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  1. 別Topicで紹介しました「システムシミュレーションを用いたパーソナル e-モビリティの電気モータの最適化」にて、 モータ質量や制御パラメータを変えると、応答性や消費電力が変わることを確認しました。 今回は、それらをHyperStudyで自動化したいと思います。 制御パラメータとモータ質量を設計変数として、DOEを行い、応答性、消費電力を確認します。 複数のファイルから設計変数を抽出したり、スクリプトで複数計算実行したりなど、いろいろ便利なテクニックが入ってますので、ご視聴ください。 1DシミュレーションツールAltair Activate : http://solidthinking.jp/product/activate/ マルチボディソルバAltair MotionSolve : https://www.altairhyperworks.jp/product/motionsolve 最適化ツールAltair HyperStudy : https://altairhyperworks.jp/product/hyperstudy activate_ms_hst.zip activate_ms_hst1.mp4
  2. OptiStructでは複数の荷重や拘束条件ケースを考慮して最適化を行うことが可能ですが、得られた結果は全てのケースで制約条件を満たすように最適化が図られています。各ケースで単独の最適化を行ってその結果を重ね合わせたものではないことにご注意ください。重ね合わせた結果では全てのケースの制約条件を満たすとは限りませんし、満たしたとしても最適な結果とは言えません。 図1は直方体の四隅を拘束して中央部にケース1(曲げ)、ケース2(ねじり)の荷重を負荷し、いずれの場合も荷重点変位が1.0e-3mm以下となるよう制約して重量最小化を行った結果です。一方図2はケース1のみ、ケース2のみで同様の最適化を行った結果です。図2の結果両方を重ね合わせたら図1とは全く異なる形状となることが分かります。 図1の結果が得られた入力ファイル(tpl.fem)、図2の結果が得られた入力ファイル(tpl_case1.fem,tpl_case2.fem)を参考までに添付しました。 tpl.fem tpl_case1.fem tpl_case2.fem
  3. 通常、構造最適化では、あるユーザが決めた荷重条件で行うことが多いと思います。 本手法では、Altair MotionSolveのよる機構解析により、実稼動時の荷重を求め、その荷重を用いて、Altair OptiStructにより構造最適化を行います。 また、最適化により構造が変化すれば、荷重も変化する可能性がありますので、最適化の構造を用いて、再度機構解析による荷重抽出と、構造最適化を繰り返します。これは、Altair Composeにより自動化していますので、繰り返し作業は不要です。 実稼動条件下での最適構造が得られますので、更なる軽量化を目指した限界設計が行えます。 サンプルとして3つのモデルを公開します。 1. フルビークル走行荷重+サスペンションアームのトポロジー最適化(手順書付き) 2. フードスラミング+フードヒンジのトポロジー最適化 3. ドアスラミング+ドアパネルのトポグラフィー最適化 マルチボディソルバAltair MotionSolve : https://www.altairhyperworks.jp/product/motionsolve 構造解析・構造最適化Altair OptiStruct : https://altairhyperworks.jp/product/optistruct 科学技術計算ソフトウェアAltair Compose : http://solidthinking.jp/product/compose/ MBD_Topology.mp4 事例_実稼動条件を用いたサスペンションアームのトポロジー最適化_rev2.pdf
  4. 概念設計ツールAltair Inspireのモーション機能を用いれば、CAD形状をベースにリンク機構などの機構解析が簡単に行えます。 今回はチュートリアル4をやってみました。 ブラケットのモデルを例に、機構解析でブラケットに入力される荷重を算出し、その荷重をもとにブラケットをトポロジー最適化します。 荷重の受け渡しも自動で行われますので、機構解析->部品のトポロジー最適化が非常に簡単に、高速に行えます。Altair Inspireのユニークな機能ですので、是非一度お試しください。 概念設計ツールAltair Inspire : http://solidthinking.jp/product/inspire/ inspire_motoin_tutorial04-1.mp4
  5. モータでパネルを開閉する機構において、モータトルクを最小とする機構の設計方法を紹介します。 MotionViewのパラメトリックモデリングとHyperStudyとの連携で簡単に実現できます。 本事例では、レールのパスを4点のスプライン曲線で表現し、最適化によりトルクが最小となるパスを求める問題となっています。 本手法によりモータを小型化でき、製品コストを低減することができます。 マルチボディソルバAltair MotionSolve : https://www.altairhyperworks.jp/product/motionsolve 最適化ツールAltair HyperStudy : https://altairhyperworks.jp/product/hyperstudy 事例_パネルの電動開閉機構のモータ最小化.pdf ms_cam_motor.mp4
  6. Activateで作成した1Dモデルのパラメータを最適化する方法を紹介します。 Activateは3つの最適化手法を提供しています。 1. 最適化のブロックを用いる方法 2. 最適化ツールを用いる方法 3. HyperStudyを用いる方法 今回は3のHyperStudyと連携する方法を紹介します。別スレッドで紹介した結果のCSVファイルへの出力とOMLスクリプティングを事前に実施ください。 HyperStudyの豊富なDOE、最適化機能がすべてご利用いただけます。 1DシミュレーションツールAltair Activate : http://solidthinking.jp/product/activate/ 最適化ツールAltair HyperStudy : https://altairhyperworks.jp/product/hyperstudy activate_optimization_hst.mp4 optimization_hst3.zip
  7. Activateで作成した1Dモデルのパラメータを最適化する方法を紹介します。 Activateは3つの最適化手法を提供しています。 1. 最適化のブロックを用いる方法 2. 最適化ツールを用いる方法 3. HyperStudyを用いる方法 今回は2の最適化ツールを用いる方法を紹介します。1の最適化ブロックと異なり、制約条件をつけることができます。 今回対象とするモデルは前回の最適化ブロックのモデルと同様シグナルブロックのDCモータ制御モデルとします。 このPID制御モデルのP、I、Dの3つのパラメータをオーバーシュート無しの制約条件下で、最適化を用いて決定します。 optimization_tool.zip activate_optimization_tool.mp4
  8. Activateで作成した1Dモデルのパラメータを最適化する方法を紹介します。 Activateは3つの最適化手法を提供しています。 1. 最適化のブロックを用いる方法 2. 最適化ツールを用いる方法 3. HyperStudyを用いる方法 今回は1の最適化ブロックを用いる方法を紹介します。2、3も順次紹介します。 今回対象とするモデルは別トピックの1Dモデリング&システムシミュレーションで作成したシグナルブロックのDCモータ制御モデルとします。 このPID制御モデルのP、I、Dの3つのパラメータを最適化を用いて決定します。 演習の後はぜひ皆様のモデルにも適用してみてください。 optimization_block.zip activate_optimization_block.mp4
  9. ERP は Equivalent Radiated Power の略で、日本語なら等価放射パワーと呼ぶ方が多いみたいです。パワーと言う言葉は、私はどうしても「力」をイメージしてしまう(ファミコンの初代マリオ兄弟の影響だと思います)のですが、実際にはエネルギーを表します。OptiStruct では指定した面(以下、パネル)が振動することで、周囲の空気などに放出するエネルギーです。最適化で、ERP を小さくすることで、そのパネルが出す音を小さくできると考えられます。最適化を考えると、静解析におけるコンプライアンスと同じような立ち位置で、全体の特性を平均化したものと言えるでしょう。 では、例題のファイルの中身をのぞいて見ます。要素集合でパネルを設定してます。これで終わりです。 せっかく計算するので出力要求もしてあります。 最後は最適化で使うための応答の設定です。この応答は、他の応答と同じように使えるので、説明はここで終わりとします。 例題ファイルは、そのまま流せるとこまでできているので、ぜひ、流してみてください。
  10. ノイズのある振動波形に対し、サイン関数でカーブフィッティングを行い、振幅、周期、位相、オフセット量を同定するスクリプトを紹介します。 ユーザ様にてfunctionとしてサイン関数を定義していただき、最適化関数fminuncを用いて、元データとの最小二乗和が最小となるようサイン関数のパラメータ(振幅、周期、位相、オフセット量)を最適化しています。functionとして様々な関数を定義することで、汎用的なカーブフィッティング・パラメータ同定のスクリプトとしてご利用いただけます。 11_sinfit.zip compose11_sinfit.mp4
  11. ノイズのあるデータに対し、スプライン曲線でカーブフィッティングを行うスクリプトを紹介します。 ユーザ様にてfunctionとしてスプライン曲線を定義していただき、最適化関数fminuncを用いて、元データとの最小二乗和が最小となるよう離散点の位置を最適化しています。 compose10_splinefit.mp4 10_splinefit.zip
  12. MotionSolveとHyperStudyを組み合わせれば、荷重値を目標としたカム形状が設計できます。 電子レンジの扉の事例を作成しましたので、ご利用ください。 http://web2.altairhyperworks.com/camhinge-optimization マルチボディソルバAltair MotionSolve : https://www.altairhyperworks.jp/product/motionsolve 最適化ツールAltair HyperStudy : https://altairhyperworks.jp/product/hyperstudy
  13. MotionView内のパラメータはHyperStudyと組み合わせることで簡単に最適化できます。 下記チュートリアルをご参照ください。 MV-3000: MotionView - HyperStudyを用いたDOE MV-3010: MotionView - HyperStudyを用いた最適化 しかし、AutoSpringやAutoTireの特性は、別ファイルのプロパティファイルで定義されており、 そのままでは最適化できません。 そこで、別ファイルのパラメータを最適化するサンプルを用意しました。動画を見ながらお試しください。 HyperStudyのモデルリソース機能を使用しており、下記のトピックで解説しています。 autoentity_hst.mp4 damper.dpr ms_autospring.xml spring.spr ms_autospring.mdl
  14. 力荷重による静解析で、トポロジー最適化である程度の肉を抜きつつ剛性最大化をしたい場合は 制約条件 : 体積率(質量率) < α 目的関数 : コンプライアンス最小化 の組み合わせをご使用いただくことが多いです。 もし、解析計算において力荷重ではなく、強制変位条件を与えている場合は少し変わります。 強制変位による剛性最大化は、既に変位量が決まっている状態であり、強制変位による反力を最大化したい ことになります(ある変位を生み出すために大きな力が必要)。 これは、「コンプライアンス最小化」ではなく、「コンプライアンス最大化」が適しています。
  15. 複合材パイプを3点曲げにて積層構成を最適化しようとしています。 Objectiveにコンプライアンス最小化を選択しました。 Composite ShuffleのIteration回数は30回でしたが、変位結果グラフを見ると30回目の計算結果よりも良いものがあるように見えます。(Iteration2やIteration12など) 1.計算回数の打ち切りはどのように決定されているのでしょうか? 2.最後の計算結果が最良のもとは限らないのでしょうか? 3.Iteration毎の結果をジオメトリ上で確認できる方法はありますか?(三枚目の写真は Iteration 0で寸法最適化のまま) よろしくお願いいたします。
  16. 複合材パイプを解析しようとしています。 円筒のサーフェスを作成し、PilesとLaminatesを単純に作成したところ、添付画像のようにサーフェスを中間面として積層されます。(白線が円筒サーフェス) 例えば、積層開始面を最外層として内側に積層していく方法などは無いでしょうか?
  17. 5mm間隔の上板と下板の間に設定した中板にビードを発生させて剛性を最大化する事例です。 固着条件は最適化の進行に伴って更新されますので、中板に発生したビードは上板または下板と固着します。 ・中板を下板の近傍(1mm)に設置し、中板をスレーブ、上板と下板をマスターとする固着条件(CONTACT FREEZE)を設定 ・中板にはZ方向(上板に向かう方向最大高さ3mm)にビードを生成するよう設定 ・ビードの生成条件としてX方向にlinear条件を設定 ・中板の隅三点を単純支持し、残りの一点にZ方向荷重を負荷 ・DOPTPRM,DELSHP,1.0(HyperMeshではAnalysis > optimization > opti controlで指定)で初期移動量を限度幅いっぱいとすることで上板と固着するところまで形状を変化 ・コンプライアンス最小化(剛性最大化)の最適化計算を実施 固着条件の探索距離(CONTACTのSRCHDISで指定)を1.3mmと設定しているので、初期段階では中板は下板と固着していますが、ビードが生成されて上板との距離が1.3mm以内になった部位は上板と固着します。 探索距離はデフォルトでは平均要素長の1/2なので、そのままでは明確なビード形状が得られないことがあるため上記のように調整しています。モデルによって適正値は異なると思われますので適宜ご調整ください。 2017.2.2以降の新しいバージョンでお試しください。 HM26a_comp_lin.fem
  18. 単目的関数最適化の結果評価としては主に「評価」ページの「評価データ」、「評価プロット」、「反復計算履歴」、「反復計算プロット」のタブを用います。 この「評価**」と「反復計算**」の違いについて説明します。 HyperStudyはいくつかの最適化アルゴリズムを持っていますが、一回一回の計算で都度良いと思われるポイントで計算するアルゴリズムと複数回計算してその中の良いものを代表とするアルゴリズムに分かれます。 前者は逐次更新型応答曲面法(ARSM)であり、一反復一評価となります。 大域的応答曲面法(GRSM)などARSM以外のアルゴリズムは一反復複数評価であり、後者になります。 すなわち、「評価**」は全ての計算結果をリストし、「反復計算**」は各反復の結果のみをリストします。 ARSMの場合、これらは同じですが、ARSM以外の場合は「反復計算**」の方が少なくなります。
  19. 通常、Optimization Setupページから各パネルに入って条件定義して頂きますが、Optimization Viewからも設定可能です。 慣れると非常に便利です。
  20. 最適化結果は***_des.h3dに 最適化計算中の解析結果は***_s#.h3dに格納されます。#はサブケースIDです。 ***_s#.h3dファイルで表示する解析結果は元メッシュ上に表示されますため、形状最適化を行った際は「あれ?形状が変わっていない!!」と思ってしまうかもしれませんが、 しっかり、形状が変わったときの解析結果値になっています。 見た目に形が変わっていないため戸惑われるかもしれません。これは、解析結果と最適化結果が別ファイルに分かれているからです。 入力ファイル冒頭の SHAPE(ALL)=YES の一行を追記して頂ければ形状最適化結果が***_s#.h3dファイルにも出力されますので同時表示が可能です。 トポロジー最適化の場合は、 DENSITY(ALL)=YES です。
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