Системное моделирование становится все более популярным средством проведения значимых экспериментов по поведению трансмиссии на этапе концепции. Таким образом, даже если проверено большое количество вариантов, можно сэкономить время и затраты, поскольку проблемы распознаются на ранней стадии. Высокая эффективность моделирования системы основана на абстракции системы, например, ограничении несколькими направлениями движения или несколькими соответствующими компонентами. Однако это опять-таки не позволяет делать какие-либо заявления о пространственно разрешенных локальных эффектах.
Модели FE в мультифизическом моделировании
Тем не менее, особенно на поверхности компонентов, они имеют решающее значение для акустического поведения. В рамках докторской диссертации в ARRK Engineering в настоящее время разработан численный алгоритм, который впервые делает это возможным: модели с уменьшенной FE интегрируются в мультифизическое моделирование с использованием метода подпространств Крылова. Исходя из этого, при немного увеличенном вычислительном времени, подробные утверждения о поведении вибрации непосредственно во временной области и впервые об акустике системы могут быть получены непосредственно из моделирования системы.
Картинная галерея
Картинная галерея с 5 картинками
Высокая точность уменьшенной модели
Любые проблемы могут быть выявлены на ранней стадии. Таким образом, возможен эффективный расчет акустики в дополнение к частотному диапазону во временном диапазоне, который рассматривается при моделировании системы. В отличие от других методов восстановления, таких как метод Крейга-Бэмптона, при той же величине системы достигается значительно более высокая точность уменьшенной модели.
Способ снижает затраты на конструирование прототипа
«Путем экспериментальной проверки трансмиссии на этапе разработки концепции можно получить соответствующую информацию на ранней стадии». В частности, вопросы: какие эффекты можно ожидать от использования новых компонентов? Как ведут себя отдельные компоненты? Какой вариант компонента больше подходит? »- объясняет Максимилиан Циннер, старший инженер ARRK Engineering и автор докторской диссертации. Это не только сокращает фазу испытаний, поскольку эксперименты могут проводиться виртуально и за меньшее время, но также снижаются затраты на конструирование прототипа.
Встреча пользователей машиностроения Любой, кто хочет эффективно проектировать интеллектуальные машины, в будущем должен будет полагаться на новые методы, инструменты и концепции. Встреча машиностроительной пользователя обеспечивает ориентацию.
Дополнительная информация: встреча пользователей машиностроения
Недостатки метода Крейга Бэмптона
Здесь используются как 3D, так и 1D модели. Оба типа моделирования имеют свои специфические преимущества для этой концепции: в то время как модели 3D или FE также точно разрешают локальные эффекты - как правило, не во временной области - модели 1D приводят к значительно более короткому времени вычислений из-за абстракции и, следовательно, к низкому числу степеней свободы., «Однако именно этот высокий уровень абстракции, как правило, не позволяет делать заявления о пространственно разрешенных локальных эффектах, таких как акустическое поведение», - продолжает Зиннер.
Если преимущества обеих моделей необходимо объединить для получения более значимых результатов, возможной процедурой является уменьшение порядка моделей (MOR) и последующая интеграция моделей FE в моделирование системы 1D. Одним из наиболее часто используемых методов MOR является метод Крейга-Бэмптона. Однако это имеет тот недостаток, что результаты, полученные с использованием параметров, использованных в литературе, имеют ошибки в диапазоне до 10%, и точность в конкретном применении обычно трудно оценить.
моделирование
Как симуляция значительно сокращает время разработки автомобилей
Метод подпространств Крылова в системном моделировании
Напротив, метод подпространств Крылова менее распространен. Это позволяет математически сократить очень большие линейные модели с многочисленными переменными. «Хотя метод Крейга-Бэмптона основан на физических принципах и поэтому его легче понять, метод подпространств Крылова является чисто математическим решением», - добавил Циннер. «Это, вероятно, причина, по которой метод Крейга-Бэмптона до сих пор был предпочтительным». Но метод подпространства Крылова имеет то преимущество, что он работает математически независимо от физического поведения системы и только приближает передаточную функцию системы,
Уменьшенные модели для моделирования акустических эффектов
В рамках своей докторской диссертации в ARRK Engineering Максимилиан Циннер в настоящее время разработал численный алгоритм для использования метода подпространств Крылова для сокращения моделей КЭ, их эффективной интеграции в моделирование системы и дополнительного учета акустических эффектов непосредственно в них. Передаточная функция аппроксимируется до подходящей длины в разных частотных точках, аналогично развитию Тейлора. В дополнение к чрезвычайно короткому времени вычислений, основанные на этом, большие модели и геометрически сложные структуры также могут быть интегрированы на основе этого. Однако для обеспечения высокого качества прогнозирования, несмотря на небольшой размер системы, важен не только метод подпространства, но и выбор параметров сокращения, поскольку передаточная функция аппроксимируется на основании этого. Здесь также Циннер разработал новый метод, который априори оптимально устанавливает местоположение точек развития на основе модальной плотности системы.
моделирование
Имитация с допусками, износом и ошибками
Все размеры второго порядка могут быть определены
«Это было первоначальной целью докторской диссертации: определить метод MOR, подходящий для включения трехмерных эффектов в симуляцию системы», - отмечает Циннер. «Однако мы обнаружили, что использование подпространственного метода Крылова дает гораздо больше преимуществ». Например, можно определить подробную информацию о вибрационном поведении системы без необходимости сокращать время вычислений, поскольку Вибрации в конструкции автоматически моделируются. Обратное преобразование в полную модель FE не требуется. «Таким образом, параметры акустического сравнения могут быть определены легко и без определения эквивалентной нагрузки. До сих пор это было возможно только при огромном количестве ресурсов и вычислительного времени », - продолжил Циннер.
Расчет во временном диапазоне системы симуляции
Еще одна особенность заключается в том, что впервые акустический расчет с помощью сокращенной модели может быть выполнен непосредственно в моделировании системы на основе мультифизического отображения во временной области без значительного увеличения вычислительных усилий, поскольку все области можно моделировать в одной среде: «По сравнению с Метод Крейга-Бэмптона также показывает, что качество прогноза значительно выше: при использовании подпространственного метода Крылова размер ошибки находится в диапазоне 10-6 в рассматриваемом частотном диапазоне », - утверждает Циннер. Причина этого заключается в том, что, в отличие от метода Крейга-Бэмптона, число собственных мод не уменьшается, а векторы Крылова составляют основу для расчета.
СОВЕТ ПО СЕМИНАРУ Семинар «Мощный дизайн» дает обзор того, как можно конструировать конструктивные элементы в соответствии с нагрузкой и экономить материал, и показывает, как этот процесс может быть ускорен. Участники учатся проектировать структурные рамки. Таким образом, они определяют около 80% производительности компонентов и создают прочную основу для дальнейшей оптимизации деталей.
Следующая информация
Значимые результаты уже на этапе зачатия
«С помощью этого метода теперь можно без каких-либо усилий выводить значение акустического сравнения, эффективную излучаемую мощность (ERP) и другие значения второго порядка», - резюмирует Циннер. «Это означает, что первоначальные исследования акустики могут быть выполнены уже на этапе разработки концепции». Перед созданием первого прототипа уже известно, какой вариант компонента дает наиболее тихий результат по сравнению с другими или что изменится, если будет использован новый вариант. Эти знания становятся все более и более важными, особенно во времена электронной мобильности, потому что тихий двигатель делает эмиссию шума других компонентов более заметной.
«В прошлом эти знания можно было получить только на этапе тестирования или только с помощью сложных расчетов FE отдельных изолированных случаев нагрузки без учета во временной области. С помощью разработанной методологии акустические эффекты теперь можно также оценивать во время имитируемого цикла испытаний, например, вождения на виртуальном испытательном треке, и критические ситуации можно определять напрямую », - объясняет Циннер. «Если проблемы затем кристаллизуются, это обычно означает чрезмерное количество времени и ресурсов для их устранения. Это больше не нужно.
строительство
Эффективное проектирование интеллектуальных машин
Процедуры также доступны для инженеров без соответствующих знаний
Ответственная команда ARRK Engineering в настоящее время работает над дальнейшей автоматизацией вычислительных процессов. Таким образом, процесс должен также использоваться инженерами и специалистами, которые не имеют соответствующих математических знаний. Кроме того, моделирование и, следовательно, фаза зачатия могут быть значительно ускорены. «После этого нашей целью будет сделать этот процесс доступным для других дисциплин, таких как термики», - заключает Циннер. «Но в настоящее время еще не ясно, что будет возможно в конкретных условиях».