1、運用ANSYSWorkbench快速優化設計編輯條目12.1560次1人1個字號:大中小我來說兩句(0)摘要：從易用性和高效性來說AWE下的DesignXplorer/VT模塊為優化設計提供了一個幾乎完美的方案，CAD模型需改進的設計變量可以傳遞到AWE環境下，并且在DesignXplorer/VT下設定好約束條件及設計目標后，可以高度自動化的實現優化設計并返回相關圖表。本文將結合實際應用介紹如何使用Pro/E和ANSYS軟件在AWE環境下如何實現快速優化設計過程。關鍵詞：有限元分析、集成、ANSYSWorkbench1前言ANSYS系列軟件是融合結構、熱、流體、電磁、聲于一體的大型通用多物理

2、場有限元分析軟件，在我國廣泛應用于航空航天、船舶、汽車、土木工程、機械制造等行業。ANSYSWorkbenchEnvironment(AWE)是ANSYS公司開發的新一代前后處理環境，并且定為于一個CAE協同平臺，該環境提供了與CAD軟件及設計流程高度的集成性，并且新版本增加了ANSYS很多軟件模塊并實現了很多常用功能，使產品開發中能快速應用CAE技術進行分析，從而減少產品設計周期、提高產品附加價值。現今，對于一個制造商，產品質量關乎聲譽、產品利潤關乎發展，所以優化設計在產品開發中越來越受重視，并且方法手段也越來越多。從易用性和高效性來說AWE下的DesignXplorer/VT模塊為優化設計

3、提供了一個幾乎完美的方案，CAD模型需改進的設計變量可以傳遞到AWE環境下，并且在DesignXplorer/VT下設定好約束條件及設計目標后，可以高度自動化的實現優化設計并返回相關圖表，本文將結合實際應用介紹如何使用Pro/E和ANSYS軟件在AWE環境下如何實現快速優化設計過程。2優化方法與CAE在保證產品達到某些性能目標并滿足一定約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。例如，在保證結構剛強度滿足要求的前提下，通過改變某些設計變量，使結構的重量最輕最合理，這不但使得結構耗材上得到了節省，在運輸安裝方面也提供了方便，降低運輸成本。再

4、如改變電器設備各發是一個典型的自然對流散熱問題的熱部件的安裝位置，使設備箱體內部溫度峰值降到最低，優化實例。在實際設計與生產中，類似這樣的實例不勝枚舉。優化作為一種數學方法，通常是利用對解析函數求極值的方法來達到尋求最優值的目的。基于數值分析技術的CAE方法，顯然不可能對我們的目標得到一個解析函數，CAE計算所求得的結果只是一個數值。然而，樣條插值技術又使CAE中的優化成為可能，多個數值點可以利用插值技術形成一條連續的可用函數表達的曲線或曲面，如此便回到了數學意義上的極值優化技術上來。樣條插值方法當然是種近似方法，通常不可能得到目標函數的準確曲面，但利用上次計算的結果再次插值得到一個新的曲面，

5、相鄰兩次得到的曲面的距離會越來越近，當它們的距離小到一定程度時，可以認為此時的曲面可以代表目標曲面。那么，該曲面的最小值，便可以認為是目標最優值。以上就是CAE方法中的優化處理過程。一個典型的CAD與CAE聯合優化過程通常需要經過以下的步驟來完成：1、參數化建模：利用CAD軟件的參數化建模功能把將要參與優化的數據（設計變量）定義為模型參數，為以后軟件修正模型提供可能。2、CAE求解：對參數化CAD模型進行加載與求解3、后處理：約束條件和目標函數（優化目標）提取出來供優化處理器進行優化參數評價。4、優化參數評價：優化處理器根據本次循環提供的優化參數（設計變量、約束條件、狀態變量及目標函數）與上次

6、循環提供的優化參數作比較之后確定該次循環目標函數是否達到了最小，或者說結構是否達到了最優，如果最優，完成迭代，退出優化循環圈，否則，進行下步。5、根據已完成的優化循環和當前優化變量的狀態修正設計變量，重新投入循環。下圖是AWE環境下數值優化的過程框圖圖1AWE環境下數值優化的過程框圖AWE環境下優化的特點DesignXplorer/VT是基于,WorkBench平臺的設計變量研究及多目標優化工具，優化設計的主要數據處理工作由DesignXplorer/VT完成。目前ANSYS的多目標優化技術包括：DOE方法和VT技術。DOE方法DOE：DesignOfExperiments,實驗設計。根據輸入

7、參數的數目，利用蒙特卡羅抽樣技術，采集設計參數樣點，計算每個樣點的響應結果，利用二次插值函數構造設計空間的響應面或設計曲線。VT技術VT技術：完全基于單個單元解，采用泰勒展開以及網格變形技術得到響應面，因此，計算時間大大減少。DesignXplorer/VT實現的優化方式A)多目標優化實際工程需要多個優化目標，工程中需要產品的總體性能較好，而不是某一項指標最好。產品多項指標皆趨向于最好，而不能某項指標達到最好而無視其它需要。比如一個部件，重量要輕，強度又要高，加固螺栓要少，我們需要這三項優化指標的折衷與平衡。比如我們只關心螺栓數X最少，但變形尺寸D不大于允許值，重量G不大于一定值，在Desig

8、nXplorer/VT中我們可以定義好設計變量X,設計目標即是變形尺寸D、重量G的要求。B）離散變量?離散設計變量：如孔的直徑由鉆頭的型號決定，各型號尺寸不連續；?設計變量集合化：如型鋼按照型號選用，無連續性可言。型號一旦確定，所有的細部尺寸完全確定。相同的實例還有材料牌號。結果顯不DesignXplore提供了包括設計空間圖、便覽曲線、多目標優化結果、靈敏度以及蛛狀圖在內的多種結果顯示。這些結果從不同角度反映了設計變量與產品性能的關系，為充分了解設計提供了有效手段。?設計空間圖：設計變量與目標函數之間的關系，形成響應面或設計曲線，對離散變量有特殊的顯式方式。?便覽曲線（HandbookCur

9、ves）:當某一個設計變量取不同的值時，另一個設計變量在其整個變化范圍內對設計目標的影響，該曲線反應設計變量之間的相關性”。?多目標優化結果：給出三個優化的候選設計，星號”的數量指示了目標達成的程度。同時，結果可以以動畫、云圖等形式輸出。?靈敏度：正則化的靈敏度圖表，以直方圖、餅圖、靈敏度曲線等方式直觀顯示每個設計變量在其整個變化范圍內對設計變量的影響程度。?蛛狀圖：即時反映所有的設計變量在其當前值的響應，可以容易地、形象地比較多個結果參數。一個簡單的優化實例對于很多新型產品設計在初始條件下，對于尺寸沒有很多設計依據，為了達到一些技術要求不得不在對很多參數之間的關系進行詳細分析和計算，而在AW

10、E環境下，我們可以很輕松快速的把參數化的CAD模型導入到CAE環境下進行分析，從而由分析結果得到優化后的尺寸方案。下圖是一個簡單的水下空腔，空腔要求在水下壓力5.4e+007Pa至6.6e+007Pa環境下工作，設計目標是為了使其達到質量最輕同時變形量最小，設計變量為圖2所示4個尺寸參數。首先我們按照表1定義好CAD模型變量，并按初始大小在Pro/E下建模（見圖3）,然后再在AWE環境下點選所需的輸入參數（圖4）。劃分網格、設置約束條件和求解結果后，到DesignXplorer/VT環境下設置連續的輸入變量，按默認10%變化。圖2水下空腔尺寸圖3Pro/E下的CAD模型圖4網格劃分圖5計算結果

11、表1參數定義ID名稱最小值最大值初始值類型P1壓力5.4e+007Pa6.6e+007Pa6.e+007PaSurfaceLoadP2DS_L31.8mm2.2mm2mmLengthP3DS_L1115.5mm124.5mm120mmLengthP4DS_L24.6406mm5.3594mm5mmLengthP5DS_D135mm165mm150mmRadiusDat&ilaot1/eq!IT-zKste;ialstruituraiNcnlLnearMaterialEffectsYEM4-SouadinEBohmProostiE_.oei4toHinTP施”632i2kE+St*tisties-dl)PfilFSBatP18PD|_L25PDE.Ll120pns_ri2圖6AWE下得到CAD模型參數變量設置完畢，再運行AnsysSolusion后，可以開始定義設計目標，如下表所示:表2設計目標定義參數目標要求零件質量小于6.5kg最大變形量越小越好變且名稱ValueRatingDS_LSL802cjlDS_L1110.00BiMiDS_L24.6442Enn質量&3001kg最大變形量1,9743ehh