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基于Pro/E行為建模的型材結構優化設計

2015-11-12 09:01:20葛煒
機械工程師 2015年5期
關鍵詞:優化分析設計

葛煒

(西子奧的斯電梯有限公司,杭州310019)

0引 言

行為建模(Behavioral Modeling)功能是PTC軟件中特有的功能。它是一個功能擴展模塊,其目的是使CAD軟件不但能用于造型,更重要的是能用于智能設計,尋找最優解決方案。同時它也是一種參數設計分析工具,在特定設計意圖和設計約束前提下,經一系列測試參數迭代運算后,為設計人員提供最佳的設計建議[1]。

現有對行為建模的應用主要集中在產品特征的優化,如容器容積的優化設計[2-3]。本文將行為建模的方法拓展到型材設計當中去,在實現產品性能達到目標的情況下,實現了產品成本的最優。

1 行為建模功能

Pro/E的行為建模模塊可以對模型進行多種分析,包括物理性質、運動情況等測量,將分析結果反饋到模型,并自動修改設計。具體分析有:敏感度分析、可行性/優化分析、多目標設計研究。其中優化分析只適用于一個設計目標,多目標設計研究可以用于解決多個設計目標的優化問題。

2 行為建模的一般步驟

行為建模的一般過程如圖1所示[4]。

分析特征屬于基準特征的一種,包括基于模型測量和分析的特征參數、幾何圖元。其目的是對要設計優化或是可行的參數進行分析。

敏感度分析用于分析獲取尺寸或者參數對設計目標的影響程度,減少優化參數數量和參數范圍,從而加快設計速度。

可行性/優化分析是使系統計算出一些特殊尺寸值且滿足某些指定約束,并從中找出可行的解決方案。

圖1 行為建模的一般步驟

多目標設計研究側重于處理大量設計變量與設計約束產生矛盾和眾多設計目標的情況,并找出最優設計。

3 型材結構優化設計應用

3.1 設計案例

要求設計一個外形尺寸為30 mm×168 mm×1 500 mm的鋁型材,滿足在5 000 N/m2均布載荷的作用下變形不超過3 mm,且重量最輕。

3.2 建立設計模型

建立圖2所示初始模型。

圖2 初始模型

型材可視為簡支梁,簡支梁撓度計算公式為

式中:q為均布載荷大小;l為型材受載荷方向長度;E為材料彈性模量;I為慣性矩。

根據式(1)求得滿足撓度要求下的型材最小慣性矩為 2.56×105mm4。

3.3 建立分析特征

對型材的截面屬性進行分析。如圖3所示,打開分析→橫截面質量屬性→選擇橫截面所在平面→選擇特征。在特征選項卡中勾選橫截面面積和主慣性矩(最小)兩個選項。根據分析可得,初始模型的主慣性矩在(2.85~6.13)×105mm4之間,大于目標慣性矩。

圖3 橫截面屬性界面

3.4 敏感度分析

通過敏感度分析找到各個參數的合適范圍。打開分析→敏感度分析→選擇變量尺寸→輸入范圍→選擇出圖用的參數MININERTIA(主慣性矩)。按以上步驟,對圖4中的所有尺寸進行敏感度分析,可以得到圖5所示兩大類結果。

圖4 敏感度分析界面

圖5 敏感度分析結果

從第一張敏感度圖中可以看到該尺寸的變化對主慣性矩影響是一條直線,這也就意味這個尺寸的變化與主慣性矩的大小基本無關,可以不將該尺寸放入到后續的分析中,以減少總參數量。

從第二張敏感度圖中可以看到該尺寸的變化對主慣性矩的影響是一條斜線,這意味著這個尺寸的變化和主慣性矩的大小是線性相關的,需要將該尺寸納入到后續的分析中去。

3.5 可行性/優化分析

在 可 行 性/優化分析對話框中選擇可行性分析,并在設計約束中添加MININERTIA( 主慣性矩)不小于2.56×105mm4這一約束條件。在設計變量中添加所有相關聯的尺寸。進行計算→系統提示已找到可行解決方案。

接著在可行性/優化分析對話框中選擇優化分析,在目標中選擇“最小化”“AREA:SECTION”,將優化目標設定為型材的截面積最小。計算后得到圖6所示優化目標收斂圖,表明優化設計已完成。退出優化/可行性界面,可以得到圖7所示優化后的型材形狀。

圖6 優化目標收斂圖

圖7 優化后型材形狀

4結 語

型材在機械設計中應用相當廣泛,Pro/E的行為建模技術為這類產品的優化設計提供了解決方案。在競爭激烈的今天,好的產品不僅僅需要具有良好的性能,更需要實現最優的性價比。

[1]魏艷春,蹇興東,史慶春.Pro/E的行為建模技術[J].組合機床與自動化加工技術,2006( 12):25-28.

[2]鄧發云.Pro/E行為建模技術在容器設計中的應用[J].機械管理開發,2010,25( 2):193-196.

[3]周建華.三維參數化行為建模技術在包裝容器優化設計中的應用研究[ J].包裝工程,2005,26( 4):76-78.

[4]佟河亭,李超,王炳強.Pro/ENGINEER WILDFIRE 4.0機構運動仿真和動力分析[M].北京:人民郵電出版社,2009:178.

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