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CAD/CAE/MDO过程集成与流程自动化关键技术研究

发布时间:2021-11-22 23:16
  随着制造业向数字化、智能化与自动化转型,高效、高质量地推出新产品成为了企业竞争的焦点,因而对产品设计过程的智能化与自动化提出了很高的要求。产品设计-仿真-优化(CAD/CAE/MDO)是产品开发的关键一环,这是一个非常繁琐、且常常需要多次反复的过程,涉及异构数据转换、系统集成及众多领域知识。如何实现该流程的自动化以及过程知识的管理与重用已经成为亟待解决的重要课题。本文围绕该课题主要研究以下内容:(1)提出基于超集继承模型SIMS(Superset Inheritance Model for Simulation)的设计模型简化和仿真模型自动生成方法。针对CAD模型到仿真模型过程中耗时、重复、依赖工程师经验的模型简化与精细化处理过程,本文提出SIMS模型的概念及基于SIMS的CAD/CAE集成方法;提出综合量化的模型简化标准,将几何维度、设计意图和仿真信息纳入简化标准,把模型简化操作分为基于特征的抑制与保留、基于拓扑结构的分割与包裹,以及基于虚拟拓扑结构的分割与融合;提出基于属性的几何实体-简化操作的映射关系,自动识别几何实体并提取相关属性,实现CAD模型的简化、精细化处理及仿真模型的自... 

【文章来源】:上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:132 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

CAD/CAE/MDO过程集成与流程自动化关键技术研究


基于区域抑制的模型简化(a)原始模型(b)待简化区域(c)保留区域Fig.1-1Regionbasedmodelsimplification(a)Originalmodel(b)Simplifiedregions(c)Reserved

流程图,优化设计,平台,流程


↖sight,Modefrontier、Dakota等。第三方平台并不直接进行CAD和CAE分析计算,而是提供优化算法组件、软件接口组件和客户化优化设计模型,将大量需要人工完成的工作通过脚本文件、二次开发技术等驱动实现“设计-CAE分析计算-多目标优化”循环迭代过程的自动完成。如Albers[100]利用DAKOTA驱动优化过程的进行。目前这一方法获得了实际应用,但其中的数据交换仍主要采用IGES/STEP等中性文件格式进行,并且对于复杂问题,中性格式文件可能导致仿真模型信息的丢失,模型设计与仿真模型的数据转换与映射仍是需要解决的问题。图1-2CAD/CAE/MDO集成优化流程(a)以CAD为中心的优化设计(b)以第三方平台为中心的优化设计Fig.1-2CAD/CAE/MDOintegrationprocedure(a)CAD-centeredoptimization(b)Integrationplatform由于CAD/CAE集成问题产生的根源为几何模型到网格模型的转换,学术界

序列,内容结构


上海交通大学博士学位论文10第一章:研究背景、现状和研究内容综述相关研究背景和现状,包括模型简化和仿真模型生成、优化设计、知识工程及优化设计集成系统等,分析了CAD/CAE/MDO集成中存在的问题,明确了本文研究内容和拟解决的关键问题。第二章:CAD/CAE/MDO集成自动化集成方案与关键技术根据对优化设计集成过程的分析,提出集成自动化系统架构和功能需求,为了实现集成方案提出了仿真模型自动生成技术、基于序列加点构建代理模型的优化设计技术以及基于知识的优化设计案例检索和重用技术。图1-3研究内容结构图Fig.1-3Frameworkoftheresearch第三章:面向仿真的自动模型简化和仿真模型自动生成针对现有CAD、CAE模型表示不统一、数据单向流动和平台分离的现状,提出了超集继承模型SIMS,综合考虑建模历史、设计特征、拓扑结构与虚拟拓扑结构以及仿真信息,提出综合量化的模型简化标准计算特征简化因子,自动识别和简化小特征、碎面、细小的边,关联几何模型和仿真信息,以实现自动模型简化和仿真模型生成,减少人工操作,提高模型清理与仿真建模的效率。第四章:基于代理模型的多学科优化设计及其自动化提出了序列加点的代理模型寻优技术,在帕累托前沿序列加点不断更新代理模型,以多目标遗传算法寻优逼近真实最优解;开发了自动化的多目标优化流程,提升了多目标优化效率。第五章:基于语义知识的多学科优化过程的知识管理和案例重用根据优化设计原理OPT-R将对设计、仿真和优化过程中的知识进行分类并

【参考文献】:
期刊论文
[1]Warpage and Shrinkage Optimization of Injection-Molded Plastic Spoon Parts for Biodegradable Polymers Using Taguchi, ANOVA and Artificial Neural Network Methods[J]. Erfan Oliaei,Behzad Shiroud Heidari,Seyed Mohammad Davachi,Mozhgan Bahrami,Saeed Davoodi,Iman Hejazi,Javad Seyfi.  Journal of Materials Science & Technology. 2016(08)
[2]工程仿真精度可信的CAD模型简化[J]. 李明.  计算机辅助设计与图形学学报. 2015(08)
[3]面向CAE的简化模型误差评估与信息重用![J]. 唐建国,曹魏娟,高曙明.  中国机械工程. 2012(08)

博士论文
[1]基于层次结构的三维CAD模型相似性评估与重用研究[D]. 李智.上海交通大学 2015



本文编号:3512635

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