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SolidWorks仿真分析
发表时间:2011-6-30
关键字:有限元分析仿真优化SolidWorks
替换式研究对于快速评估多个选项很有价值,它可以确定哪一个可能的变化(如果有的话)会对零部件产生最大的影响。因为特征的组合数可以是无限的,所 以对每次迭代及其相应的响应进行记录,这一点很重要一可以避免重复或遗漏。SolidWorks的用户可以使用"配置” (Configurations)这一优秀的实用工具 来管理替换式研究迭代。
优化是对重量、应力、成本、挠度、自然频率或温度因素进行计算,所有这些都以尺寸、载荷和约束、材料和/或制造要求为条件。本文考察了优化过程中 的一些基本概念、目前可供受“有限元分析”驱动的优化过程使用的工具,然后将着重讲述设计工程师如何在他们的日常工作中取得最好的优化效果。
优化简介
十年前,设计工程师开始学****使用有限元分析(finite element analysis, FEA)、计算流体力学(computational fluid dynamics, CFD)和运动仿 真等计算机辅助工程(computer-aidedengineering, CAE)工具,并将它们作为尽快推出更好的设计的重要手段。他们相信,借助于这类工具所设计出的零 部件、装配体和产品能够经受住有可能加诸其上的最为粗暴的使用。
不过,旨在满足“最坏情况”的产品,对实际操作环境来说可能并非最佳设计。它们可能会因要满足安全与强度的要求而被过分设计,远超出它们使用目 的的要求;或者非常难于制造,成本高昂。如果设计工程师进一步希望自己设计出的产品就其功能而言是最好、最赢利的,则他们需要将下一个CAE步骤带入 产品开发过程中,这就是优化。
设计工程师眼中的优化
设计优化可以提高产品的价值,其手段有:提高产品在自身操作环境中的性能;或者减少用来制造产品的材料数量,降低产品的生产成本。通过加入优化 过程,设计工程师能够增进对其产品表现的了解,并对设计加以改进,同时还能不违背从前面已完成的分析中得出的数据。
图1:与扳钳有异曲同工之妙的优化过程
优化的基本组件
优化的过程有三个主要组件:
?目标
?约束
最简单的情况下,经过优化的设计应该通过改变变量求得目标的最大值或最小值,同时确保关键性响应不超出所定义的约束条件。
目标就是执行优化过程的目的所在。例如,如果某家公司研究表明,生产重量最轻或价格最低的产品将赢得竞争优势,那么,最大限度地减少重量或成本 就将成为优化的目标—这类情况称为单目标优化。
工程师经常需要面对多目标优化,不过,这种情况下所需要的资源可能超过日常所能提供的量。如果设计工程师能够将他的问题定义细化为一个目标(或 一次只有一个目标),优化过程就能变得简单。在大多数情况下,处理结构响应的工程师会将重量最小化作为目标。在流体应用中,最常见的目标是实现压降 和紊流能最小化或速度最大化。
约束将现实带入了优化。图2中显示的悬臂示例就属于这类情况。如果将优化问题设置为不受约束的重量最小化问题,优化程序将直接选择尺寸变量所允 许的用料最少条件。不过,在现实世界中,绝大多数零部件都会
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