要同时考虑多个模型的情况。文章通过实际案例详细介绍了多模型优化的应用场景和具体操作方法,并强调了多模型优化中模型的几何形状不一定完全相同。
本系列文章会涉及到HyperWorks中的3个主要优化模块,3个模块的具体定位见下图↓
言归正传,本期的主题是多模型优化。
首先,需要解释一下为什么要进行多模型优化,以及什么情况下需要进行多模型优化?
故事的开始是这样的......
从前有条河,车辆要过河得绕一大圈
所以司机们希望河上能有座桥↓
OptiStruct认为优化这座桥挺容易的,三下五除二就得到了优化结果↓
但是,航运部门有意见了,因为这座桥高度不够,有了桥,船就无法通行了。所以必须把桥造得足够高或者有船时需要先把桥折叠起来让船通过,然后再恢复原样。
最终设计部门决定设计一座可以折叠的桥↓
如果只是折叠而不通车,OptiStruct认为只是模型和载荷不一样,优化方法是一样的。
设计这座桥的时候需要同时考虑这两种情况,该怎么办呢?这就需要一个协议,比如模型1的优化结果和模型2的优化结果移动旋转后可以重合。
故事讲完了,接下来看看具体怎么优化吧。
这两个模型都没什么特别的,只是没有优化的目标而已。我们需要使用第二类响应把这两个模型的应变能加起来作为多模型优化的响应。
多模型第二类响应的创建目前HyperMesh没有提供界面,不过徐自立提供了一个界面。
提交计算的选项如下图所示,-np后面的数字是模型数加1。
如果各个部分的网格模型是一模一样的,这个例子也可以使用多工况进行优化。实际上多模型优化的模型可能是不同的,或者只共享部分相同设计。
各个模型可以设置独立的目标和约束,也可以定义全局的响应,例如:
1. 各个模型具有相同的设计,但是使用不同的网格模型。
2. 相似的模型,有基于工况的参数配置和部件属性(如阻尼)
3. 不同的模型,需要将不同模型组合得到最终的目标和约束,比如总体积最小等。
4. 不同的模型,共用部分相同的设计。
接下来举一些更实际一点的简单例子↓
1. 平板的拓扑优化
• 板的两端固支,中部受侧向载荷作用。
• 考虑两个设计,中间设计可以不一致,但是要求两端的设计一致
• 要求优化结果为对称设计
• 优化目标:柔度最小
• 优化约束:体积百分比<=0.3
• 制造约束:使用最小成员尺寸约束
优化结果如下:
左边单模型优化的结果所有部位都不相同,右边使用多模型优化两端的优化结果是完全一样的。这个例子只是为了说明一种多模型优化的应用场景,没有提供模型和视频。
2. 挖掘机结构拓扑优化
下图中的挖掘机,执行机构和冲击钻的工况和铲斗时的工况,模型都不同。
上图中单模型优化的结果左右完全不同。
上图使用多模型优化两端的优化结果是完全一样的。
既然要求结果是“相同的”,那么设计空间的几何形状是不是必须也完全相同呢?
并不是。
OS-E: 0825就是这样一个例子,不同的几何形状(长度是2倍关系,高度是3倍关系),载荷和约束也不相同,我们可以要求优化结果也是同样的对应关系(长度 x 2,高度 x 3后优化结果完全一样)。
空间上也可以有相对移动和转动,这些和Master/Slave的定位方法是一样的,具体的定位方法如下↓
1. anchor node确定坐标原点的移动距离
2. first grid对齐x轴
3. second grid对齐xy平面
4. third grid确定z轴方向
上图左边是master中的点,右边是master中的点。
优化结果如下图所示(相同的缩放比例):