基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化


本项目拓扑优化是基于某项目的副仪表板总成进行的,处于产品设计阶段,由于相关的环境件还没有完全确定,因此,可优化的空间很大。

   考虑到副仪表板总成结构复杂,零部件较多,前期如果将副仪表板总成全部抽取中面,划分网格,势必会用很多时间,因此,简化模型,直接对副仪表板支撑铝架进行拓扑优化,后期再对总成就行优化分析。

   Altair Inspire中的拓扑优化功能非常强大,基于无网格的拓扑优化,可以节约大量时间。

  副仪表板总成结构如图1所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图1

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图2

图1 副仪表板总成结构图

  支撑铝架结构如图2所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图3

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图4

图2 支撑铝架结构图

   本次是基于副仪表开启状态工况,在扶手顶端施加400N载荷,同时考虑相关部件重力载荷作用,对支撑铝架结构进行拓扑优化。

   首先将支撑铝架几何模型导入Altair Insprire中,接着,对底部8个安装孔施加固定约束,同时采用对称形状控制。接着模拟副仪表开启状态工况施加载荷的位置建立主控点,对支撑铝架4个装配孔进行耦合(由于环境件本身具有一定刚性,因此耦合方式选择刚性耦合,即考虑力矩作用)。模型设置如图3所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图5

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图6

图3 支撑铝架模型设置图示

   本次选择的单位为MPA(mm t N s)

   优化设置的质量目标分别为10、20、30、40(看看每种质量目标对结果的影响),如图4所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图7

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图8

图4 优化设置

   由于几何模型及相关环境件没有全部确定,因此优化还存在一些缺陷,比如模态是否满足目标等,但是通过拓扑优化,至少知道主体结构造型,对后期的设计可以提供帮助。

   优化结果如图5所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图9

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图10

图5 优化结果

   如果考虑最低一阶模态为30Hz(主要是展示结果),质量目标为10%,优化结果如图6所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图11

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图12

图6 含一阶模态的优化结果

   最后,在HyperMesh中进行拓扑优化,其结果如图7所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图13

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图14

图7 OptiStruct优化结果

   对比分析二者优化结果,因为Inspire中有一些简化,因此,二者结果稍微有所不同,但是相似度可达90%左右,如图8所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图15

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图16

图8 Inspire and OptiStruct 对比结果   

   最终,考虑到相关环境件、铝合金成型工艺、模态等因素,结合拓扑优化结果,支撑铝架3D数据如图9所示:

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图17

基于solidThinking的副仪表板支撑铝架拓扑优化的图18

图9 最终支撑铝架结构图

   优化前后,支撑铝架结构前后减重40%左右。

   结束语:Inspire无网格结构优化,操作方便,如果考虑合理,其优化结果与实际产品吻合度相当高,为前期结构设计带来非常大的优势,同时节约了大量时间。




-END-


文章来源:CAE车研社

solidThinking拓扑优化Inspire

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