利用HyperStudy实现焊接变形率降低93%

解决方案

几年前，Gestamp Tallent就选择了Altair HyperStudy CAE平台为他们的优化项目提供支持。为了进一步研究焊 点删除优化，他们再次选择了Altair HyperStudy产品。通过HyperStudy，用户可以基于多个仿真代码对模型进行实 验设计(DOE)、优化和随机研究。

为避免优化算法从支撑塔删除过多的焊点和破坏结构完整性，HyperStudy 对负荷状态下的支撑塔刚度施加了一个约束条件。

最初使用的优化算法是由HyperStudy管理的HyperStudy自适应响应面法(ARSM)。

在ARSM算法提供了局部解决方案后，Gestamp Tallent又尝试了一种通用算法，以研究它能否成为更有效的全 局解决方案。这种通用算法能够充分利用一个集群中的多个CPU，适用于离散型问题。但要找到全局最优方案需要 多次迭代，这种方法后来被发现是非常耗费成本的。

BMW MINI 副车架                                                             优化过程

随后，Gestamp Tallent 将混合多目标(HMMO)方法同时用于梯度搜索算法和全局搜索算法。HMMO提供的解决 方案与ARSM算法相同，这表明在给定的刚度约束下，ARSM解决方案是全局最优方法。

HyperStudy还被用来优化焊接顺序，以最大程度降低支撑塔变形程度。由于使用的焊点在先前优化中已经被固定，不可进行删除，因此在此优化中可以不施加约束条件，这让支撑塔能够保持与前面分析中相同的刚度。

最初的焊接变形                                      优化后的焊接变形

最终焊接位置

显著减少焊接变形

最初分析发现，在所有焊点中，有 20%的焊点对支撑塔刚度和强度产生关键影响，并且引起的变形可忽略不计。 在后续分析中，这些焊接点被固定在原来位置，以便提高优化收敛性。

其余 80%的焊点则进入优化循环进行焊点删除，以便减少变形程度。负荷状态下的刚度与原始模型刚度相同，但变形程度大大降低。峰值应力分析表明，就14种不同载荷工况下支撑塔中产生的最大应力和这些工况的包络图而言，新的设计方案也要优于原来的方案。 在同等设计方案中，如果采取焊点删除优化，将会使塔顶部预测的变形率降低 56%。由于可以通过ARSM优化法快速收敛为全局最优方案，因此可以将此方法应用于范围更大的问题（例如，整个副车架），而无需在DOE中减少设计变量的数量。优化焊接顺序后，焊接过程中的预测变形率降低了93%。

HMMO优化所产生的帕莱托前沿基于一系列给定的规范提供了对最佳设计的有用启示，这可以用于针对不断变 化的设计目标快速调整设计方案。

此方法也非常适用于可以将各焊点均衡化的区域，以便某一焊点的变形影响可以被另一个焊点抵消或最小化。

结论

通过使用 HyperStudy，Gestamp Tallent能够实现焊点均衡化并获得最有效的焊点布局，从而在不额外增加工艺 成本或降低零件性能的前提下显著降低变形率。

如果使用HyperStudy减少焊接变形程度和制定最佳焊接程序，无需花费昂贵成本更换工具即可制造出高性能、 易于加工的装配件。

此项目中应用的技术具有通用性，无需任何变动即可应用于所有焊接变形项目。

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