ANSYS Advantage. Русская редакция №20 – Робастное проектирование и оптимизация by CADFEM CIS

ОТ РЕДАКТОРА

Стремитесь к робастности Стремление к созданию высококачественной продукции далеко не всегда гарантирует ее высокую надежность. Робастное проектирование и оптимизация позволяют получить хорошую корреляцию между качеством продукции и ее надежностью. Денис Хитрых, к.т.н., главный редактор ANSYS Advantage

середине 60-х годов известный японский ученый и инженер Тагути (Тагучи) предложил оригинальную концепцию контроля качества продукции на основе методов математической статистики. Основная идея метода Тагути состояла в отказе от регулярной корректировки производства и переходе на так называемое робастное проектирование продукции, гарантирующее ее качество и высокую надежность. Предложенные Г. Тагути методы робастного проектирования и оптимизации активно развивались последующие 20 лет, и в начале 80-х годов добрались до Америки. После этого они стали активно

и устаревание, при минимальных производственных затратах на единицу продукции. Определив оптимальные параметры конструкции (это задача робастной оптимизации) можно спроектировать продукт таким образом, чтобы минимизировать влияние этих факторов. В России неоднократно предпринимались попытки внедрения методов Тагути в производственный процесс, в частности, в автомобильной отрасли. В октябре 2013 года ведущая российская двигателестроительная компания ОАО НПО «Сатурн» подтвердила свое участие в международном исследовательском проекте UMRIDA (Uncertainty Management for Robust

Робастное проектирование представляет собой подход, позволяющий связать между собой качество и надежность разрабатываемой продукции. \

внедряться в ведущих американских компаниях, таких как Ford, Bell Labs, Boeing и др. Сегодня под робастностью понимают такое состояние «системы», при котором характеристики продукта, технологии или процесса минимально чувствительны к факторам, вызывающим вариабельность (непостоянство)

www.ansyssolutions.ru

Industrial Design in Aeronautics) – «Управление неопределенностями для робастного промышленного проектирования в авиастроении». Это проект Европейского Союза, направленный на разработку и внедрение новой методологии проектирования, позволяющей оптимизировать конструкцию до ее изготовления с учетом неизбеж-

ных производственных отклонений от номинальных размеров деталей и эксплуатационных режимов. Стремление к созданию высококачественной продукции далеко не всегда обеспечивает ее высокую надежность. Робастное проектирование и оптимизация позволяют получить хорошую корреляцию между качеством продукции и ее надежностью даже в тех случаях, когда они изначально слабо связаны друг с другом. При робастном проектировании конструкторы выявляют критически важные элементы и свойства разрабатываемого изделия, определяющие ее качество, которые затем объединяются в устойчиво работающую систему. При этом также учитываются возможные разбросы параметров элементов системы и экстремальные условия при ее применении. Для решения этой задачи применяются специальные методы оптимизационных и вероятностных расчетов. Одним из лидеров в этой области на данный момент является немецкая компания Dynardo — разработчик пакета optiSLang. Программный продукт optiSLang имеет высокую степень интеграции с расчетными модулями ANSYS Workbench, что существенно облегчает работу с этим приложением даже начинающим пользователям.

ANSYS ADVANTAGE

СОДЕРЖАНИЕ

Новости

Технологии

Лидер отрасли

Новости КАДФЕМ и ANSYS

Робастное проектирование для CAE-моделей

Системный подход к моделированию

Оптимизация и вероятностный анализ CAE-моделей – это ключевые технологии для повышения качества и эффективности процессов разработки новых изделий, улучшения технических и эксплуатационных характеристик и гарантии качества и надежности продукции.

Руководитель расчетной группы компании FMC Technologies Эд Маротта рассказывает об уникальной методике проектирования новых изделий.

Компания КАДФЕМ поставила ANSYS в Минпромторг. Компания КАДФЕМ приняла участие в Международном конгрессе по инженерному анализу в автомобилестроении. Победа КАДФЕМ на конкурсе «2014 ANSYS Hall of Fame Competition». Интеграция Optenni Lab с пакетом ANSYS HFSS.

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

Обзор Dynardo optiSLang С момента выхода на рынок в 2002 году optiSLang зарекомендовал себя как одно из лучших решений для задач оптимизации и вероятностного анализа CAE-моделей. Удобство интерфейса, эффективные расчетные алгоритмы и множество средств обработки результатов – вот то, что гарантирует успех и преимущества применения optiSLang для параметрических исследований CAE-моделей.

20'2014

Внедрение инноваций в компании Pratt & Whitney Ал Брокетт, бывший вице-президент инженерного центра компании Pratt & Whitney, в своем интервью рассказывает о роли робастного проектирования в создании новых революционных продуктов.

Уменьшение времени простоя оборудования Для того чтобы избежать убытков $650,000 за день простоя, компания Gas Separation Plant – филиал PTT Public Company Limited в Таиланде – решила использовать программный комплекс ANSYS для проведения инженерных расчетов.

Передовой опыт

Мастер-класс

Электромагнитный расчет антенны

Рекомендации по использованию сеточного препроцессора ANSYS Meshing

Растущее использование электроники и беспроводных технологий в автомобильной отрасли приводят к возникновению проблем, связанных с выполнением стандартов электромагнитной совместимости. Новое поколение программных комплексов для компьютерного моделирования позволяет оценить электромагнитную совместимость автомобиля на разных уровнях.

Вопрос генерации качественной и экономичной сетки является ключевым при решении задач вычислительной гидрогазодинамики и задач МДТТ.

Создание сетки большой размерности при ограниченных ресурсах Проблема построения сеток большой размерности с минимальными трудозатратами является достаточно актуальной для любого инженера, занимающегося решением ресурсоемких задач вычислительной гидродинамики.

Ограничения метода Multizone В статье на характерных примерах рассматриваются основные ограничения метода Multizone.

www.ansyssolutions.ru

«ANSYS Advantage. Русская редакция» Инженерно-технический журнал Выходит 2 раза в год (весна, осень) 20‘2014 Учредитель: ЗАО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» Генеральный директор: Локтев Валерий Главный редактор: Хитрых Денис Технический редактор: Юрченко Денис Переводчик: Юрченко Анна Адрес редакции 111672 Россия, Москва, ул. Суздальская, 46, Тел.: (495) 644-0608 Факс: (495) 644-0609 Тираж 1500 экз. © 2014 ANSYS, Inc. © 2014 ЗАО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» «Непревзойденное преимущество в инженерных расчетах» является торговой маркой компании ЗАО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс». Перепечатка опубликованных материалов только с письменного разрешения редакции.

ANSYS ADVANTAGE

НОВОСТИ

Новости КАДФЕМ и ANSYS Компания КАДФЕМ поставила ANSYS в Минпромторг Компания «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» выполнила поставку программного обеспечения ANSYS общей стоимостью 227,5 млн. рублей в Министерство промышленности и торговли РФ (Минпромторг России). Контракт был заключен в рамках ФЦП «Развитие гражданской морской техники» на 2009-2016 годы, целью которой является развитие отечественного научно-технического и проектного потенциала судостроительной промышленности и создание условий для выпуска конкурентоспособной морской техники. Технологии инженерного анализа ANSYS, Inc., обладающие лучшими в своем классе расчетными возможностями, будут использоваться предприятиями Минпромторга для проведения научно-исследовательских и опытноконструкторских работ и позволят в значительной степени повысить конкурентоспособность продукции российского судостроения и ускорить процесс разработки новой морской техники. ANSYS позволит конечным пользователям Минпромторга решать задачи междисциплинарного взаимодействия путем создания одной конечно-элементной модели (например, механика деформируемого твердого тела, теплоперенос, гидродинамика, электромагнетизм) на разных стадиях проектирования судов и морской техники, обеспечивая высокую достоверность полученных результатов. ПО ANSYS также обеспечивает многотерритори-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

альный (географически разнесенные инженерные подразделения или конструкторские бюро) и многопользовательский доступ к единым вычислительным ресурсам и данным в режиме реального времени. В рамках контракта, конечными пользователям ANSYS стали ведущие российские предприятия судостроительной отрасли: ОАО «ЦКБ по СПК им. Р. Е. Алексеева», ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», ОАО «Концерн «Морское подводное оружие-Гидроприбор», ФГУП «Крыловский государственный научный центр», ОАО «Центральное конструкторское бюро «Монолит», ОАО «Концерн «Океанприбор». Предприятиям были переданы неисключительные права на бессрочное использование ПО ANSYS с установкой по адресам конечных пользователей и оказаны консультационные услуги для персонала по работе с расчетными модулями ANSYS. Все предприятия также были подключены к единой службе технической поддержки CADFEM Support Center — специализированной русскоязычной системе, разработанной «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» с целью повышения эффективности оказания консультационных услуг пользователям с возможностью поиска в уникальной узкоспециализированной базе знаний на русском языке по использованию всех линеек программных продуктов ANSYS. «Высокая деловая репутация, инженерная и профессиональная компетенция наших специалистов, тесное и продолжительное сотрудничество с разработчиком ПО — компанией ANSYS, Inc. — позволили нашей компа-

20'2014

нии стать надежным партнером многих отечественных организаций ОПК и судостроительной отрасли. Мы благодарим Министерство промышленности и торговли РФ за выбор решений от компании ANSYS, Inc. и компании «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» в качестве надежного партнера по комплексному внедрению и оказанию качественных услуг технической поддержки ПО ANSYS и надеемся на расширение дальнейшего сотрудничества», — сообщил В.Д. Локтев, генеральный директор «КАДФЕМ Си-Ай-Эс».

Компания КАДФЕМ приняла участие Международном конгрессе по инженерному анализу в автомобилестроении Компания «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» приняла участие в 11-м Международном конгрессе по инженерному анализу в автомобилестроении — Automotive Simulation World Congress (ASWC), который прошел в г. Франкфурт-наМайне (Германия) в период с 29 по 30 октября 2013 г. Программа конференции включала отдельные секции, посвященные использованию технологий численного анализа ANSYS при решении задач аэродинамики транспортных средств, решению и задач аэроупругости, аэроакустики, разработке гибридных двигателей нового поколения; расчете процессов горения в ДВС; проектированию систем климат-контроля (отопления и вентиляции); разработке систем безопасности; расчете элементов подвески и др.

Инженеры «КАДФЕМ Си-Ай-Эс» смогли напрямую пообщаться с ведущими конструкторами таких компаний, как BMW, MAN, Volkswagen, Dallara Engineering, и обсудить актуальные проблемы автомобильной отрасли, роль и место CAE-технологий в процессе проектирования. В рамках конференции прошла презентация совместного проекта КАДФЕМ и МГТУ им. Баумана по созданию гибридной силовой установки для Range Rover Evoque. В 2014 году конференция пройдет в г. Токио, Япония.

силовой установкой, интегрированной в крышу внедорожника. Компания КАДФЕМ поздравляет победителей конкурса и желает им творческих успехов, дальнейшего карьерного роста и достатка .

Партнерство ANSYS и ГосНИИАС Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем (ГосНИИАС), занимающийся разработкой авиационных проектов, объявил о партнерстве с компанией ANSYS для внедрения мировых авиационных стандартов. Сотрудники института используют ПО SCADE от ANSYS с целью более быстрой генерации кода для авионики, что позволяет значительно повысить надежность самолетов.

Интеграция Optenni Lab с пакетом ANSYS HFSS

ANSYS входит в TOP 100 рейтинга Software 500

Победа КАДФЕМ на конкурсе «2014 ANSYS Hall of Fame Competition» Компания ANSYS, Inc. подвела итоги ежегодного конкурса на лучший расчетный проект — «2014 ANSYS Hall of Fame Competition». В этом году специалисты компании КАДФЕМ не смогли напрямую принять участие в конкурсе, тем не менее, мы рады сообщить, что одним из победителей конкурса стал наш совместный проект с МГТУ им. Баумана, ведущим московским техническим ВУЗом. В 2013 году работы оценивались в двух номинациях: «промышленные» (Commercial) и «академические» (Academic) проекты. Одним из двух победителей в номинации Academic стал проект Д. Либера (МГТУ, студент) и Д. Хитрых (КАДФЕМ, консультант). Они представили концептуальную модель кроссовера Range Rover Evoque с гибридной ветряной

www.ansyssolutions.ru

Компания ANSYS сообщила о том, что она седьмой год подряд включена в рейтинг крупнейших в мире поставщиков программного обеспечения и услуг по версии журнала Software Magazine. В этом году компания ANSYS заняла 100 место (по сравнению с 107 местом в прошлом году) — с доходом 798.02 млн. долларов США. Software 500 — рейтинг, основанный на прибылях крупнейших мировых разработчиков программного обеспечения и услуг. Версия этого года базируется на показателях компаний о доходах за 2012 календарный год или ближайший финансовый год, заканчивающийся в 2012 году. При составлении рейтинга учитываются доходы от продажи лицензий на программное обеспечение, техническое обслуживание, обучение и связанные с программным обеспечением консалтинговые услуги. «Мы очень рады продвижению в рейтинге Software 500 седьмой год подряд, а в этом году наши достижения стали еще более значительными, — сообщил Джим Кэшмен, президент и исполнительный директор ANSYS. — Наша цель неизменна: предоставлять инженерам лучшие программные продукты, помогая тем самым создавать высококачественные изделия».

Финская компания Optenni Lab™ (http://www.optenni.com) объявила об интеграции между программой Optenni Lab™ и пакетом ANSYS® HFSS™. Разработка компании Optenni Lab предназначена для синтеза цепей согласования, автоматической подстройки множества портов, оценки максимально достижимой рабочей полосы проектируемых в 3D моделей СВЧ устройств и антенн. Ранее продукт финской компании реализовал интегрирацию с другими CAE-инструментами компьютерного электромагнитного моделирования (CST, FEKO, AWR). Интеграция программы Optenni Lab осуществляется с ANSYS HFSS с помощью скрипта, написанного на языке ironPython. Таким образом, у пользователей ANSYS HFSS появилась возможность по данным электромагнитного анализа передать импеданс цепей анализируемых устройств в программу Optenni Lab и выполнить синтез цепей согласования и оценку полосы частот, с учетом, в том числе, разброса параметров элементов согласования (как дискретных, так и распределенных). Через команды макроса импеданс цепи из ANSYS HFSS, передается в программу Optenni Lab, в которой пользователь может выполнить настройку цепей по максимальной полосе частот пропускания, эффективности излучения или развязки каналов и т.д.

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

Робастное проектирование для CAE-моделей Расчеты RDO с помощью Dynardo® optiSLang®

RDO (Robust Design Optimization) является разновидностью оптимизационных расчетов, позволяющих оценить пределы технических характеристик изделий, которые так или иначе связаны с рисками при производстве или эксплуатации конечной продукции. Программное обеспечение Dynardo поможет оценить эти риски уже на начальном этапе разработки конструкции, определить возможные пути оптимизации, улучшения характеристик, расширить пределы прочности конструкции без необходимости сокращения числа входных варьируемых параметров. Вы сможете эффективно удовлетворить все необходимые требования к конструкции изделия с учетом всех возможных неопределенностей, начиная от технологических допусков при производстве и заканчивая вомзожными изменениями свойств материалов и режимов эксплуатации.

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

птимизация и вероятностный анализ CAE-моделей — это ключевые технологии для повышения качества и эффективности процессов разработки новых изделий, улучшения технических и эксплуатационных характеристик и гарантии качества и надежности продукции. Высокие темпы разработки, применение инновационных технологий, а также необходимость постоянной оптимизации новых изделий как никогда ранее требуют применения специального подхода при проектировании — виртуального прототипирования. При этом следует различать процессы конструирования (Computer Aided Design — CAD) и расчетные процессы — проверку функциональности расчетными методами (Computer Aided Engineering — CAE). В данной статье речь пойдет об оптимизации и вероятностных расчетах на базе именно CAE-моделей — двух ключевых технологиях повышения качества и технических характеристик изделий при обеспечении заданных показателей надежности и робастности. Для гарантии достоверности полученных результатов оптимизации и оценок робастности на практике применяется более эффективный подход — оптимизация при робастном проектировании (Robust Design Optimization, RDO).

Исследование вариантов, параметры и автоматизация За последние 20 лет оптимизационные расчеты CAE-моделей, начиная от ручного формирования различных вариантов конструкций и планирования экспериментов, топологической и конструктивной оптимизации и заканчивая многодисциплинарной многопараметрической оптимизацией, постепенно интегрировались в процессы проектирования и изготовления изделий. Помимо индивидуальных решений для оптимизации конструкций в определенной сфере промышленности, наметился тренд использования мощнейших сред параметрического моделирования, раскрывающих возможность комбинировать параметризацию в CAD и CAE. Сегодня изделия проходят оптимизацию с применением средств автоматизированных многодисциплинарных расчетов с учетом CAD и CAE ограничений, с возможностью полной параметризации и автоматизации расчетного процесса. Ставшие практически безграничными расчетные возможности приводят к росту числа учитываемых при оптимизации параметров, и теперь задачи от

Робастность — это характеристика изделия или процесса, заключающаяся в минимальной чувствительности его выходных характеристик к разбросу факторов, вызывающих изменение состояния. \

www.ansyssolutions.ru

десятков до нескольких сотен параметров стали обычным делом. Причем в числе оптимизационных параметров находятся как выходные величины, формирующие целевые функции и граничные условия, так и варьируемые входные переменные.

Конфликт оптимизации и робастности? Главные цели оптимизации, такие как снижение массы или улучшение технических характеристик часто вступают в противоречие с робастностью и надежностью изделий. Это не новость. Инженеры всегда вынуждены искать компромисс между оптимальностью и надежностью конструкции. Так было, и так есть. Приведем показательный пример из сферы строительства средневековья. В свое время для романского стиля архитектуры были характерны удлиненные оконные проемы с арочными полукруглыми сводами. Со статической точки зрения, это наиболее безопасное решение конструкции. Позже фасады становились все более и более изысканными, а арки более смелыми с точки зрения робастности и надежности всего здания. Шаг за шагом мастера-строители при воплощении своих фантазий выходили за допустимые рамки прочности и надежности, и в результате многие строения остались незаконченными или просто разрушились со временем. Правила и нормы кладки при постройке были сформулированы чуть позже, на основе этих экспериментов, и многие из них используются и по сей день. Допустимые пределы, установленные в этих нормах, учитывали возможность постройки самых изощренных зданий. Эти нормы устанавливались с учетом неопределенности в параметрах грунтовых оснований, возможных геометрических неточностей строений и даже отклонений в параметрах материалов. Применение оптимизации для CAE-моделей

3D представление Метамодели Оптимального Прогноза (MOP)

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

сегодня во многих аспектах следует именно таким методам проектирования и инженерии — сравнении различных вариантов конструкции.

В чем состоят проблемы интеграции RDO в процесс виртуальной разработки? Естественно, на возможность оптимизации оказывают первоочередное влияние само определение задачи оптимизации (своего рода перевод технических требований на язык математики — целевую функцию и условия), плотность и структура пространства параметров (возможность и объемы параметризации) и применяемые оптимизационные стратегии (методы). Применение вероятностных методов оптимизации для CAE-моделей требует значительного увеличения объемов расчетов по сравнению с обычной «детерминистской» оптимизацией. Основная проблема при определении параметров робастности и надежности — соблюсти баланс необходимости и достаточности определений отклонений входных параметров, применяемых методов вероятностного анализа, оценок дисперсий и показателей корреляции. Для того чтобы оценки выходных дисперсий были максимально достоверны, все относительные колебания входных параметров должны быть надлежащим образом учтены. Это

Обеспечение требуемого качества — одна из ключевых целей любой компании, производящей и выпускающей продукцию. В настоящее время для достижения этой цели существует ряд методов, в частности, методы профессора Генити Тагути, которые из-за своей уникальности, универсальности и необходимости произвели в 1980-х гг. эффект разорвавшейся бомбы. В 1980 г. профессор Г. Тагути посетил США, компании «Эй Ти энд Ти», Форд и др., где вместе со специалистами этих организаций ему удалось внедрить свои методы и доказать их высокую эффективность. Сегодня эти методы называются методами Тагути. «Концепция Тагути включает целый ряд ключевых моментов, среди которых отметим принцип робастного проектирования и функцию потерь качества. Начнем с робастности. Жизненный цикл любого продукта Тагути предлагает разделить на две неравные части. Первая – разработка и внедрение изделия: все то, что предшествует товарному производству. Вторая – собственно производство и эксплуатация. Проблемами качества необходимо начинать заниматься на первом этапе — и чем раньше, тем лучше. Тогда появляется возможность не ужесточать контроль и не использовать очень совершенное, а значит и очень дорогое оборудование, а построить процесс проектирования и производства продукции так, чтобы ее характеристики были в

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Решение задачи условной оптимизации с помощью Эволюционного Алгоритма для зашумленной целевой функции

основа применения методологии RDO. Понятно, что детальное описание всех переменных, оказывающих влияние на

наименьшей степени подвержены разбросу из-за несовершенств самого производственного процесса, изменчивости условий окружающей среды, неоднородности сырья и других помех, неизбежных при производстве и эксплуатации продукции. <…> Одна японская фирма производила керамические плитки. Геометрические размеры плиток сильно варьировались из-за неравномерности температурного поля печи обжига. Конечно, печь можно было усовершенствовать или просто купить более дорогую. Однако оказалось, что незначительного изменения состава плитки достаточно, чтобы уменьшить разброс размеров в 10 раз»1. Робастность – это характеристика изделия или процесса, заключающаяся в минимальной чувствительности его выходных характеристик к разбросу факторов, вызывающих изменение состояния. Робастное проектирование – подход к проектированию изделия или процесса, который заключается в уменьшении разброса выходных характеристик путем использования таких методов проектирования, которые уменьшают чувствительность к источникам разбросов (Г. Тагути). Леон Р., Шумейкер А., Какар Р., Кац Л., Фадке М., Тагути Г. и др. «Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути», М.: «СЕЙФИ», 2002. 1

Робастное проектирование — подход к проектированию изделия или процесса, который заключается в уменьшении разброса выходных характеристик путем использования таких методов проектирования, которые уменьшают чувствительность к источникам разбросов (Г. Тагути).

результат, и адекватное параметрическое описание всех входных параметров окажется непреодолимым препятствием на пути проведения любого вероятностного расчета. Более того, стремление к абсолютно полному описанию задачи с большой вероятностью приведет к отрицательному результату. Поэтому на практике следует начать с разумных допущений, касающихся всех потенциально изменяющихся входных параметров. Для важных переменных параметры распределения и дискретизация могут затем при необходимости постепенно уточняться. Другое препятствие для применения вероятностных методов на практике состоит в том, что среднеквадратическое отклонение или вероятность могут быть только оценены, а не определены точно (детерминистически). Т.е. результатом расчета для пользователя является оценка, а не числовой результат. Поэтому для получения достоверных, строгих оценок, которые затем можно использовать для гарантии заданных характеристик изделия, может потребоваться большее число вероятностных расчетов. В результате, следует принять как факт, что для строгих оценок робастности и надежности при расчетах RDO применение вероятностного анализа требует значительного числа узлов (точек вероятностного расчета). Число этих точек имеет порядок нескольких сотен или даже тысяч. А так как каждый вариант конструкции при оценке потребует значительного объема вычислительных ресурсов и времени, то такой подход становится очень и очень ресурсоемким с точки зрения аппаратного обеспечения и используемых лицензий на распределение вычислений. Таким образом, основная проблема при применении методологии робаст-

ного проектирования состоит в соблюдении правильного баланса между числом запусков решателя и достоверностью получаемых оценок робастности и надежности. Во всех применяемых на практике методах RDO для оценки робастности следует сокращать число расчетных точек (вариантов конструкции) до разумного минимума. А уже после оптимизации при робастном проектировании обязательно проводится окончательная оценка предположительно оптимальной робастной конструкции наиболее подходящим методом теории надежности. Из-за большого числа расчетных вариантов (узлов) вероятностного анализа алгоритмы RDO в первую очередь используют метамодели (модели поверхностей отклика) для оценки величин дисперсий. Применимость различных метамоделей для оценок робастности и надежности конструкций широко описана в соответствующей литературе. Трудозатраты на формирование подходящей метамодели в первую очередь зависят от числа значимых изменяющихся входных параметров, нелинейности пространства результирующих откликов и необходимого уровня показателей робастности и надежности (уровня сигма). В любом случае, в заключение следует проводить окончательный анализ надежности конструкции по реальным вариантам, сформированным в качестве результирующих при оценке робастности по метамодели.

Процесс оценки робастности

Процесс расчета RDO

www.ansyssolutions.ru

Современные стратегии Robust Design Optimization (RDO) в процессе виртуальной разработки изделий Первый важный шаг — это получение достоверных оценок робастности для наиболее важных результирующих пара-

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

метров с учетом влияния неопределенности и колебаний входных величин. С помощью анализа чувствительности с учетом неопределенностей и допусков входных параметров, потенциально влияющих на важные выходные параметры, можно провести первичную оценку дисперсий и значимости переменных. С целью ограничения числа варьируемых параметров до минимально необходимого числа наиболее важных, влияющих на результат, при оценке дисперсий откликов и надежности конструкции часто необходимо применение итерационного подхода. Следующим шагом становится проведение детерминистской оптимизации с учетом оценок запасов прочности. После получения оптимизированной конструкции с заданными запасами прочности проводится вероятностный анализ, подтверждающий надежность и робастность. Если запаса прочности не хватает, то оптимизация и оценка робастности повторяются. Такой подход (итерационный RDO) эффективен, если запасы прочности относительно постоянны по пространству оптимизационных параметров. Если запасы прочности значительно изменяются в различных областях оптимизационного пространства, то обязательным будет определение отклонений параметров конструкции в каждой области пространства. Полученные значения дисперсий будут использоваться далее для настройки целевых функций и условий оптимизации в расчете RDO. То есть, здесь методы оптимизационных и вероятностных расчетов комбинируются в единый расчетный процесс (автоматический RDO). Обычно результаты автоматического RDO в сравнении с итерационным постепенно улучшаются в процессе расчета.

Dynardo optiSLang В программном обеспечении optiSLang от компании Dynardo для решения задач RDO интегрированы наиболее эффективные методы оптимизационных и вероятностных расчетов. После разработки CoP (Коэффициента Прогноза, Coeﬃcient of Prognosis) и алгоритмов автоматической идентификации MOP (Метамодели Оптимального Прогноза, Metamodel of Optimal Prognosis) разработчики могут предоставить пользователям выдающиеся средства автоматического определения наиболее значимых параметров, автоматического

BOSCH рекомендует optiSLang

формирования наилучшей возможной метамодели и проверки качества прогноза по MOP. С помощью optiSLang пользователи успешно реализуют расчеты RDO в процессе виртуальной разработки новой наукоемкой продукции. С целью постоянного расширения сферы расчетов RDO при виртуальной разработке новых изделий и обеспечения возможности применения этой методологии пользователями, не имеющими опыта оптимизационных и вероятностных расчетов, optiSLang имеет модульную организацию системы, и каждый элемент имеет правильно подобранные настройки по умолчанию, опирающиеся на большой опыт оптимизационных расчетов компании Dynardo. В новой версии программы, в обоих ее исполнениях — “optiSLang для ANSYS Workbench” и “optiSLang v4.0” — был минимизирован объем данных, вводимых пользователем, а также применены особые настройки для автоматизированного сокращения числа варьируемых параметров и формирования наилучшей возможной метамодели отклика.

Внедрение программного обеспечения Успешная интеграция методов RDO в процесс разработки новой продукции предъявляет высокие требования к компетенции конечных пользователей. Частично такого рода ограничения могут быть преодолены и преодолеваются за счет легко настраиваемых модулей, учитывающих 25-летний опыт практического применения расчетов RDO как самой компании Dynardo, так и ее важнейших клиентов — Robert Bosch GmbH, BMW AG, Daimler AG и NOKIA. При отсутствии баланса между допущениями в отношении входных параметров и применяемых методов, выбранных пользователями для оценок дисперсий, результаты могут неожиданно оказаться непригодными для использования. Поэтому рекомендуется поэтапное внедрение методов RDO для CAEмоделей в процесс разработки изделий с постепенным обучением персонала, верификацией достоверности получаемых оценок робастности как основы для гарантии качества и надежности продукции в целом. Следует постоянно просматривать, верифицировать и корректировать оценки дисперсий и сравнивать полученные данные с экспериментами и накопленной при эксплуатации экспертизой.

Robert Bosch GmbH – первый ключевой клиент optiSLang. Сфера применения optiSLang расширялась постепенно. Взяв свое начало с применения лишь в центральных научно-исследовательских подразделениях в 2002 году, в настоящее время optiSLang является неотъемлемой частью широкого набора средств виртуальной разработки изделий BOSCH. С помощью средств анализа чувствительности, оптимизации и оценки робастности BOSCH смогла значительно повысить уровень производства. Тесное сотрудничество BOSCH и DYNARDO способствовало достижению максимального эффекта от применения оптимизации и оценки робастности CAE-расчетов.

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

ТЕХНОЛОГИИ

Обзор Dynardo optiSLang Автор: Николай Староверов, к.т.н., КАДФЕМ Си-Ай-Эс

момента выхода на рынок в 2002 году optiSLang зарекомендовал себя как одно из лучших решений для задач оптимизации и вероятностного анализа CAE-моделей. Удобство интерфейса, эффективные расчетные алгоритмы и множество средств обработки результатов — вот то, что гарантирует успех и преимущества применения optiSLang для параметрических исследований CAE-моделей. С момента появления имитационного моделирования инженеры все чаще применяют параметрические исследования конструкций. Предпосылками таких расчетов становятся проверка работоспособности моделируемых изделий в различных условиях, более глубокое изучение их поведения и возможных направлений улучшения как самих конструкций, так и описывающих их численных моделей. Применение optiSLang может существенно расширить горизонты привычных параметрических расчетов. Работа со случайными величинами, учет отклонения входных параметров, использование статистики для идентификации и объяснения связи параметров, применение сложных математических алгоритмов для задач оптимизации и сравнения с экспериментом, а также применение вероятностного анализа для оценки отклонений выходных параметров и вычисления вероятностей — все это позволяет глубоко погрузиться в пространство CAE-модели, оценить и прочувствовать связь между входными и выходными характеристиками и создать надежный фундамент для оптимизационных расчетов конструкции и анализа робастности. Вы можете спросить: «А что нового в optiSLang? Параметрические исследования сейчас доступны практически в любой среде численного моделирования». Да, это так, но самое главное отличие заключается в эффективности и надежности применяемых алгоритмов в отношении числа запусков ресурсоемких CAE-расчетов и обеспечении максимального качества прогноза и максимальной корректности результатов. Благодаря легко настраиваемым расчетным шаблонам, optiSLang позволит выйти на новый уровень параметрических исследований и увеличить инновационность разрабатываемых изделий.

История optiSLang Появившись на рынке в 2002 году, optiSLang работал на основе одного из наиболее эффективных и надежных гене-

www.ansyssolutions.ru

тических алгоритмов оптимизации для поиска путей возможного улучшения конструкции в пространстве дискретных или непрерывных параметров. В 2005 году функционал был расширен добавлением настраиваемого набора инструментов для оптимизации на базе эволюционных алгоритмов и эффективный эволюционный метод многокритериальной оптимизации. Для охвата всего спектра алгоритмов, вдохновленных живой природой (NOA), для одно- и многокритериальной оптимизации в optiSLang в 2009 году был добавлен метод роя частиц (PSO). Настройки по умолчанию подобраны настолько качественно, что пользователи optiSLang могут с легкостью проводить как простую оптимизацию, так и анализировать фронты Парето в случае противоречия целевых функций. На базе алгоритма нелинейного программирования NLPQL предлагается один из лучших градиентных методов оптимизации на сегодняшний день. На начальном этапе разработки программного обеспечения в программу был заложен мощный фундамент функциональности и эффективности алгоритмов для проведения анализа чувствительности, оптимизации и оценки робастности. Основная цель состояла в создании удобного средства, которое может помочь пользователю с легкостью решать поставленные задачи с большим числом варьируемых параметров и высокой нелинейностью решателя CAE. С применением инновационной технологии построения Метамодели Оптимального Прогноза (MOP) и улучшенных расчетных алгоритмов с помощью optiSLang могут быть эффективно решены сложные задачи RDO.

Параметрическое моделирование Однако со временем стало понятно, что на пути к упрощению расчетов RDO надо преодолеть еще ряд технических трудностей. И первая из них — это доступность и возможность использования подходящих параметрических сред проектирования. Выбор был сделан в пользу ANSYS Workbench как одной из наиболее мощных сред параметрического моделирования с возможностью организации двусторонней связи с главными CAD-системами и способной работать со всеми доступными CAD и CAE параметрами одновременно.

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

Автоматизация и интеграция расчетных процессов Следующими барьерами на пути стали интеграция и автоматизация процессов расчета и управления работой. Вначале optiSLang обращался непосредственно к менеджеру параметров ANSYS Workbench и обновлял один или несколько вариантов конструкции. Естественно, для пользователя этого недостаточно. С этой целью были разработаны интерфейсы прямой интеграции optiSLang в среды параметрического моделирования, имеющие тот же тип, что и интеграция внешних CAE-решателей в optiSLang. Для этого весь функционал optiSLang был полностью переписан на C++ таким образом, что полученный интерфейс теперь мог использоваться как самим графическим интерфейсом optiSLang, так и сторонними средами параметрического моделирования. Первой реализацией этого подхода стала интеграция optiSLang 4 в ANSYS Workbench в 2011 году. В 2012 году разработчики выпустили отдельное приложение optiSLang 4 с расширенным функционалом интеграции и автоматизации расчетных процессов в отдельном графическом интерфейсе.

Графический интерфейс пользователя optiSLang Графический интерфейс пользователя в optiSLang 4 был основательно переработан для обеспечения принципиально нового уровня дружественности по отношению к пользователю, интеграции и функциональности автоматизации расчетных процессов. Теперь графический интерфейс optiSLang позволяет интегрировать сложные расчетные процессы CAE-решателей, пре- и постпроцессоров в гетерогенных сетях и на кластерах. Встроенные помощники предлагают оптимальные (с точки зрения опыта решенных задач) настройки вычислительных алгоритмов. В графическом интерфейсе легко и быстро настраиваются процессы расчетов RDO для широко распространенных на рынке CAE-продуктов. И, конечно, в optiSLang возможны расчеты в режиме

Графический интерфейс пользователя optiSLang 4

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

распределенных вычислений. Это существенно экономит расчетное время в задачах оптимизации и оценки робастности.

Интеграция и параметризация optiSLang предлагает широкий набор прямых средств интеграции с расчетными пакетами, такими как MATLAB, Excel или Python. Это позволяет достичь параметризации расчета самым простым путем. Интеграция с широко распространенными CAE-решателями, такими как ANSYS, и параметризация расчетов в них настраивается с помощью специальных диалоговых окон. Если даже optiSLang не предоставляет отдельного интерфейса интеграции и параметризации с каким-либо CAE-решателем, есть возможность настроить эту связь вручную. Единственное требование заключается в возможности запуска CAE-решателя в режиме командной строки без участия пользователя. Для определения параметров во входных и выходных ASCII-файлах решателей в optiSLang есть специальный инструмент локализации параметров в тексте файла. Из ASCII-файлов или из набора бинарных файлов внешних CAE-решателей, таких как ANSYS, возможно извлечение различных результатов — скалярных, векторных или массивов данных. Для этого используется отдельный набор инструментов Extraction Tool Kit (ETK). Решение пользователей ANSYS Workbench о том, какой вид интеграции выбрать, формируется на основе доступности всех необходимых данных через менеджер параметров ANSYS Workbench — либо это интеграция optiSLang в схематику проекта, либо доступ к ANSYS Workbench из optiSLang. Если все необходимые параметры возможно описать в менеджере параметров ANSYS Workbench, то лучшим выбором становится optiSLang в ANSYS Workbench. При необходимости добавления к проекту дополнительных входных или выходных параметров лучшим путем проведения

расчетов, в том числе и RDO, становится подключение проекта ANSYS Workbench в optiSLang и работа с параметрами и расчетными процессами на основе функционала optiSLang. Для интеграции проектов ANSYS Workbench, а также связи с расчетной средой на основе файлов, есть отдельные узлы расчетных процессов, реализуемые на базе функционала optiPlug. Аналогично в расчет могут быть включены элементы обработки сигналов, а расчетный процесс расширен добавлением сторонних решателей и средств подготовки расчетов и обработки результатов.

Модули, применяемые на практике Однако возможности параметрического моделирования, автоматизации расчетных процессов и интеграции — это только необходимые, но не достаточные условия для успешного проведения расчетов RDO. Для того чтобы рассчитывать на ежедневное успешное применение средств типа optiSLang, нельзя предполагать, что каждый пользователь — специалист в математике, настройке расчетов и процессов оптимизации. Поэтому современные средства оптимизации обязательно должны иметь удобные помощники, позволяющие легко настроить оптимизационный процесс, учесть накопленный опыт разработчиков в аналогичных расчетах при выборе подходящих алгоритмов и настроек по умолчанию. Для удобства настройки весь процесс может быть разделен на модули анализа чувствительности, оптимизации и оценки робастности. Разработчики полагают, что многоцелевые наборы оптимизационных инструментов типа optiSLang должны следовать этой тенденции, наметившейся в области конечно-элементных расчетов 20 лет назад. Сегодня можно видеть, что над конечно-элементной моделью, настройкой расчетов и обработкой результатов отдельно работают эксперты, специалисты в своих областях. Широкое распространение конечно-элементных расчетов в повседневном и повсеместном виртуальном прототипировании не было бы возможным без разработки отдельных модулей построения сетки и, например, конечно-элементных расчетов, каждый из которых вобрал бы в себя самые инновационные алго-

Расчетный проект ANSYS Workbench с тремя системами optiSLang для проведения расчета RDO с использованием анализа чувствительности, оптимизации и оценки робастности

www.ansyssolutions.ru

ритмы и гигантский опыт работы. Только так можно минимизировать ввод пользователем необходимых данных и гарантировать успешное решение поставленной задачи. В соответствии с этим optiSLang предлагает 3 модуля, реализующие легкий и корректный алгоритм RDO: 1. Sensitivity analysis — анализ чувствительности, проводимый для наиболее детального анализа конструкции, сокращения число варьируемых параметров до минимального числа наиболее значимых, проверки качества прогноза по дисперсии отклика и автоматического формирования наиболее подходящей метамодели отклика 2. Optimization — оптимизация, проводимая собственно для выбора оптимального варианта конструкции, максимально удовлетворяющего всем поставленным условиям и критериям 3. Robustness evaluation — оценка робастности, проводимая для проверки разброса выходных параметров с учетом колебаний свойств материалов, технологических допусков размеров и изменения внешних условий. Как следствие, в optiSLang для ANSYS доступны те же 3 модуля, которые могут быть перемещены в схематику проекта. При применении модулей необходимый ввод данных со стороны пользователя может быть снижен до минимального объема, определяющегося настройкой диапазонов изменения параметров, функций плотностей распределения, условий оптимизации и целевых функций. Все настройки алгоритмов учитывают накопленный опыт DYNARDO. При настройке оптимизации окно выбора алгоритмов позволяет выбрать наиболее эффективную и подходящую стратегию на основе анализа чувствительности и указаний пользователя. Рассмотрим кратко все доступные расчетные средства Dynardo optiSLang.

Анализ чувствительности На основе анализа чувствительности создается база для успешной оптимизации и идентификации параметров. Главная задача анализа чувствительности — идентификация наиболее важных входных параметров, оценка их значимости и оптимизационных возможностей, а также определение наилучшей возможной метамодели зависимости входных и выходных параметров. optiSLang поддерживает работу как с непрерывными, так и с дискретными параметрами. Для непрерывных параметров задаются верхний и нижний пределы. Различными способами далее формируется план эксперимента (например, полнофакторный, центрально-композиционный или Dоптимальный). Такой подход эффективен в небольших пространствах параметров (до 5 переменных). В больших пространствах параметров рекомендуется применять вероятностные схемы заполнения пространства параметров, например, расширенный алгоритм Латинского гиперкуба (Advanced Latin Hypercube Sampling), сводящие к минимуму ошибки корреляции входных параметров. Для получения максимального эффекта от процедуры DYNARDO ввели коэффициент прогноза CoP для оценки качества прогноза

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

Помощник показывает наиболее эффективный оптимизатор. Зеленый свет — рекомендуется; желтый свет — как вариант; красный свет — не рекомендуется

дисперсии отклика и как критерий для поиска наиболее подходящей Метамодели Оптимального Прогноза (MOP) в наилучшем подпространстве параметров. Коэффициент Прогноза также используется для оценки численного шума решателей по выходным параметрам. Метамодель Оптимального Прогноза (MOP) представляет собой наилучшую возможную метамодель в наилучшем подпространстве важнейших параметров для максимизации качества прогноза дисперсий выходных величин. Применяемая методология зарекомендовала себя как одна из ключевых для эффективных оптимизационных расчетов. Для минимизации числа запусков CAE-решателя при анализе чувствительности применяется стратегия «no run too much». Алгоритм формирования метамодели MOP полностью автоматизирован. На основе откликов, полученных при запуске внешнего решателя, далее проводится расширенный корреляционный анализ и расчет дисперсий, включающий фазы определения коэффициента значимости (CoI) и качества прогноза метамоделей с использованием коэффициента прогноза (CoP). Для статистической оценки результатов анализа чувствительности подготовлен широкий набор специализированных инструментов, включающий возможности построения гистограмм, коэффициентов корреляции, коэффициентов детерминации (CoD) и значимости (CoI), двумерные и трехмерные графики Антхилла и метод главных компонент (PCA). Для визуализации и верификации качества аппроксимации Метамодели Оптимального Прогноза (MOP) возможно построение двумерных и трехмерных графиков MOP, вычисление коэффициента прогноза (CoP) и статистических характеристик регрессионной модели.

ных или дискретных параметров, большим количеством граничных условий, с учетом нелинейностей, «шума» решателя и даже с учетом возможных ошибок CAE-расчетов или нарушений граничных условий. Оптимизация проводится на базе определенного ранее пространства непрерывных, дискретных и бинарных параметров, сформулированных граничных условий и условий производства, а также целевых функций, которые могут включать несколько условий и весовых коэффициентов. Для оптимизации применяются градиентные методы и ряд алгоритмов, вдохновленных живой природой, таких как генетические алгоритмы, эволюционные стратегии, метод роя частиц и стохастический метод совершенствования системы (Stochastic Design Improvement — SDI). Все оптимизаторы могут быть использованы в реальном пространстве параметров или базироваться на описании его глобальной поверхностью отклика, построенной с помощью полиномиальной аппроксимации, скользящим методом наименьших квадратов (Moving Least Square — MLS) или на основе Метамодели Оптимального Прогноза (MOP). Кроме того, есть полностью автоматические методы адаптивной поверхности отклика (Adaptive Response Surface Methods — ARSM). Результаты оптимизации отображаются с помощью интерактивных средств обработки результатов. Предварительно настроенная визуализация адаптирована под алгоритмы оптимизации и предоставляет всю необходимую информацию для быстрой оценки произведенных действий и результатов.

Многокритериальная оптимизация В случае конфликта целевых функций основой принятия решения о пути улучшения конструкции становится определение, отображение и исследование набора оптимальных по Парето решений. Для выделения единственного решения из фронта Парето для всех решений фронта должны быть определены и вычислены дополнительные параметры.

Оптимизация optiSLang предлагает самые совершенные оптимизационные алгоритмы, обеспечивающие поиск наилучших путей улучшения конструкции при умеренном числе запусков решателя. Все алгоритмы адаптированы для решения реальных оптимизационных задач с большим числом непрерыв-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Помощник в определении граничных условий и целевых функций оптимизации

Многокритериальная оптимизация в optiSLang может проводиться для непрерывных, дискретных и бинарных параметров при учете граничных условий и условий производства. Можно задать несколько целевых функций, каждая из которых содержит несколько условий со своими весовыми коэффициентами. На практике решения задач многокритериальной оптимизации зарекомендовали себя как эволюционные алгоритмы, так и оптимизация методом роя частиц. Основное преимущество популяционных методов состоит в параллельном поиске решений фронта Парето за один запуск оптимизатора. Главная особенность обработки результатов задач многокритериальной оптимизации состоит в визуализации пространства значений целевых функций. Если размерность задачи превышает три, то могут применяться как графики 2D или 3D подпространств, так и графики параллельных координат для выбора лучших вариантов, не попадающих в отображаемый фронт Парето.

Идентификация параметров Задача идентификации параметров является частным случаем оптимизационных задач, решаемых в Dynardo optiSLang. Она состоит в определении таких значений входных параметров модели, при которых достигается минимум отклонения результатов численного моделирования от результатов эксперимента, т.е. другими словами результат CAE-расчета максимально соответствует серии проведенных экспериментов. Предварительный анализ чувствительности показывает, могут ли неизвестные значения параметров быть определены по имеющимся данным эксперимента. В конце с помощью эффективных методов оптимизации определяются оптимальные значения входных параметров. В задачах идентификации параметров optiSLang может работать не только со скалярными величинами. При необходимости могут быть определены многоканальные сигналы, например, кривые время-перемещение. Исходные экспериментальные данные определяются как опорные сигналы. С помощью богатой библиотеки обработки сигналов определяются индивидуальные целевые функции. Библиотека включает в себя не только возможность определения локальных параметров, таких как максимум и минимум амплитуды, но и глобальных характеристик, таких как интегралы и более сложные функции. Для задач идентификации этот этап наиболее важен. Далее на основе Метамодели Оптимального Прогноза оценивается чувствительность различных характеристик сигналов, а для определения начальных значений параметров используется оптимизация на основе метамодели MOP. Для окончательного определения значений параметров также существует несколько методов оптимизации. В случае достаточно гладкой целевой функции очень эффективны градиентные методы. В противном случае, достаточно надежны будут алгоритмы оптимизации, вдохновленные живой природой (NOA).

www.ansyssolutions.ru

Расширенная матрица линейной корреляции

Оценка робастности Оценка робастности позволяет численно оценить качество изделия при виртуальном прототипировании. Путем исследования чувствительности откликов с учетом всех возможных неопределенностей optiSLang позволяет получить всю необходимую информацию для оценки робастности конструкции. Важной особенностью является возможность optiSLang оценить влияние ошибок аппроксимации (или

Трехмерный фронт Парето

ANSYS ADVANTAGE

ТЕХНОЛОГИИ

Анализ чувствительности при различных значениях сигнала

шума решателя) на отклонение выходных параметров путем анализа робастности. Вероятностный анализ робастности оценивает влияние случайного изменения входных величин на дисперсию выходных параметров, определяет чувствительность изменяющихся входных параметров, оценивает доверительные интервалы критических выходных параметров в уровнях сигма или вероятностях отказа. Для этой цели необходимо определить функции распределения входных параметров (есть более 20 классических распределений) и входную матрицу корреляции. На основе этих данных методом Латинского гиперкуба формируется набор расчетных точек, и определяются дисперсии каждого выходного параметра. При определении уровней сигма для выходных величин определяются доверительные интервалы. Применение Метамодели Оптимального Прогноза позволяет оценить влияние колебаний входных величин на отклики модели с помощью индексов чувствительности. Средства обработки результатов анализа робастности включают в себя графики Антхилла, а также гистограммы и численные оценки статистических характеристик, таких как параметры подобранного распределения, коэффициенты корреляции, коэффициент значимости, а также коэффициент прогноза на базе метамодели MOP. Для отображения дисперсии критических выходных параметров используются соответствующие графики — traﬃc light plots — показывающие как среднюю величину, так и доверительный интервал и пределы отказа.

Анализ надежности Дисперсионная оценка робастности подходит для доверительных интервалов, не превышающих 2σ. Большие доверительные интервалы до 6σ предполагают меньшие вероятности отказов. В этих случаях традиционные схемы заполне-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

ния пространства параметров не применяются, а следует использовать более эффективные методы анализа надежности в optiSLang. Хотя методы Монте-Карло по большей части достаточно гибки и интуитивно понятны, их вычислительная ресурсоемкость во многих случаях оказывается чрезмерно высокой. Эффективность других методов, полученных на их основе, зависит от уровня сигма, числа случайных переменных, числа возможных механизмов отказа и свойств функций предельных состояний. Если функции предельных состояний непрерывны и дифференцируемы, то эффективными будут метод анализа надежности первого порядка (First Order Reliability Method — FORM) и метод выборки по значимости (ISPUD). Однако применение этих методов ограничено только одним преимущественным механизмом отказа. Методы целенаправленной и адаптивной выборки (Directional и Adaptive Sampling) могут применяться при умеренном числе случайных переменных при наличии нескольких механизмов отказа и небольших вероятностях. Если число случайных параметров больше 20, то наиболее эффективным методом становится метод на основе адаптивной поверхности отклика (ARSM). Кроме того, для большого числа переменных и небольших вероятностей отказа есть метод асимптотической выборки (Asymptotic Sampling). Средства обработки результатов анализа надежности включают в себя двух- и трехмерные графики выборок, использовавшихся для оценки вероятности отказа. При использовании метода на основе адаптивной поверхности отклика (ARSM) на графике также показываются опорные точки аппроксимации. Кроме того, строятся графики сходимости вероятности отказа и оценки точности. Самая важная информация о наиболее вероятной точке отказа и специфическая информация о применяемом алгоритме отображается в отдельных окнах.

Robust Design Optimization Robust Design Optimization (RDO) — это разновидность оптимизации конструкции, учитывающая неопределенность параметров. Оценка качества и надежности, таким образом, уже интегрирована в оптимизационный процесс. Методы RDO в optiSLang включают в себя как расчеты RDO, так и расчеты 6σ, которые являются неотъемлемой частью производственного процесса с гарантией качества по этому критерию. В связи с тем, что RDO позволяет одновременно решить оптимизационную задачу и провести оценку робастности, вычислительная ресурсоемкость этого метода очень высока. Поэтому в расчетах RDO очень важно соблюсти баланс между энергозатратами и точностью оценок. Важно помнить, что дисперсионный анализ RDO относится к классу задач с небольшим уровнем сигма. Если требования по робастности должны гарантировать меньшие вероятности отказов, то необходимо проводить RDO вместе с анализом надежности. В optiSLang возможно объединение нескольких расчетов в единый процесс RDO: детерминист-

Обработка результатов анализа робастности

Обработка результатов анализа надежности

ской оптимизации и оценки доверительных интервалов. Являясь мерами устойчивости, средние значения, среднеквадратические отклонения, квантили, вероятности отказа и функции потерь Тагути (Taguchi loss functions) параметров отклика могут быть легко скомбинированы в условиях оптимизации и целевых функциях для проведения расчетов RDO. На первый взгляд, обработка результатов расчета RDO ничем не отличается от аналогичной процедуры для детерминистской оптимизации. Рассчитанные характеристики робастности отображаются как параметры отклика для каждого варианта оптимизации конструкции. Помимо этого, на графиках Антхилла показываются выборки, использовавшиеся для статистической оценки характеристик робастности. При использовании в RDO методов планирования эксперимента можно также отобразить индексы чувствительности параметров робастности по каждому отклику.

Больше эффективности при поддержке ANSYS HPC

Надежные расчетные процессы Расчеты RDO приводят к созданию и расчету большого числа вариантов конструкции. В реальных проектах возникают ошибки в расчетах, вызванные тем, что измененная геометрия не может быть перестроена, или возникли ошибки при перестроении сетки, или сам расчетный процесс внес неточность. Как следствие, разработка безопасных процедур сохранения и возобновления расчетов стала приоритетной. Как в optiSLang 4, так и в модуле optiSLang для ANSYS Workbench разработчики интегрировали возможность продолжения завершившейся ошибкой сессии расчетов, предотвращающую любую потерю данных, а также позволяющую восстановить вариант конструкции для повторного расчета в любой момент расчетного процесса.

www.ansyssolutions.ru

Если расчет одного варианта конструкции занимает значительное время, возможны два пути ускорения процесса. Первый заключается в применении лицензии ANSYS HPC, которая позволит для одного расчета использовать несколько ядер процессора. Второй путь состоит в применении лицензии ANSYS HPC Parametric Pack (доступна, начиная с версии ANSYS v14.5), которая позволит производить параллельный расчет нескольких вариантов конструкции. Каждая лицензия умножает число обновляемых одновременно расчетных вариантов. Таким образом, пользователь может подходящим образом распределить задачи по доступным ему вычислительным ресурсам. Например, 4 лицензии HPC Parametric Pack позволят рассчитать одновременно 32 варианта конструкции, а еще одна лицензия HPC Parametric Pack разрешит рассчитать уже 64 варианта одновременно. Эти подходы не ограничивают применение расчетных процедур на удаленных вычислительных ресурсах. Можно не только удаленно запустить решатель, но также и другие элементы расчетной цепи, такие как извлечение результатов, передать на удаленную обработку на вычислительный сервер или кластер, адаптированный для работы с большим объемом расчетных данных. Успешное применение расчетов RDO для CAE-моделей требует не только высоких показателей автоматизации всех расчетных процессов, точности параметрических моделей и эффективности применяемых алгоритмов, но и высокой надежности применяемого программного обеспечения. Мощные автоматизированные помощники по настройке и гибко сконфигурированные расчетные процессы делают optiSLang 4 легким и удобным инструментом для проведения сложных расчетов RDO.

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

Системный подход к моделированию Руководитель расчетной группы компании FMC Technologies Эд Маротта рассказывает об уникальной методике, включающей сертификацию специалистов и обмен опытом между специалистами компании из различных подразделений.

Эксклюзивное интервью для журнала ANSYS Advantage

звестная своей инновационной стратегией, нефтегазовая компания FMC Technologies занимается проектированием, производством и обслуживанием высокотехнологичных систем и продуктов, таких как глубоководные системы добычи и переработки, надводные блоки устьевого оборудования, системы регулирования расхода жидкости высокого давления, измерительное оборудование и морские загрузочные устройства. Недавно журнал Forbes назвал FMC Technologies одной из наиболее инновационных компаний в США. 27 производственных объектов компании, на которых работают более 16 тысяч сотрудников, расположены в 16 странах мира. Следуя своей инновационной стратегии, FMC организовала три инженерных центра в США, Норвегии и Бразилии, которые занимаются разработкой высокотехнологичных продуктов и систем. Эд Маротта является руководителем расчетной группы в инженерном центре компании в Хьюстоне, США. Расчетная группа была сформирована в 2010 году для осуществления многодисциплинарного моделирования на системном уровне. Это позво-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

лило компании быстрее и эффективнее модернизировать свои продукты и технологии с помощью компьютерного моделирования, верификации и внедрения инноваций.

20'2014

Эд Маротта возглавил эту группу благодаря своей квалификации и опыту в области химии и общего машиностроения. Ранее Э. Маротта работал преподавателем, а также руководил

Нельзя оптимизировать общие характеристики изделия исходя из анализа только одного физического явления. \

лабораторией тепловых процессов в Техасском университете. В своем интервью журналу ANSYS Advantage Э. Маротта рассказал о внедрении системного подхода в процесс моделирования компании FMC.

Почему компания FMC решила создать группу, занимающуюся многодисциплинарными расчетами? В нашем инженерном центре мы занимаемся оптимизацией процессов, связанных с деятельностью в глубоководных и надводных условиях. Естественно, таких условиях на оборудование действует множество сил. Мы должны рассматривать такие внешние факторы, как температура воды, глубоководные океанические течения, гидростатические давления и многодисциплинарные явления. Кроме того, мы рассматриваем внутренние электромагнитные и гидродинамические процессы в нашем оборудовании. Недостаточно анализировать только одну силу — мы должны учесть влияние всего спектра физических явлений и их взаимодействия. В связи с этим, мы собрали группу экспертов, работающих над комплексными проблемами, связанными с работой оборудования в глубоководных условиях.

Как многодисциплинарный подход помог компании FMC стать лидером в области проектирования на уровне систем? Как я уже говорил, нельзя оптимизировать общие характеристики изделия исходя из анализа только одного физического явления. Точно так же необходимо учитывать многие компоненты при оптимизации всей системы. Одной из важнейших систем для нефтедобычи является фонтанная арматура — совокупность клапанов, труб, соединительных секций и патрубков, контролирую-

www.ansyssolutions.ru

CFD-модель фонтанной арматуры с учетом всех факторов окружающей среды

щих расход и давление. Фонтанная арматура включает множество компонентов, подверженных различным прочностным, тепловым и гидродинамическим нагрузкам. Мы должны учитывать различные рабочие давления и температуры. Мы не могли бы проанализировать все характеристики фонтанной арматуры при внесении изменений в проект, если бы мы рассматривали компоненты по отдельности. Сегодня наши специалисты могут добавлять новые компоненты, вносить модификации — например, в систему изоляции — а затем проводить расчеты на системном уровне. Например, может проводиться моделирование всей фонтанной арматуры для максимального увеличения тепловой изоляции и замедления охлаждения. Когда система для сбора нефти отключается, в связи с погодными условиями или другими чрезвычайными ситуациями, очень важным является обеспечение необходимого уровня температуры внутри, не смотря на тот факт, что арматура пог-

ружена в холодную океаническую воду. С помощью ANSYS Fluent проводится гидродинамический анализ нашей глубоководной фонтанной арматуры и коллекторов для оценки скорости охлаждения. Мы можем вносить изменения в проект, помогающие уменьшить образование гидратов, которые ухудшают рабочие характеристики оборудования. Существует возможность проанализировать поле температур каждого компонента в отдельности, а также оценить эффективность всей системы.

Какие инженерные проблемы существуют в Вашей отрасли, и как их решает компания FMC? В нефтегазовой отрасли сейчас существует три движущих фактора: безопасность, качество и инновации. Мы решаем вопросы безопасности и качества с помощью робастного проектирования на уровне систем. Создавая численные многодисциплинарные модели большой размерности на уровне систем, мы гарантируем высокую досто-

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

верность получаемых результатов, что позволяет нам решать вопросы качества и безопасности. На ранних этапах проектирования мы создаем малоразмерные численные модели, которые помогают нам быстрее достигать оптимального результата и внедрять инновации. У нас есть партнерское соглашение с ANSYS, которое позволяет использовать специализированные средства компьютерного моделирования на планшетных компьютерах и других мобильных устройствах. За небольшое время мы можем получать инженерные решения с погрешностью ± 20% по сравнению с самыми точными моделями. Такой подход позволяет быстро попробовать различные варианты, предложить инновационные решения и отбросить неудачные проекты. После этого лучшие проекты мы проверяем на моделях больших размерностей с использованием высокопроизводительных вычислений.

Почему компьютерное моделирование играет важную роль в Вашей работе в компании FMC? Здесь, в Хьюстоне, мы не в состоянии создавать физические прототипы или проводить исследования систем в резервуарах с водой. Было бы чрезвычайно дорого воссоздавать условия, характерные для глубины 3000 метров. В связи с этим, применение компьютерного моделирования является единственным способом создания инновационных проектов. Такой же подход

используется в остальных инженерных центрах нашей компании.

Как Вы сотрудничаете с другими инженерными центрами Вашей компании? Сотрудничество является одним из ключевых стандартов для компании FMC. В нашей компании работает много талантливых инженеров, которые находятся в разных расчетных центрах и каждый день взаимодействуют при решении самых сложных инженерных задач. В FMC работает более 100 экспертов с учеными степенями, которые делятся опытом и лучшими методиками для того, чтобы достичь максимальной точности в расчетах. Мы обмениваемся этой информацией с помощью внутреннего онлайн-форума “The Edge”, на котором наши инженеры могут задавать и отвечать на вопросы в любой точке мира. В нашей компании есть корпоративная инструкция для инженеров, которая гарантирует, что каждый специалист устанавливает ANSYS и проводит расчеты должным образом. Мы считаем, это важно для обеспечения единообразия получаемых результатов. Специалистами нашей группы разработана программа сертификации, которая позволяет обучить персонал использованию программного обеспечения для компьютерного моделирования. Мы хотим внедрить эту программу и в других расчетных центрах нашей компании. Все наши усилия сконцентрированы на том, чтобы наши специалисты проводили

расчеты единообразно в соответствии с корпоративными стандартами. Это позволяет нам не только быстро внедрять инновации, но и также быть уверенными в полученных результатах. Кроме того, наша группа выступила с инициативой Smarter Design Space, целью которой является объединение усилий всех наших специалистов для получения оптимальных проектов и увеличения точности получаемых результатов с использованием высокопроизводительных вычислений.

Как бы Вы охарактеризовали отношения Вашей компании и ANSYS? За последние 4 года, инженерный состав нашей группы увеличился с 2 до 11 инженеров. Компания ANSYS сыграла ключевую роль в развитии нашей группы, обеспечив обучение, техническую поддержку и предоставив специализированные приложения, в частности, для создания малоразмерных численных моделей. Большинство наших сотрудников имеют степень магистра или Ph.D., т.е. они использовали ANSYS в учебных заведениях. Большинство наших клиентов также используют программное обеспечение ANSYS. Тесное сотрудничество с компанией ANSYS дает нам максимальное преимущество: мы применяем наиболее распространенный расчетный комплекс в нашей сфере, но при этом у нас есть свои методики моделирования, которые позволяют компании FMC занимать лидирующие позиции в нефтегазовой отрасли.

БРАЗИЛИЯ Определение точек напряжения при равномерном распределении нагрузки Инженеры бразильского расчетного центра компании FMC провели прочностной расчет шарнирной системы, которая используется для уменьшения ударной нагрузки, для защиты важных частей трубопроводов, а также модуля, который повышает давление потока. С помощью расчета в ANSYS Mechanical инженеры определили области напряжений и убедились в том, что нагрузки не передаются на трубопровод.

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Прочностной расчет шарнира

НОРВЕГИЯ Обеспечение целостности трубопровода при пульсациях давления Инженеры-гидродинамики норвежского подразделения компании FMC используют ANSYS CFD для анализа вибрационных проблем, вызванных течением жидкости в подводном трубопроводе с применением модели Рейнольдсовых напряжений. Численное моделирование позволило рассчитать силы и пульсации давления, действующие на стенки трубопровода при течении многофазной жидкости, характеризующейся большими числами Рейнольдса. До недавнего времени специалисты компании FMC использовали SST модель турбулентности для моделирования одно- и многофазных потоков при числах Рейнольдса до 1 млн. Инженеры смогли рассчитать частоту пульсаций

Расчет частоты пульсаций давления, действующих на стенку за коленом трубопровода

давления, действующего на стенку за коленом трубопровода. Сравнивая данное значение с частотой собственных колебаний трубопровода, специалистам

удалось определить и разработать ряд мер для борьбы с вибрациями при разработке новой подводной трубопроводной системы.

СИНГАПУР Определение допустимых значений эрозии в фонтанной арматуре Специалисты гидродинамики Сингапурского подразделения компании FMC провели трехмерный CFD-расчет эрозии фонтанной арматуры. Цель расчета интенсивности эрозии в фонтанной арматуре заключалась в том, чтобы убедиться в адекватности предложенного допустимого значения эрозии в трубах и соединениях. Неправильно полученные значения

для допусков эрозии могут привести к нарушению целостности оболочки. Такой расчет является достаточно трудным, так как сложная геометрия арматуры вызывает нестабильное течение в некоторых местах. Благодаря использованию расчетного комплекса ANSYS CFX инженеры Сингапурского отделения достоверно рассчитали характер течения и определили места, в которых необходимо увеличить допустимое значение эрозии.

Расчет эрозии в фонтанной арматуре

www.ansyssolutions.ru

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

ВНЕДРЕНИЕ ИННОВАЦИЙ в компании Pratt & Whitney Известная благодаря своим инновационным продуктам, компания Pratt & Whitney уже на протяжении 35 лет полагается на компьютерное моделирование как основу создания новых продуктов. Ал Брокетт, бывший вице-президент инженерного центра компании, в своем интервью рассказывает о роли робастного проектирования в создании новых революционных продуктов.

Интервью 22

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Компьютерное моделирование стало ключевым фактором, который вывел нашу компанию в лидеры \ отрасли.

лирования в компании, а также о важности робастного проектирования при создании инновационных продуктов.

Расскажите, как эволюционировало использование компьютерного моделирования в компании Pratt & Whitney.

1925 года компания Pratt & Whitney является мировым лидером в проектировании, производстве и обслуживании авиационных двигателей, вспомогательных и наземных силовых агрегатов, малых турбореактивных двигателей и промышленных газовых турбин. Начиная от своего первого 410-сильного охлаждаемого воздухом двигателя Wasp, до отмеченного многочисленными наградами двигателя PurePower® с запатентованной технологией Geared Turbofan™, компания продолжает создавать революционные проекты двигателей, отвечающие жестким требованиям клиентов. Двигатели P&W используются на более чем на 25% пассажирских самолетов во всем мире. Компания также является поставщиком высокоэффективных военных двигателей для 29 армий различных стран мира. Уже более 30 лет компания P&W использует возможности компьютерного моделирования для создания инновационных и надежных продуктов для авиационной и военной отрасли. На протяжении всей своей карьеры Ал Брокетт полагался на компьютерное моделирование. Под его влиянием инженеры компании постепенно расширили использование компьютерного моделирования и стали наиболее опытными пользователями в данной отрасли. В своем интервью журналу ANSYS Advantage Ал Брокетт рассказал о растущем влиянии компьютерного моде-

www.ansyssolutions.ru

В течение моей карьеры я видел, как моделирование трансформировалось из простых численных расчетов до невероятно сложных многодисциплинарных задач, которые мы решаем сегодня. Исторически сложилось так, что специалисты Pratt & Whitney использовали комплексное моделирование только для проверки и верифи-

кации проектов. Но сегодня — благодаря развитию высокопроизводительных вычислений, программного обеспечения и автоматизации процессов — мы используем моделирование на всех стадиях создания проекта, технического обслуживания для повышения скорости и качества разработки продуктов и их обслуживания. Компьютерное моделирование стало ключевым фактором, который вывел нашу компанию в лидеры отрасли благодаря созданию нового класса двигателей. За последние 15 лет мы увидели, что компьютерное моделирование существенно увеличило свою эффективность, наряду с улучшением графи-

С разрешения компании Pratt & Whitney

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

ческих возможностей и расширением спектра решаемых задач. Эти улучшения позволяют визуализировать задачи в высокой степенью детализации, решать многодисциплинарные задачи и проводить расчеты, включающие миллионы ячеек — и все это реализуется во временных рамках цикла проектирования. Эти улучшения также позволяют быстрее реагировать на растущие потребности рынка в отношении более эффективного использования топлива, уменьшения веса и сокращения выбросов в атмосферу. Поскольку затраты на топливо составляют около 45 % операционных расходов авиакомпаний, этот аспект является особенно актуальным в нашей отрасли — и компьютерное моделирование позволяет Pratt & Whitney задавать стандарты в эффективности использования топлива.

Какую роль компьютерное моделирование сыграло при создании инновационных продуктов компании, например двигателя PurePower®? Новые продукты, которые мы разрабатываем, представляют собой многомиллиардные инвестиции. Моделирование позволяет обезопасить данные инвестиции: благодаря этому тысячи инженеров и специалистов во всем мире работают эффективно и слаженно, что сводит к минимуму дорогостоящие доработки. В случае двигателя PurePower, мы бы не смогли разработать данный продукт или продать его потребителям без использования компьютерного моделирования. Прежде всего, нам потребовалось моделирование для разработки технологии Geared Turbofan, являющейся основой нового двигателя.

Далее мы использовали моделирование для демонстрации и обоснования преимуществ нового продукта для наших клиентов во всем мире. Этот двигатель является технологическим прорывом и обладает такими большими преимуществами, что сначала наши клиенты не могли в них поверить. Для того чтобы показать им в действии двигатель Geared Turbofan™, было бы необходимо построить демонстрационный стенд, обеспечить его работу в течение тысяч часов и перевозить его по всему миру. Компьютерное моделирование дало нам возможность сделать то же самое в виртуальном пространстве. Когда мы показывали результаты расчетов нашим клиентам наряду с физическими доказательствами надежности двигателя, они не могли отрицать преимущества нового проекта.

Увеличение эффективности Проект двигателя PurePower компании Pratt & Whitney представляет собой одно из наиболее значимых достижений в проектировании реактивных двигателей за последние 50 лет. Инженеры компании обнаружили, что можно значительно увеличить эффективность двигателя, если вентилятор и тур-

Двигатель PurePower c разрешения компании Pratt & Whitney

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

бина, которая приводит его в действие, работают на своих оптимальных скоростях. Для решения данной проблемы специалистами Pratt & Whitney был создан проект двигателя Geared Turbofan (GTF). Вместо того чтобы, как обычно, устанавливать вентилятор на вал турбины низкого давления, инженеры P&W предложили установить новый редуктор. В итоговом проекте степень двухконтурности составила 12:1 (по сравнению с 5:1 в предыдущих проектах), при этом турбина низкого давления выполняла больше работы с меньшим количеством ступеней. Это означает меньшее количество лопаток, изнашиваемых деталей, и в конечном итоге, приводит к сокращению расходов на обслуживание. Характеристики, полученные на реальном изделии, также впечатляют: z Расход топлива сократился более чем на 15% z Шум уменьшился на 75 % z Годовые выбросы СО2 на каждый самолет сократились более чем на 3000 тонн. Уже пять ведущих производителей самолетов разместили заказы на приобретение революционного двигателя PurePower. Серийное производство планируется наладить в конце текущего года.

В результате мы продали 5 различных модификаций двигателя PurePower различным клиентам. Моделирование позволяет нашим инженерам эффективно работать с этими пятью модификациями, которые мы специально доработали для наших клиентов: Bombardier, Mitsubishi, Airbus, Иркут и Embraer. Мы разработали пять различных продуктов, основанных на единой архитектуре. Команды инженеров могут быстро и удобно переключаться с одного продукта на другой. Мы смогли сократить число инженеров, занимающихся разработкой этих пяти проектов. При этом опыт, полученный при работе с одним проектом, максимально эффективно мог использоваться при работе над другим проектом.

Пожалуйста, расскажите о собственной концепции Pratt & Whitney — Design for Variation. Общим подходом к проектированию является использование базовой геометрии с некоторыми переменными в свойствах материала. Однако этот метод не учитывает то, что детали изделия никогда полностью не изготавливаются по базовой геометрии. В результате, это приводит к увеличенному коэффициенту запаса прочности и объясняет разницу между прогнозируемыми и реальными характеристиками изделия. Подбор переменных становится ключевым элементом при оптимизации изделия, что влияет на прочность деталей и качество. Концепция Design for Variation (DFV) была создана компанией Pratt & Whitney для того, чтобы помочь нам улучшить наши изделия путем выбора количества и контроля переменных, неопределенностей и рисков. Многие компании, включая ANSYS, называют это робастным проектированием. Концепция DFV требует от наших инженеров проведения статистического анализа широкого спектра геометрий изделия, граничных условий и свойств материалов. Согласно концепции, если мы относим численное значение к рискам, мы можем ими управлять, проводя целе-

www.ansyssolutions.ru

С разрешения компании Pratt & Whitney

вые изменения в проекте, свойствах материала и процессах. Мы анализируем тысячи переменных проекта, каждая из которых немного меняется, на основе вероятности того, что они не будут соответствовать техническим требованиям. Далее мы можем сконцентрироваться на нескольких переменных, которые действительно влияют на эффективность и надежность двигателя. Очевидно, это имеет смысл, поскольку увеличивает время безотказной работы двигателя, сокращает стоимость компонентов и их обслуживания, а также повышает безопасность пассажиров. Однако для проведения такого анализа необходимо значительное время. Благодаря моделированию быстро и автоматически выполняются тысячи итераций, что делает возможным реализацию концепции DFV. Наши инженеры могут быстро определить, какие проекты и рабочие условия являются важными. Мы можем глубоко исследовать различные аспекты физики, оценивая даже нерасчётные условия и

отклик изделия. Последние нововведения в технологии моделирования позволяют нам проводить высококачественный анализ изделия на уровне систем, в котором мы можем выделить около десятка ключевых факторов во всем изделии.

Какой совет Вы можете дать другим расчетным группам, которые хотят шире использовать робастное проектирование? Я являюсь сторонником так называемого «проектного моделирования», т. е. нужные инструменты даются проектировщику для ускорения всего процесса проектирования. Если Ваша организация серьезно относится к робастному проектированию, то сначала Вы должны убедиться в том, что у Вас есть необходимые технологии для проведения больших параметрических расчетов в короткие сроки. Инвестиции в высокопроизводительные вычисления являются необходимыми для того, чтобы быстро получать результаты. За последние четыре года вычислительные мощности Pratt

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

& Whitney увеличились в четыре раза по одной простой причине: мы не хотели, чтобы недостаточные вычислительные ресурсы стали преградой для создания инновационных и надежных продуктов. Благодаря сравнительно малым инвестициям мы можем проводить большие многодисциплинарные расчеты в рамках программы DFV, что позволяет сократить риски возникновения проектных ошибок, которые в свою очередь могут привести к большим расходам на гарантийное обслуживание. Для успешной работы важны не только технологии, но и обучение спе-

циалистов. По моему мнению, инженеры должны уделять большее внимание статистическому анализу, который является основой робастного проектирования. Сегодня студенты инженерных специальностей не получают должной подготовки в данной области, и я бы хотел, чтобы эта ситуация изменилась. Поскольку требования к эффективности постоянно растут, а затраты необходимо сокращать, инженеры должны лучше понимать, как влияют различные свойства материалов, особенности геометрии и другие параметры на общую эффективность изделия. Также необходимо понимание и

анализ многодисциплинарного взаимодействия, поскольку разрабатываемые нами системы становятся все более сложными. И наконец, на организационном уровне, робастное проектирование обеспечивает стандартизацию рабочих процессов — важнейший аспект для Pratt & Whitney на протяжении последних десяти лет. Когда вы обмениваетесь данными с инженерами по всему миру, вам необходимы быстрые и надежные программные инструменты, а также хорошо налаженные рабочие процессы. Мы создали множество учебных курсов для обучения наших

Робастное проектирование в компании Pratt & Whitney В настоящее время большинство промышленных компаний рассматривает робастное проектирование как перспективное направление. Компания Pratt & Whitney занимается этим вопросом еще с 1996 года, когда в рамках программы повышения квалификации персонала каждый инженер должен был пройти обучение, посвященное таким статистическим вопросам, как доверительный интервал, распределение вероятностей и регрессивное моделирование. Данная программа эволюционировала в современную концепцию Design for Variation, состоящую из 10 этапов, помогающих инженерам эффективно выполнять свою работу. Компания оценивает возврат инвестиций от внедрения программы Design for Variation от 64% до 88% благодаря уменьшению количества итераций при разработке новых проектов, повышению технологичности, улучшению надежности, выполнения проектов в срок и другим аспектам.

Определение критических условий, которые сокращают срок службы узлов Многие компоненты реактивных двигателей содержат литые детали, изготовление которых требует длительного времени. Это приводит к необходимости проектировать эти детали задолго до того, как будут измерены тепловые граничные условия. Таким образом, эти детали должны надежно работать в широком диапазоне потенциальных тепловых нагрузок. Компонент Mid-Turbine Frame (MTF) нового двигателя PurePower, находящийся между турбинами высокого и низкого давления обеспечивает обтекание вокруг несущего каркаса и опору для масляных труб. Этот каркас испытывает

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

нагрузки давления от протекающего воздуха. Однако большинство этих нагрузок появляется из-за нестационарных тепловых градиентов, возникающих при выходе двигателя на рабочий режим и его отключении. Проект требует, чтобы компонент MTF имел сложную форму, и тепловые нагрузки равномерно распределялись во избежание концентрации напряжений. Срок службы лопаток MTF определяется формой профиля температур, величиной локальных механических напряжений и соответствующими свойствами материала. Все эти параметры, в свою очередь, определяются множеством факторов: погрешность изготовления деталей (геометрия лопатки может меняться в пределах допусков), погрешность изготовления двигателей (разные профили температур), отличия в свойствах материала и неопределенности в моделях расчета срока службы. Комбинация этих неопределенностей может вызывать большой разброс в сроке службы лопаток. При проектировании MTF целью инженеров компании Pratt & Whitney являлось определение номинального набора характеристик MTF, обеспечивающих требуемый срок службы изделия, вес и показатели эффективности. При этом изделие должно быть надежным — с учетом всех важных источников отклонения характеристик и неопределенностей. Подход к решению данной задачи заключался в параметризации всех исходных моделей, объединении их в единую систему и проведении численного эксперимента во всем пространстве входных параметров с помощью высокопроизводительных вычислений и использовании полученных результатов для определения выполнимой/оптимальной области пространства проектных решений.

сотрудников стандартным процессам и методам, которые помогают реализовать наше стремление к повышению качества и слаженности работы.

Поскольку Pratt & Whitney активно использует компьютерное моделирование, мы сотрудничаем с ANSYS по многим проектам, и специалисты ANSYS всегда учитывали наши пожелания по улучшению функционала программных продуктов. Использование ANSYS позволило нам активнее внед-

рять концепцию DFV в Pratt & Whitney. Наши молодые специалисты знакомы с решениями ANSYS, и могут легко их применять в рамках стандартного рабочего процесса. Им нравится проводить многодисциплинарные расчеты и видеть все аспекты решаемых задач. Наверное, самым важным аспектом использования ANSYS является возможность внедрять инновации и выйти за рамки предыдущих проектов двигателей, используя виртуальное прототипирование. С помощью ANSYS мы можем визуализировать новые решения без создания дорогостоящих прототипов и проведения всесторон-

него тестирования. Недавно мы проводили многодисциплинарный расчет с использованием ANSYS Mechanical и ANSYS Fluent, чтобы убедить нашего клиента в том, что его требования, выдвигаемые к двигателю, являются непрактичными, и соответствующая модификация приведет к значительному увеличению веса двигателя. Использование ANSYS позволяет визуализировать потенциальные проблемы до создания прототипа и его инсталляции. Повсеместное внедрение ANSYS позволяет Pratt & Whitney удерживать лидирующие позиции на рынке и предлагать инновационные продукты.

Расчетная сетка

Поле температур

Поле напряжений

Как Вы можете описать отношения Вашей компании с ANSYS?

При проектировании MTF целью инженеров компании Pratt & Whitney являлось определение номинального набора характеристик MTF, обеспечивающих требуемый срок службы изделия, вес и показатели эффективности

Параметрические модели включали в себя геометрическую модель NX® с автоматическим построением сетки, а также конечноэлементные модели ANSYS thermal и ANSYS structural. С помощью уникальной системы CCE (Collaborative Computing Environment) создавался связанный распределенный автоматизированный рабочий процесс. Создание и запуск аналитических моделей, хранящихся у их создателей, объединялся посредством скриптов с учетом версий моделей. Пространство входных параметров охватывало область геометрических проектных решений, а также диапазоны всех переменных характеристик и неопределенностей параметров и граничных условий. Одним из инструментов для определения наиболее важных параметров и лучшего понимания взаимодействия параметров является общий анализ чувствительности. Этот анализ использует результаты, полученные при выполнении описанного выше автоматизированного процесса в заданной области проектных решений. Эти же

www.ansyssolutions.ru

результаты используются для идентификации реализуемых областей пространства проектных решений. При необходимости, существует возможность более подробного анализа в локальной подобласти проектных решений. Реализация описанного выше подхода позволила инженерам Pratt & Whitney быстрее устранять проблемы, возникающие при работе над проектом, по сравнению с использованием традиционных методик проектирования. Например, когда уточнение аэродинамических характеристик привело к топологическим изменениям, инженеры использовали полученные инструменты и процессы, чтобы эффективно адаптировать набор моделей и продолжить работу над проектом. Это позволило специалистам спроектировать A320 MTF, который характеризовался надежностью с учетом неопределенностей в тепловых профилях. При этом выполнялись требования к сроку службы, весу и эффективности, а также срокам выполнения проекта.

ANSYS ADVANTAGE

ЛИДЕР ОТРАСЛИ

Уменьшение времени простоя оборудования Компьютерное моделирование помогает улучшать характеристики оборудования и внедрять инновации.

Авторы: Nattapong Maneemann, вице-президент, Gas Plant Facility; Sunvaris Uywattana, ведущий инженер-прочнист; команда инженеров компании PTT GSP, PTT Public Company Limited, Rayong, Таиланд; Sapha Pansanga, эксперт, CAD-IT, PTE LTD, Таиланд

еред нефтегазовыми компаниями всего мира стоит общая задача: сократить время простоя при увеличении объемов производства. Для того чтобы избежать убытков $650,000 за день простоя, компания Gas Separation Plant (GSP) — филиал PTT Public Company Limited (PTT) в Таиланде — решила использовать программный комплекс ANSYS для проведения инженерных расчетов. Компания РТТ владеет большим количеством подводных газопроводов в Сиамском заливе, а также сетью терминалов сжиженного газа по всей стране. Работая в сфере производства электроэнергии, нефтехимических продуктов, разведки и добычи нефти и газа, продажи бензина, РТТ является крупнейшим владельцем нефтеперерабатывающих заводов в Таиланде. Компания GSP начала свою деятельность в 1985 году, и с самого начала инженеры отдела технического обслуживания используют программный комплекс ANSYS для диагностики, решения проблем, модернизации и сокращения затрат. В компании GSP есть расчетный кластер на 144 процессора с установленными продуктами ANSYS Fluent и ANSYS Mechanical, что позволяет проводить промышленные расчеты (до 20 млн. ячеек) за небольшой промежуток времени. Использование высо-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

PTT — крупнейшая нефтегазовая компания Таиланда

копроизводительных вычислений и поддержка экспертов компании CADIT (дистрибьютор ANSYS в Южной Азии) позволяет команде инженеров GSP быстро и точно проводить прочностные и гидродинамические расчеты, а также решать связанные задачи. Программный комплекс ANSYS помогает принимать оптимальные инженерные решения, а технологии ANSYS HPC являются ключевым фактором при проведении точных расчетов.

20'2014

Оптимизация горелки В одном из последних проектов моделировалось горение в горелке утилизационного теплообменника. Перед инженерами стояла цель предотвратить перегрев диффузора, который может приводить к нескольким дням простоя. Условия эксплуатации и сложность геометрии не позволяли измерить и получить подробное поле температур внутри утилизационного теплообменника. Фактические значения температур были доступны только для отде-

льных точек, в связи с этим, было очень трудно оценивать влияние вносимых изменений. Специалисты GSP решили использовать ANSYS Fluent для моделирования четырех различных проектов горелки для анализа характера течения и характеристик горения. Время расчета для каждой модели составляло около 2 недель, расчет проводился на 128 ядрах. Это позволило инженерам определить поле температур в существующем диффузоре и сравнить эти результаты с предлагае-

до 1040°C — может выдерживать эту температуру. Использование моделей горения и лучистого теплообмена позволило установить причину перегрева, изучить характер течения и распределение температур в горелке и решить проблему с помощью незначительных изменений в геометрии крыла диффузора, что привело к изменению характера течения внутри горелки. Данное изменение существенно повлияло на максимальную температуру и позволило инженерам выбрать соответствующий материал для новых условий эксплуатации. Период технического обслуживания горелки составляет около четырех лет, благодаря внесенным изменениям на протяжении данного срока не возникает никаких проблем. Применение компьютерного моделирование при разработке нового проекта позволило сэкономить компании как минимум $650,000 за день простоя в случае поломки.

ного расчета. Команда инженеров добавила в конструкцию дополнительные элементы жесткости, а затем провела расчет для проверки данных изменений. Для того чтобы убедиться в том, что температурные изменения, связанные с добавлением элементов жесткости внутри трубопровода, не вызывают внешнего эффекта, специалисты провели тепло-прочностной расчет. Тепловые граничные условия передавались из CFD-расчета в ANSYS Mechanical, показывая тепловое воздействие протекающей жидкости на измененную конструкцию трубопровода. Компьютерное моделирование позволило специалистам убедиться в том, что система не слишком усложнилась и остановки на обслуживание будут максимально короткими. В проекте был

Расчет напряженнодеформированного состояния и анализ вибраций трубопроводов

Расчет напряженно-деформированного состояния труб

мыми проектами. Как показали измерения, существующий проект диффузора работал при температуре около 1050°С. Инженеры использовали модели горения и лучистого теплообмена комплекса ANSYS Fluent для разработки нового диффузора горелки, работающего с максимальной температурой около 950°С. Материал диффузора –нержавеющая сталь, класс 310, характеризуется хорошей стойкостью к окислению, при эксплуатации с частыми остановками при температурах

www.ansyssolutions.ru

Компания GSP работает со сложным оборудованием (трубы, резервуары, колонны, опорные конструкции, теплообменники), которое должно оптимально проектироваться и обслуживаться для обеспечения бесперебойной работы с минимальными простоями. Специалисты GSP используют компьютерное моделирование для выполнения требований спецификации и обеспечения надежности оборудования при эксплуатации. Они выполняют прочностные расчеты в ANSYS для проверки и улучшения характеристик конструкций, а также для того, чтобы убедиться, что инвестиции компании в наукоемкие технологии являются оправданными. Например, вибрационные проблемы в мелких ответвлениях трубопроводов были решены с помощью комплекса ANSYS Mechanical. В этих расчетах инженеры сначала провели прочностной анализ, а затем расчет усталостной долговечности. Геометрическая модель была импортирована из SolidWorks в ANSYS Mechanical для проведения нелинейного нестационар-

Объемное отображение поля температур в области диффузора горелки

заложен высокий коэффициент запаса прочности, что привело к увеличению опорных элементов трубы, а это в свою очередь ограничило тепловое расширение материала трубы. Моделирование помогло специалистам компании GSP найти оптимальное решение в соотношении инженерных улучшений и финансовых затрат. Более того, благодаря моделированию специалисты получили лучшее понимание работы системы и продолжили внедрение инноваций в компании.

ANSYS ADVANTAGE

ПЕРЕДОВОЙ ОПЫТ

Электромагнитный расчет антенны, установленной внутри автомобиля Автор Dr. Juliano Fujioka Mologni, ведущий инженер, ESSS

астущее использование электроники и беспроводных технологий в автомобильной отрасли приводят к возникновению проблем, связанных с выполнением стандартов электромагнитной совместимости (ЭМС). Даже если все подсистемы автомобиля по отдельности прошли сертификацию, их взаимодействие может отрицательно сказаться на электромагнитном состоянии всей системы и, в наихудшем случае, вызвать проблемы с безопасностью. Новое поколение программных комплексов для компьютерного моделирования позволяет оценить электромагнитную совместимость автомобиля на разных уровнях: от отдельных микросхем до всей системы целиком. Моделирование позволяет оценить электромагнитную совместимость на ранних этапах проекта, что позволяет предотвратить проблемы на более поздних стадиях разработки. Если недоработки не были замечены до запуска изделия в производство, это может привести к задержке выпуска, дополнительным затратам, а также вызвать травмы людей.

Тестовая задача Общества прикладных электромагнитных расчетов (ACES)

Решение проблем электромагнитной совместимости (EMC) Инновации в автомобильной отрасли, такие как цифровое FM радио, удаленный бесключевой доступ к автомобилю (имобилайзер), системы контроля давления в шинах, системы GPS, спутниковое цифровое радиовещание, Bluetooth® и Wi-Fi®, усложнили проектирование автомобильной антенны. В то же время, непрерывное увеличение

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

Сравнение результатов моделирования с физическими измерениями

20'2014

частот и плотности монтажа, а также усложнение конструкции современных интегральных схем, печатных плат и разъемов означает, что многие компоненты могут работать и как антенны, которые передают сигналы другим компонентам, находящимся поблизости, через электромагнитные наводки. Потенциал электромагнитного взаимодействия растет вследствие увеличения числа встроенных блоков управления (ECU — electronic control unit), увеличение пропускной способности систем бортовой диагностики (OBD-II), увеличение количества линий локальной сети контроллеров (CAN — Control Area Network) и др. «Постоянная потребность в повышении эффективности использования топлива и улучшения динамических характеристик автомобиля, а также повышения безопасности и комфорта, существенно увеличили количество электроники и программного обеспечения в автомобилях, — сказал Krishnaswami Rajagopalan, аналитик компании Frost & Sullivan. — Электронные устройства повышают эффективность работы автомобиля и комфорт пассажиров, однако, вместе с тем, они подвергают людей большему риску аварий, а производители часто вынуждены отзывать целые партии автомобилей, что приводит к многомиллионным потерям. Это также подрывает доверие клиентов к автопроизводителю».

Преимущества моделирования Электромагнитные характеристики всего автомобиля могут быть проверены только после изготовления пер-

Модель автомобиля, 3-D ближнее поле и графики излучения (диаграмма направленности) для положения GPS приемника №1

вого прототипа. Устранение ошибок на данном этапе требует много времени и финансовых затрат. Более того, сложность сегодняшней электроники и огромное количество возможных конфигураций продуктов не позволяет должным образом протестировать большинство тестовых моделей автомобилей. Однако компьютерное моделирование позволяет определить электромагнитное взаимодействие, возникающее от быстродействующих электронных компонентов уже на стадии виртуального прототипа. Подобное моделирование также позволяет определить влияние излучения отдельных элементов автомобильной электроники, как на выборочную подсистему, так и на все системы автомобиля в целом. В отличие от натурных исследований, моделирование позволяет одновременно рассматривать различные взаимоисключающие явления. В данной статье показано, как комплекс для трехмерного полноволнового электромагнитного моделирования ANSYS® HFSS™ позволяет рассчитать электрические свойства высокочастотных и быстродействующих компонентов. С помощью HFSS инженеры могут получить паразитные параметры, включая S, Y и Z, визуализировать трехмерное электромагнитное поле и создавать полноволновые SPICE (Full Wave SPICE) модели для оценки проблем с качеством сигнала,

www.ansyssolutions.ru

Модель автомобиля, 3-D ближнее поле и графики излучения (диаграмма направленности) для положения GPS приемника №2

таких как потери в тракте передачи, потери на отражение вследствие несоответствия импедансов, паразитные емкостные и индуктивные связи, излучение. Большинство инженеров начинают моделирование с обеспечения соответствия между простыми моделями и физическими измерениями.

Оптимизация расположения встроенного блока управления в автомобиле (ECU) Рассмотрим пример оценки приема GPS в различных местах автомобиля, чтобы определить наилучшее положение для ECU. GPS передает, а ECU принимает сигнал, посылаемый спутником на частоте 1.575 ГГц, рассчитывает текущее положение автомобиля, и посылает эту информацию через систему сотовой связи. Использовался нестационарный метод анализа (Transient-решатель) для моделирования GPS сигнала с правой круговой поляризацией и частотой 1.575 ГГц, направленного сверху по направлению к автомобилю. Электрическое поле можно визуализировать в любой точке в любой момент времени, показывая отражения, вызванные конструкцией автомобиля, что в свою очередь вызывает одновременный приём прямого и отражённого сигналов на, а также ослабление и сдвиг фазы сигнала. Сигнал GPS принимается под множеством различных углов падения.

Нестационарный расчет множества приходящих волн занимает много времени. В качестве альтернативы, можно моделировать ‘е’ — эффективность излучения антенны GPS — при этом ECU передает сигнал L1, а не получает его. Эффективность излучения — это отношение излученной энергии к полученной энергии. Излученная энергия — количество усредненной по времени энергии в Ваттах, исходящей от излучающей антенны сквозь границы излучения, в данном случае — ограничивающих поверхностей области решения, которая окружает автомобиль в модели HFSS. Такой подход позволяет быстро получить результаты в частотной области, чтобы выбрать оптимальное месторасположение GPS приемника в автомобиле. По результатам моделирования видно, что эффективность излучения составляет 83% в положении №1 и только 43% в положении №2. Существуют автомобильные стандарты, предназначенные для снижения вероятности возникновения электромагнитной интерференции с помощью лабораторных исследований. Одним из наиболее важных стандартов является ISO 11451-2, предназначенный для определения способности автомобиля противостоять электрическим помехам от внешних источников излучения. Антенна излучает энергию в направлении автомобиля в безэховой камере. При этом работают электронные под-

ANSYS ADVANTAGE

ПЕРЕДОВОЙ ОПЫТ

системы автомобиля, что позволяет убедиться в их нормальном функционировании. Создание прототипа и оборудование, необходимое для проведения данного тестирования, очень дорогостоящие. Кроме того, такое тестирование занимает длительное время, ограничивая количество испытаний, возможных в течение периода разработки. Самая большая проблема при моделировании описанной задачи — большая расчетная область, необходимая для моделирования воздушного пространства вокруг автомобиля методом конечных элементов (FEM). Гибридный метод FEBI (finite element/ boundary integral method) помогает преодолеть эту проблему благодаря использованию интегральных уравнений — решение МоМ (method-of-moments) для условия излучения Зоммерфельда в качестве интерфейсной границы для конечно-элементного решения. В этом случае нет необходимости моделировать область воздушного пространства, при этом выполняется точный математический расчет для условия излучения дальнего поля. Данный метод может использоваться для выполнения расчета всего автомобиля, при этом не нужно моделировать область воздушного пространства. В итоге, получается более точное решение с использованием меньших вычислительных ресурсов.

На рисунке внизу показано распределение электрического поля при излучении антенны на частоте 1 ГГц для всего автомобиля в соответствии со стандартом ISO 11451-2 при использовании метода конечных элементов. Область воздушного пространства моделировалась для всей комнаты, включая поглощающие элементы на боковых стенках. В данном расчете 89% общего количества элементов использовалось для моделирования воздушной области. Расчет проводился с применением метода декомпозиции DDM на 12-узловом расчетном кластере. Расчет занял 310 минут, использовалось 75 Гб оперативной памяти. Эта же задача решалась методом FEBI. Воздушное пространство, которое требовало большую часть контрольных элементов при моделировании методом конечных элементов, заменялось двумя меньшими областями воздуха, внешние поверхности которых находились очень близко к антенне и автомобилю. Поглощающие элементы заменялись границей интегральных уравнений, и расчет показал те же результаты. Внизу справа показана диаграмма направленности распределения электрического поля для методов FEM и FEBI — видно, что они практически совпадают, и это доказывает, что метод гибридных граничных условия FEBI так же точен, как и конечно-элементный. При этом расчет

Распределение электрического поля при излучении антенны измерительного стенда на частоте 1 ГГц

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

методом FEBI потребовал всего 28 минут, 6.8 ГГБ оперативной памяти на том же 12-узловом расчетном кластере. Т.о., время расчета и требуемый объем памяти при использовании метода FEBI в 10 раз меньше.

Оценка помехоустойчивости модулей ECU Использование метода FEBI позволяет также оценить помехоустойчивость модулей ECU. В моделировании учитывалось подключение печатной платы электронного блока управления и телеметрии к двигателю через систему проводников. Передаваемый сигнал проходил от сенсора, находящегося под двигателем, к печатной плате. Провода проложены от печатной платы вокруг двигателя. Пучок проводов присоединен к красному четырехпроводному разъему. Один из контактов разъема соединен с дорожкой, которая начинается на верхней стороне печатной платы и проходит через сквозное межсоединение на нижнюю часть платы, где соединяется с микроконтроллером. Чтобы понять влияние системы проводов, проводились два расчета с использованием всей геометрической модели, а также с учетом геометрии автомобиля и излучающей антенны. В первом расчете три кабеля подсоединялись к печатной плате. Во втором

Диаграмма направленности распределения электрического поля для методов FEM и FEBI

30 дБ на частотах от 152 МГц до 191 МГц, когда система проводов подсоединена на печатную плату.

Влияние электромагнитной совместимости на электронные компоненты

Электрические поля в системе проводов (сверху) и на печатной плате (снизу)

расчете система проводов была убрана и случайный сигнал CAN J1939 подавался прямо на разъем печатной платы. Результаты моделирования показывают, что в печатной плате возникает резонанс, когда она подключена к системе проводов. Частота этого резонанса зависит от длины кабеля, подсоединенного к плате. Результаты также показывают, что связь между излучающей антенной и печатной платой увеличивается на

При проектировании электронной начинки в автомобиле необходимо также учитывать влияние электромагнитной совместимости на компоненты РЭА автомобиля. Функционирование воздушной подушки безопасности и информационно-развлекательной системы автомобиля зависит от скорости микроконтроллера (MCU). В свою очередь, скорость работы микроконтроллера зависит от качества подаваемого на него питания. Плохая разводка платы может вызвать падение напряжения более 100 мВ и привести к падению рабочей частоты микропроцессора от 40 до 60 МГц. Подобные проблемы принадлежат к задачам «целостность питания» (PI — Power Integrity) и является комплексной проблемой, включающей проектирование микросхем, корпусов и печатных плат, — поэтому она не может решаться на уровне отдельных компонентов. При проектировании печатных плат специалисты обычно не имеют информации о переходных характеристиках

Матрицы рассеяния, полученные в расчетах только печатной платы, а также платы с системой проводов

www.ansyssolutions.ru

потребления энергии питания микросхемами. Вместо этого, часто известна только общая (усредненная) потребляемая мощность ИС. ANSYS, Inc. недавно приобрела компанию APACHE (http://www. apache-da.com/), занимающуюся разработкой ПО для проектирования маломощных интегральных микросхем. Программный комплекс APACHE позволяет использовать модели систем питания микросхемы, такие как CPM™ (Chip Power Model), уже на уровне систем. CPM — модель схемы, эквивалента SPICE, которая учитывает общий характер потребления тока, а также паразитные характеристики цепи питания микросхемы. Модель потребления энергии микросхемы может учитывать энергетические характеристики корпуса ИС, и после этапа разводки платы может использоваться для совместной верификации правильности выбора корпуса ИС, а также проекта и оптимизации цепей питания печатной платы.

Выводы Увеличение количества высокочастотных компонентов в автомобилях может вызывать проблемы с электромагнитной интерференцией между различными электромагнитными узлами, при этом жесткая конкуренция требует создания продуктов высокого качества. Электромагнитное моделирование позволяет оценить излучение и его влияние на функционирование различных подсистем автомобиля. Комплексный подход к моделированию позволяет проводить совместные прочностные, тепловые, гидродинамические и электромагнитные расчеты одновременно, что позволяет обеспечить высокую точность и широкий спектр решаемых задач. Компьютерное моделирование может использоваться на ранних стадиях проекта, чтобы решить все потенциальные проблемы, связанные с электроникой, до создания первого физического прототипа. В этом плане решения от компании ANSYS позволяют инженерам сократить время от прототипирования и виртуальной модели до выпуска законченного изделия с минимизацией рисков.

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Рекомендации по использованию сеточного препроцессора ANSYS Meshing Вопрос генерации качественной и экономичной сетки является ключевым при решении задач вычислительной гидрогазодинамики и задач МДТТ. Компания ANSYS, Inc. предлагает несколько сеточных препроцессоров для генерации сеток. Наиболее универсальным препроцессором на данный момент является ANSYS Meshing. Он обладает дружественный интерфейсом и достаточно легок в изучении. Далее мы расскажем о ключевых моментах, на которые следует обратить внимание начинающему пользователю при работе с этим сеточным препроцессором. При этом мы будем в большей степени ориентироваться на подготовку сетки для CFD-расчетов.

Автор: Денис Хитрых, КАДФЕМ Си-Ай-Эс

Ключевые моменты, на которые следует обратить начинающему пользователю при работе с ANSYS Meshing Процесс генерации сетки можно условно разделить на несколько этапов. В самом начале необходимо выполнить диагностику исходной геометрии, устранить обнаруженные ошибки или внести упрощения в расчетную модель. На втором этапе определяются общие настройки сеточного алгоритма, определяются размеры элементов на выделенных поверхностях (по необходимости), определяются зоны адаптации сетки (локального измельчения) и пр. После генерации сетки пользователь должен оценить качество сетки и ее размерность. В случае «вылета» сеточного алгоритма, необ-

Рис. 1. Упрощенная CAD-модель ракеты-носителя Ариан

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

ходимо определить причины отказа работы алгоритма и устранить их. Как правило, генератор сетки «вылетает» по двум причинам: из-за неправильных настроек сеточного алгоритма и из-за дефектов исходной геометрии. Далее на примере упрощенной модели РН «Ариан» мы обсудим основные этапы генерации сетки, а также укажем пути решения наиболее часто встречающихся проблем.

Тип сетки Для начала вам необходимо решить какой тип сеток вы собираетесь использовать: комфорную сетку или некомфорную сетку (сетка с висячими узлами). Это напрямую влияет на выбор CFD-решателя (напомним, что CFX-решатель не подде-

рживает сетки со свободными узлами). Кроме того, на выбор алгоритма разбиения также влияет исходная топология геометрии — отдельное тело/тела, связанные тела (сборка) и пр.

Для исправления подобных дефектов можно использовать инструменты панели Repair. Кроме того, отдельные поверхности можно удалять вручную, или группировать в т. н. Virtual Topology.

Диагностика геометрии Обязательно перед генерацией сетки проведите «очистку» и «лечение» геометрии. Для этого можно использовать как DesignModeler, так и SpaceClaim Direct Modeler. Какие «ошибки» в геометрии являются наиболее критичными для генератора сетки? Во-первых, это ориентация поверхности. Во-вторых, наличие несоизмеримо малых (по площади) поверхностей, «клинообразных» поверхностей и других дефектов в местах сопряжения двух и более поверхностей (Slivers, Sharps Angles и пр.).

Patch-Independent или Patch-Conforming Далее вам необходимо решить какой из двух подходов к разбиению вы будете использовать: Patch-Independent или Patch-Conforming? По умолчанию вам предлагается использовать метод Patch-Conforming, как наиболее универсальный метод. Но в случае большого разброса размеров элементов (очень неоднородные сетки), более качественные и экономные сетки можно получить с использованием метода PatchIndependent. Так же данный метод лучше работает с «гряз-

Подробнее о методах Генератор сеток на основе тетраэдров Patch-Conforming (PC) построен на методе Делоне (Delaunay). Для локального измельчения сетки генератор PC использует метод «продвижения фронта» (Advancing Front). В первой четверти прошлого века, известный советский математик Б. Н. Делоне предложил простой и эффективный критерий, который используется при установке связей между узлами во множестве Делоне. Соответственно, в методе Делоне размещение в заданной области узлов и последующая расстановка между ними связей производится согласно критерию Делоне. Метод Advancing Front предложил Рейнальд Лонер (R. Lohner), а его усовершенствованием занимался профессор Гонконгского университета С. Х. Ло. Алгоритм Ло уже многие годы успешно используется в программном комплексе ANSYS ICEM CFD для дискретизации произвольных объемных областей. Общая идея этого класса методов заключается в последовательном изымании из заданной области фрагментов тетраэдрической формы до тех пор, пока вся область не окажется «исчерпана». Отправной точкой алгоритма является начальная триангуляция границы заданной области, наиболее точно описывающая исходную геометрию.

www.ansyssolutions.ru

Триангуляции границы является тем самым «фронтом», который заложен в название метода. Используя какой-либо треугольник из фронта, можно на его основе построить тетраэдр, причем четвертой вершиной тетраэдра может быть либо другая вершина фронта, либо дополнительный узел, помещаемый внутрь заданной области. При изъятии полученного тетраэдра из фронта может быть удалено от 1 (случай вставки дополнительного узла) до 4 граней и одновременно добавлено от 1 до 3 новых граней. Таким образом, текущий фронт дискретизации постепенно «продвигается» в пространстве. Обновив данные о фронте, можно вновь изъять тетраэдр, снова обновить фронт и так далее, пока вся область не окажется «исчерпаной». Генератор сеток на основе тетраэдров Patch-Independent (PInd) основан на методе граничной коррекции (Octree). Основная идея этого метода понятна из его названия: «наложив» на заданную область некоторую уже построенную сетку, можно отсечь от этой сетки все выходящие за пределы нужной области фрагменты, а затем скорректировать положение узлов, лежащих вблизи границы, так, чтобы они попали в «углы», на «ребра» и на

«грани» области. Алгоритм был разработан Марком Шепардом (Mark Shephard) и Марком Йери (Mark Yerry) из университета Ренсселаера (США) в 1984 году и получил название Octree (его двумерный вариант называется Quadtree). Самый простой способ построения базовой области — использовать в качестве области одну из подходящих геометрических форм, например, параллелепипед. Эта область должна полностью включать в себя заданную. Далее исходная область помещается в кубическую сетку, элементы которой последовательно дробятся на более мелкие кубы до тех пор, пока размеры получаемых в итоге кубических ячеек не достигнут желаемой величины. Следующим этапом метода является построение треугольной (тетраэдрической) сетки на основе полученного разбиения на квадраты (кубы). Поскольку возможных вариантов размещения узлов на ребрах и гранях кубов/квадратов в такой сетке немного (для квадрата с учетом отражения и поворота — всего 6), для каждого варианта используется свой заранее заданный шаблон. После получения первичной сетки необходимо отсечь у нее все лишнее и скорректировать положение узлов, лежащих около границы области.

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Рис. 2. Вырожденные треугольники (caps и needles)

ной» геометрией, импортируемой в DM через форматы IGES, CATIA V4 и пр. У данного метода есть одно существенное ограничение — он не поддерживает опцию Mesh Refinement (измельчение сетки). Кроме того, работоспособность этого алгоритма часто зависит от характера геометрии. Что важно и полезно знать об этих методах и их настройках. Начнем с метода Patch-Independent. Комбинируя настройки опций Feature Angle и Mesh Based Defeaturing можно частично уменьшить размерность расчетной сетки. Установив значение Feature Angle равным 90°, вы сможете проигнорировать большое количество ребер (это уменьшит объем сетки). И, наоборот, установив значение Feature Angle равным 0°, вы сохраните (зафиксируете) большую часть ребер. Затем на эти ребра будут наложены узлы, что увеличит размерность сетки. Опция Mesh Based Defeaturing выполняет похожую функцию. Только в ней в качестве фильтра выступает не угол между сопрягаемыми поверхностями, а размер элемента сетки. Эти опции идеально подходят для работы с галтелями и фасками, которые зачастую являются «лишними» элементами в геометрической модели, и пользователи стараются очистить от них расчетную модель. Опция Smooth Transition определяет в каком случае будет использован метод Оctree или метод Delaunay. Если опция Smooth Transition отключена (Oﬀ ), то будет использован метод Оctree. Если опция Smooth Transition включена (On), то будет использован метод Delaunay. Заметим, что метод Delaunay позволяет строить более сглаженные сетки, чем метод Octree. В таких сетках отсутствуют резкие «переходы» от одного размера элемента к другому размеру. Часто невозможно разбить геометрию с помощью настроек, определенных по умолчанию. Причина может быть как в некачественной геометрии, так и в некорректном выполнении операции Defeaturing («упрощение» модели на сеточном уровне). Как устранить проблему и с чего следует начать. Во-первых, постарайтесь локализовать и визуализировать проблемную геометрию с помощью закладки Problematic Geometry. Зачастую наличие всего лишь одной или нескольких «проблемных» поверхностей препятствует нормальной работе сеточного алгоритма. На рисунке ниже показаны примеры подобных дефектных поверхностей. После разбиения (триангуляции) таких поверхностей, на выходе мы гарантировано получим такие же дефектные тре-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

угольники. Это будут вырожденные треугольники, т. к. их площадь стремится к нулю. Диагностировать и локализовать эти некачественные элементы очень просто, достаточно протестировать сетку по критерию Aspect Ratio (отношение длины короткой стороны к длине длинной стороны). Все подобные элементы имеют высокие значения Aspect Ratio. Различают два типа вырожденных треугольников: сaps — треугольники с углом близким к 180° и needles — треугольники, у которых одна из сторон намного меньше двух других. В этой ситуации отчасти может помочь процедура Repair (Slivers, Sharp angles, Faces и т. п.), т. е. «очистка» геометрии. Она предназначена для автоматического удаления поверхностей с малой длиной сторон или с малыми углами между ними; «перевернутых» поверхностей; разрывов поверхности; «свободных» ребер (ребра, которые не привязаны к геометрии) и т. д. Также следует отдельно проверить ребра (edges) проблемных поверхностей (faces). Для этого включите опцию Show Vertices. Если ребро является ломаным, т. е. состоит из отдельных отрезков, то при разбиении генератор автоматически постарается определить на концах отрезков узлы сетки. В итоге на это ребро будет наложено избыточное количество узлов, что в целом негативно повлияет на сетку. Кроме того, вы можете дополнительно проверить ребра на связанность с геометрией: Edge Coloring -> By Connection. Ребра могут принадлежать одной поверхности (single), двум (double), трем (triple) и более поверхностям (multiple). Но в случае проблем с геометрией могут обнаружиться и свободные ребра и аномальные (нетипичные) связи. Это может привести к проблемам с сеткой. Для исправления геометрии используйте DesignModeler или более серьезный сторонний CAD-пакет.

Размеры элементов При задании размера элемента важно знать: когда вы используете для разбиения метод Patch Independent, совершенно необязательно, что после разбиения размер ребра

Рис. 3. Диагностика ребер на связанность с геометрией

элемента будет соответствовать значению, которое вы определили в поле Element Size. Посмотрим на рисунок ниже. Пусть базовый размер элемента a = 1. Тогда после разбиения две другие стороны треугольника (b и с) будут иметь длину, равную 0,5√3, т. е. меньше 1. При этом тетраэдр будет иметь два ребра длиной 1 и 4 ребра длиной 0,866. При использовании продвинутых функций размера, размеры элементов в итоговой сетке также будут отличаться от базовых размеров элементов, определенных пользователем перед разбиением. Это связано с тем, что при измельчении сетки, т. е. при переходе с максимального размера до минимального, алгоритм должен подобрать такой размер базового элемента, чтобы при заданном коэффициенте роста минимальный размер элемента в сгенерированной сетки соответствовал установочному минимальному размеру элемента (который может быть автоматически вычислен генератором или вручную определен пользователем). Если минимальный размер элемента плохо коррелирует с какими-либо характерными особенностями геометрии, то сеточный генератор может аварийно завершить свою работу. Еще одна интересная, с которой постоянно сталкиваются пользователи, связана с тем, что при задании глобального размера элементов или локального размера элементов, в результате получаются отличные друг от друга сетки. У многих пользователей этот факт вызывает понятное недоумение. Проведем небольшой эксперимент: попробуем создать сетку для кубика 2×2 м (с отверстиями диаметром 1 м и галтелями

Рис .4. Как не ошибиться при задании размера элемента

радиусом 0,5 м) при различных вариантах задания размеров элементов. В первом случае мы будем использовать следующие настройки: Adv. Size Function отключены; Element Size = 0,1 м. Второй случай: Face Sizing = 0,1 м (для всех поверхностей). Третий случай: Body Sizing = 0,1 м. Как видно из рис. 5, внешний вид сеток для трех вариантов практически совпадает, однако все три сетки имеют разную размерность: 1-й вариант — 6110 узл. и 27794 элем.; 2-й вариант — 6970 узл. и 31861 элем.; 3-й вариант — 9597 узл. и 47686 элем. Т. е. размерность сеток для первого варианта и для третьего варианта отличается в 1,7 раза. Согласитесь, это значительная величина. Объясняется это достаточно просто. Дело в том, что при локальном задании размеров элементов генератор старается «выдержать» заданный размер элемента в пределах выделенной области (объема), тогда как при глобальном задании размеров элементов, начинает активно проявляться влияние от работы процедуры Defeaturing, которая уменьшает размерность расчетной сетки.

Продвинутые функции размеров По возможности старайтесь использовать продвинутые функции размеров Advanced Size Function вместо ручного определения размеров элементов на отдельных поверхностях или телах. Важно помнить, что в случае ручного задания размеров элементов на поверхностях или кривых, продвинутые функции размеров не будут работать. Функции размеров при разбиении контролируют кривизну кривых и поверхностей (граней) –опция Curvature, а так же плотность сетки в зазорах — опция Proximity. Разберемся на примере разберемся, как работают эти опции. Начнем с опции Curvature . Чем меньше значение параметра Curvature Normal Angel, тем более точно будет разбита криволинейная поверхность. Регулируя значение параметра Num Cells, мы можем контролировать степень измельчения сетки в зазорах. При выбранной опции Fixed измельчение сетки происходит на основе минимального и максимального значений элементов сетки и заданного коэффициента перехода (роста). При этом критерии Curvature и Proximity не используются. Еще одним важным параметром является Proximity Accuracy. Его величина изменяется от 0 до 1 (по умолчанию,

Рис. 5. Глобальное определение размера элемента и локальное определение размера элемента

www.ansyssolutions.ru

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Рис. 6. Опция Curvature: 20° (слева) и 60° (справа)

несколько поверхностей в одну. Поэтому все небольшие поверхности «игнорируются» сеточным алгоритмом на уровне базового размера элемента, используемого для этой группы поверхностей, а он всегда намного больше, чем размер небольших поверхностей. Рассмотрим пример использования этих опций. На поверхности ракеты в головной части существует небольшой уступ. Попробуем с помощью описанных инструментов и опций «проигнорировать» эти элементы на сеточном уровне, т. е. «упростим» расчетную модель. С другой стороны, часто бывают ситуации, когда даже при отключенной опции Automatic Mesh Based Defeaturing (т. е. модель «не упрощается» на сеточном уровне) сеточный алгоритм не может точно воспроизвести все характерные особенности расчетной модели. Происходит искажение расчетной модели. Например, в нашем случае, наличие уступа на головной части ракеты напрямую влияет на ее аэродина-

Рис. 7. Параметр Num Cells Across Gap: 2 (слева) и 6 (справа)

0.5). Чем больше значение этого параметра, тем более точно и аккуратно (и, соответственно, медленнее) сеточный алгоритм осуществляет поиск зазоров.

Загрубление или замельчение сетки Для «загрубления» или, наоборот, измельчения сетки можно использовать несколько инструментов и опций. В большей степени это относится к «прочностным» задачам, но иногда эти опции можно применять и для генерации CFD-сеток. Для начала вы можете изменить значение переменной Defeaturing Tolerance, относящейся к опции Automatic Mesh Based Defeaturing. Она контролирует уровень упрощения (загрубления) расчетной модели-сетки. Уменьшите значение этой переменной в несколько раз. Помимо этого, вы можете воспользоваться инструментом, который генерирует Virtual Cells — «мнимые ячейки». С помощью этого инструменты вы как-бы «объединяете»

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Рис. 8. Небольшой уступ на поверхности ракеты в головной части

шний вид сетки при различных значениях параметра Relevance (0 и 100, соответственно). Основные настройки: вкл. Advanced Size Function (с опцией Curvature); метод — Patch Conforming.

Измельчение сетки с помощью тел Предположим, что мы хотим выполнить расчет на грубой сетке и уточнить решение в конкретной зоне расчетной области, например, в районе сопел. Для этого нам потребуется измельчить сетку в этой зоне. Ранее для локального измельчения сетки мы использовали команду Face Sizing. Но в данном случае эта команда бесполезна, так как измельчение мы должны выполнить не на поверхности, а в трехмерной области. Для этого следует использовать дополнительную опцию Body Sizing. Создадим в DesignModeler дополнительное тело (цилиндр). Далее применим команду Sizing. В поле Type укажем Body of Influence, затем выберем цилиндр (область адаптации), и зададим размер элемента (Element Size) равным 0,05 м. Рис. 9. Внешний вид сетки при следующих настройках: вкл. Advanced Size Function (с опцией Curvature); вкл/откл Automatic Mesh Based Defeaturing; Min Size = 0,002 m

мические характеристики. Поэтому для нас важно, чтобы уступ был корректно описан на сеточном уровне. Что для этого необходимо сделать? Самый простой способ — использовать команду Refinement в сочетании с командой Face Sizing. Для этого необходимо выбрать соответствующую поверхность (или несколько поверхностей) и задать на ней размер элемента и/или коэффициент измельчения.

Конформная (согласованная) сетка При создании трехмерного объекта в ANSYS DesignModeler этот объект автоматически помещается в новую Part. После серии подобных действий (при условии, что к объектам не применялись булевы операции) получается несогласованная геометрическая модель с множеством объектов. При создании объемной сетки для такой геометрической модели (сборки) в местах сопряжения отдельных тел (на «интерфей-

Опция Relevance Вы также можете глобально измельчить расчетную сетку, используя опцию Relevance. На рис. 11–12 показан вне-

Рис. 11. Сетка при Relevance = 0

Рис. 10. Результат применения команды Refinement

www.ansyssolutions.ru

Рис. 12. Сетка при Relevance = 100

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

сах») появятся свободные узлы, т. е. сетка будет несогласованной. Чтобы избежать этого, следует выполнить простую операцию — перенести все тела в одну Part. Для этого используйте команду Form New Part.

Virtual Topology Виртуальные топологии — еще один полезный инструмент, который можно использовать для упрощения расчетной модели и снижения размерности сетки. Вы можете вручную создавать виртуальные топологии (группировать поверхности) или использовать автоматический режим. Сгруппированные поверхности будут разбиты элементами приблизительно одного размера.

Призматические слои Для генерации призматических слоев в ANSYS Meshing есть специальный инструмент, который называется Inflation. В каких задачах необходимо использовать Inflation? Практически в любой CFD-задаче (задача внешней аэродинамики, тепломассобмена, расчет течения в проточной части турбомашин); в задачах электромагнетизма (например, расчет теплопередачи в зазорах между фрикционными дисками и катушкой); в «прочностных» задачах — в местах концентраторов механических напряжений и пр. В ANSYS Meshing доступно два метода — Pre и Post. Варианты применения этих методов зависят от используемых сеточных алгоритмов. Многие пользователи ANSYS для создания высококачесвенных призматических слоев предпочитают использовать сеточные препроцесссоры ANSYS ICEM CFD и TGrid. На самом деле, ANSYS Meshing также обладает вполне достаточным набором средств для генерации высококачественных ПС. Например, в ICEM CFD есть параметр Max Prism Angle, который контролирует угол между двумя соседними пересекающимися

Рис. 14. Опция Maximum Angle в ANSYS Meshing

поверхностями. Такой же параметр есть и в ANSYS Meshing, который называется он Maximum Angle (рис. 14). Если присвоить параметру Maximum Angle значение, равное 180, то призмы будут спроецированы на соседнюю поверхность. По умолчанию значение этого параметра ровно 140. Более подробно о генерации призматических слоев в ANSYS Meshing мы расскажем в следующем номере журнала.

Как работать со sweep-сетками Строить sweep-сетки достаточно просто, если следовать нескольким несложным правилам. Во-первых, необходимо научиться мысленно вычленять из расчетной области sweepобъемы. Sweep-объемы или sweep-тела — такие геометрические объекты, которые можно построить протягиванием (выдавливанием) базового контура (замкнутой кривой, сечения) вдоль заданного направления. Затем необходимо освоить несколько инструментов DesignModeler, которые позволяют физически разделить геометрическую модель на sweep-объемы. Для разделения модели, в основном, используется операция Slice и другие вспомогательные инструменты. Попробуем создать sweep-сетку для модели, показанной на рис. 15.1.

Метод Multizone

Рис. 13. Пример измельчения сетки с помощью тела

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Как мы видим, метод построения сетки с предварительной генерацией sweep-объемов является достаточно простым и не очень трудозатратным. Однако при усложнении расчетной геометрии может резко увеличиться количество операций по декомпозиции модели. В таком случае более целесообразно использовать метод Multizone. Этот метод позволяет существенно уменьшить количество операций по декомпозиции модели, выполняемых пользователем вручную. Метод Multizone позволяет строить как 100%-ые сетки на основе

Рис. 15. Стратегия декомпозиции расчетной области: построение sweep-объемов

Рис. 16. Сетка, составленная полностью из шестигранников

шестигранников (гексаэдров), так и гибридные неструктурированные сетки, где шестигранники дополняются призмами и тетраэдрами. На примере той же геометрии, обсудим главные ограничения этого метода. На первый взгляд, расчетную область, показанную на рис. 17 можно описать тремя sweep-объемами. Однако первый объем и второй объем нельзя напрямую разбить с помощью метода Multizone. Например, в первом объеме мы имеем 4 уровня изменения топологии, а во втором объеме — 5 уровней. Для устранения этой проблемы требуется дополнительно «разрезать» указанные объемы. На рис. 17.2 на примере второго объема показано как выполнить эту операцию. То же самое необходимо проделать и с первым объемом, тогда результирующая сетка примет вид, показанный на рис. 17.4. Обратите внимание, что для разбиения первого объема достаточно указать только три поверхности, выделенные на рис. 17.5 серым цветом. Отметим, что все описанные операции необходимо выполнять только в том случае, если требуется получить сетку, состоящую только из элементов типа шестигранник. По умолчанию метод Multizone самостоятельно анализирует геометрию на наличие sweep-объемов. Если определенная область

Рис. 17. Пример разбиения модели с помощью метода Multizone

www.ansyssolutions.ru

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Рис. 18. Как задать периодические поверхности при разбиении расчетной области?

геометрии не может быть автоматически разбита Sweep-методом, для этой области будет применен альтернативный метод разбиения, например Tetrahedrons или Hex Dominant. Мы рассмотрели лишь небольшой спектр возможностей программного продукта ANSYS Meshing, ориентированных

поверхности раскрашены в красный и зеленый цвета. Ось вращения — ось z. Если выбрать, например, метод Multizone и оставить все настройки сетки по умолчанию, то примерный вид сетки будет таким, как показано на рис. 19.1. Для задания периодичных узлов следует выполнить команду Mesh -> Insert -> Match Control. Затем выбрать две поверхности, на которых мы хотим задать условие периодичности. (High Geometry Sel. и Low Geometry Sel.); указать тип периодичности (Cyclic — вращательная); выбрать ось вращения (GCS — ось вращения z). После выполнения команды Generate Mesh, внешний вид сетки будет как на рис. 19.2. Вместо глобальной системы координат (GCS), вы можете указать пользовательскую СК. Кроме вращательной периодичности, можно задать и трансляционную периодичность (Arbitrary). Для этого надо дополнительно определить параметры High Coordinate Sys. и Low Coordinate Sys (см. рис. 20).

Как построить 2D-модель с внутренними перегородками нулевой толщины Во-первых, такую модель можно подготовить только для решения в пакете ANSYS FLUENT, так как в ANSYS CFX отсутствует полноценный двумерный решатель. Во-вторых, по умолчанию FLUENT «не видит» внутренних стенок: поверх-

Рис. 19. Свободное разбиение и сетка с условием периодичности

на создание полноценной расчетной сетки на основе шестигранников. Поэтому во второй и третьей частях статьи мы продолжим обсуждать вопросы, связанные с использованием методов Sweep и Multizone в практических приложениях.

Условие периодичности — периодические узлы Для уменьшения размерности задачи пользователи часто определяют условия периодичности (или циклосимметрии) на соответствующих поверхностях расчетной модели. Используя опцию Match Control можно разбить расчетную модель с условием периодичности узлов выбранных поверхностей. Для примера создадим сетку для расчетной модели, представленной на рис. 18. На этом рисунке периодические

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

20'2014

Рис. 20. Пример задание трансляционной периодичности

ности, принадлежащие стенкам, он интерпретирует как interior. Для решения этой проблемы, при разбиении расчетной модели в ANSYS Meshing, следует перенести указанные поверхности в отдельные Named Selection. Создайте сначала базовый эскиз (в виде прямоугольника). Затем с помощью команды Concept -> Surfaces from Sketches постройте опорную поверхность (рис. 20.1). Далее создайте еще один эскиз, который будет включать внутренние стенки (рис. 20.2), и на основе него постройет вспомогательную поверхность. Используйте команду Tools -> Projection (с опцией Edges on Face option) для проецирования внутренних стенок на опорную поверхность. Наконец, отключите (команда Supress) вспомогательную поверхность. Расчетная модель подготовлена для разбиения. Не забудьте перед генерацией расчетной сетки перенести поверхности внутренних перегородок в отдельные Named Selection (рис. 20.3).

Несвязанные сетки Довольно часто начинающие пользователи ANSYS Meshing попадают в тупик при решении достаточно несложной задачи. Это связано с тем, что на начальном этапе освоения любого программного продукта просто невозможно быстро изучить весь его функционал. С другой стороны, у любой проблемы всегда есть несколько решений, и совершенно необязательно на первых этапах применять наиболее эффективные из них. Рассмотрим следующую задачу: на рис. 21.1 показана расчетная область, составленная из двух объединенных параллелепипедов. Требуется так разбить расчетную область, чтобы при экспорте сетки в ANSYS Fluent область сопряжения двух параллелепипедов рассматривалась как область интерфейсов, а не как стенка с условием непротекания. Для начала необходимо разрезать модель на две части (рис. 21.2). Для этого используем уже хорошо знакомую нам команду Slice. Затем с помощью команды Projection (команду необходимо выполнить два раза) мы разделим соприкасающиеся грани на две части, одна из которых и есть искомая контактная (интерфейсная) поверхность. Настройки команды Projection показаны на рис. 21.3. После выполнения этой команды мы получим две контактные поверхности.

Рис. 20. Создание 2D-модели с внутренними стенками

При разбиении расчетной модели будут сгенерированы две несвязанные сеточные области (рис. 21.4).

Что нового в ANSYS 15.0 В декабре 2013 года вышла 15-я версия программных продуктов ANSYS, которая содержит много ожидаемых улучшений и нововведений. Основные улучшения в ANSYS Meshing связаны с существенным ускорением всех сеточных алгоритмов; с дигностикой ошибок при генерации сетки; введением новых инструментов и опций для управления сеткой и пр. Подробно обо всех улучшениях версии 15.0 мы расскажем в следующем номере журнала.

Рис. 21. Пример использования команды Projection

www.ansyssolutions.ru

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Создание сетки большой размерности с использованием ограниченных вычислительных ресурсов Авторы: Алексей Хитрых, МАТИ-РГТУ им. К. Э. Циолковского, Денис Хитрых, КАДФЕМ Си-Ай-Эс

роблема построения сеток большой размерности с минимальными трудозатратами является достаточно актуальной для любого инженера, занимающегося решением ресурсоемких задач вычислительной гидродинамики. При этом часто инженер располагает ограниченными вычислительными ресурсами, например, малобюджетной рабочей станцией из линейки начального уровня (не более 16 Гб ОЗУ; 4 ядра). Сразу же возникает вопрос о размерности сетки, которую можно сгенерировать, располагая такими ресурсами. Введем следующую классификацию: будем считать, что сетки до 1 млн. расчетных ячеек — это сетки экстра малой размерности (XS); до 10 млн. ячеек — малой размерности (S); от 10 до 30 млн. ячеек — сетки средней размерности (M); от 30 до 100 млн. ячеек — большой размерности (L); свыше 100 млн. ячеек — сетки экстра большой размерности (XL). Можно использовать и другую классификацию, например, M и L-сетки часто объединяют в одну группу и называют просто Medium-сетками, а ХL-сетки относят к категории Fineсеток и их размерность начинается от 100 млн. ячеек. Следует отметить, что такая классификация появилась отно-

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

сительно недавно, так как еще 7-8 лет назад сетки размерностью свыше 10 млн. ячеек принято было считать большими сетками. Как правило, сетки размерностью свыше 30 млн. ячеек используются в нестационарных аэродинамических расчетах, при расчете сложных течений (на основе моделей турбулентности URANS, DES и LES), при моделировании течения в проточной части многоступенчатых лопаточных машин (с нестационарными интерфейсами ротор-статор) и в других подобных задачах. Существует несколько коммерческих сеточных препроцессоров (условно-бесплатные и исследовательские пакеты не рассматриваются), которые позволяют генерировать сетки большой размерности в полуавтоматическом режиме при ограниченных вычислительных ресурсах. По топологии такие сетки являются блочно-структурированными (многоблочными). Наиболее распространенными сеточными препроцессорами являются ANSYS ICEM CFD, Gridgen и Altair HyperMesh. В нашем исследовании использовался сеточный препроцессор ANSYS ICEM CFD компании ANSYS, Inc. Следует отметить, что для экономии вычислительных ресурсов все вычисления выполнялись в пакетном

20'2014

режиме, т. е. без загрузки графической оболочки ICEM CFD. В качестве тестового объекта была выбрана известная модель-прототип NASA Trap Wing (самолётная конфигурация «крыло+фюзеляж»), которая использовалась в первой исследовательской программе AIAA High Lift Prediction Workshop (тестирование различных моделей турбулентности при больших углах атаки и отрывных течениях).

Рис. 1. Тестовая аэродинамическая конфигурация «крыло+фюзеляж»

2 3

Рис. 2. Блочная топология для тестовой модели: 1-3 — О-сетка вокруг планера; 2 — структура блоков в зазоре между предкрылком и крылом (О-сетки еще нет); 4 — конечная структура блоков

Для построения и редактирования базовой блочной топологии было потрачено более 40 человеко-часов. Исходная геометрия была импортирована в ANSYS ICEM CFD с использованием формата CGNS. На рис. 2 показаны основные этапы построения блочной топологии для расчетной модели. Суммарное количество блоков превышает 1000. Автоматизировать процедуру построения нескольких расчетных сеток c разной размерностью в ICEM CFD достаточно просто. Можно использовать следующий алгоритм: сначала создается блочная структура для моделируемого объекта. Для всех расчетных вариантов она будет иметь идентичную топологию. Осн¬¬овные отличия между сетками будут заключаться в количестве ячеек в пределах пограничного слоя (O-grid сетка вокруг планера) и в высоте первой ячейки у стенки (параметр y+). Поэтому в управляющем скрипте (rpl-файле) обязательно должны присутствовать строчки (см. рис. 3), задающие количество узлов (b) на ребре О-grid блока, высоту первой ячейки (с) и закон изменения высоты ячеек по длине ребра (d): Краткое описание конфигурации рабочей станции: ОС Windows 7 (64bit); ОЗУ 16 Гб; процессор Intel Core i7-2600 (3,4 ГГц). Тестировалась версия ANSYS 15.0.

www.ansyssolutions.ru

Рис. 3. Расстояние до первого слоя узлов составляет 1e-04 м; количество слоев в пределах ПС — 49; толщина последующих слоёв увеличивается с коэффициентом геометрической прогрессии 1.3

В заключение приведем некоторые результаты выполненных тестов. Суммарное время генерации расчетной сетки размерностью 52 млн. ячеек составило 42 мин. Использовалось только одно ядро процессора. Отметим, что приблизительно 90% времени занимают два процесса: процедура конвертации сетки из формата ICEM CFD в формат решателя ANSYS Fluent (или ANSYS CFX) и процесс записи (сохранения) файла с сеткой на жесткий диск. Что касается самого процесса декомпозиции расчетной области, то для сетки размерностью 10 млн. ячеек время разбиения составляет менее 2 мин., а для сетки 100 млн. ячеек — около 3 мин. Таким образом, процессы конвертации–записи являются лимитирующими по времени процессами. Пиковое значение использованной оперативной памяти составило 13,9 Гб (на этапе сохранения расчетной сетки), т. е. для одной гексагональной ячейки в нашем случае потребовалось прибли-

зительно 290 байт. На это значение и следует ориентироваться инженерурасчетчику при оценке необходимых ресурсов для генерации сетки большой размерности. Следовательно, располагая 16 Гб, можно сгенерировать и сохранить структурированную сетку размерностью не более 55-60 млн. ячеек. Непосредственно при декомпозиции расчетной области на каждую гексагональную ячейку выделяется от 65 до 70 байт памяти в зависимости от топологии геометрии. При параллельной декомпозиции расчетной области в пакетном режиме (использовалось до 8 ядер) существенного ускорения процесса разбиения не происходит — загрузка ядер не превышает 6-7%, так как основные операции выполняются в последовательном режиме. Поэтому при наращивании мощности расчетной станции более целесообразно увеличивать объем оперативной памяти, чем увеличивать количество вычислительных ядер.

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Моделирование сверхзвуковых потоков в ANSYS CFX В этой статье мы рассмотрим самые распространенные ошибки, которые допускают начинающие пользователи при моделировании трансзвуковых и сверхзвуковых потоков в ANSYS CFX. Следует отметить, что большая часть рекомендаций, относящихся к ANSYS CFX, может быть успешно перенесена и на ANSYS Fluent, за исключением, например, вопросов, касающихся выбора решателя или специфики разбиения расчетной области.

Автор: Денис Хитрых, КАДФЕМ Си-Ай-Эс

1. Сжимаемость Первая типичная ошибка начинающего пользователя — использование модели Isothermal (изотермическое течение). Но такое приближение справедливо до тех пор, пока изменение плотности вследствие малых изменений давления невелико и эффектом сжимаемости можно пренебречь. На практике сжимаемость воздуха можно не учитывать до скоростей движения воздуха, соответствующих числу Маха M ≤ 0,3. Поэтому при моделировании трансзвуковых и сверхзвуковых потоков всегда используйте модель Total Energy.

3. Конфигурация расчетной области Ниже представлены характерные конфигурации расчетных областей, используемых при решении задач трансзвуковой и сверхзвуковой аэродинамики летательных аппаратов (ЛА).

подбираться таким образом, чтобы возмущения от тела при расчете течения не выходили за эту границу.

2. Выбор шага по времени Временной шаг должен быть меньше определенного значения (см. условие Куранта). В противном случае решение будет неустойчивым. На практике при числе Маха M ~ 1 можно использовать значение шага по времени, равное 0,01. При измельчении сетки, эта величина должна быть уменьшена в два и более раз. Если при моделировании трансзвукового потока задача плохо сходится, то следует уменьшить шаг по времени.

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

4. Положение входной границы Еще одним важным моментом при постановке задачи моделирования трансзвукового или сверхзвукового обтекания ЛА, является правильный выбор положения входной (или внешней) границы. Положение внешней граница расчетной области должно

20'2014

5. Расчетная сетка Характер сетки и ее размерность серьезно влияют на точность и достоверность полученного численного решения. Размерность сетки влияет на точность определения полей газодинамических переменных, особенно

это проявляется в поведении газодинамических переменных в окрестности ударных волн (и в других местах) при изменении параметров сетки. Такие объекты, как крылья, профиля и т. п., лучше разбивать шестигранниками. При этом не все сетки на основе шестигранников обладают одинаковыми характеристиками. Лучшие сетки — структурированные, но при их создании необходимо выполнять большое количество ручных операций. ANSYS ICEMCFD HEXA — это наиболее быстрый среди всех сеточных препроцессоров на рынке, предназначенных для построения структурированных сеток из шестигранников. Следует различать методы, использующие блочные топологии, и методы класса Cut Cell или традиционные Декартовы сетки.

6. Граничные условия При моделировании течения сжимаемых потоков необходимо обязательно задавать начальное распределение давления в расчетной области или задавать распределение давления на одной из границ расчетной области (входной или выходной). Например, на входной границе вы можете использовать условие Normal Speed&Pressure; на выходной — Average Static Pressure или Оpening Pres. and Dirn (при условии, что выход не сверхзвуковой).

Если при расчете давление экстраполируется изнутри расчетной области, вы можете определить уровень давления в области, используя опцию Pressure Level Information, которая находится в панели Solver Control.

7. Граничное условие Inlet (Supersonic) — Сверхзвуковой вход Если скорость набегающего потока u больше скорости звука a, то можно использовать граничное условие Сверх-

www.ansyssolutions.ru

звуковой вход. В этом случае воздействие потока на окружающее пространство направлено от входной границы во внутрь и переносится вниз по потоку. Воздействие вверх по потоку отсутствует.

8. Границы применимости гипотезы сплошности Данный вопрос напрямую не связан с темой статьи, однако начинающему пользователю ANSYS CFX будет полезно знать о границах применимости гипотезы сплошности, которые можно оценить с помощью числа Кнудсена:

В задачах трансзвуковой аэродинамики большой популярностью пользуются две модели: модель СпалартаАллмараса (SA модель) и модель Ментера ( k-ω Shear Stress Transport). Однако без ввода специальных поправок в эти модели, их применение в расчетах отрывных течений следует ограничивать, так как они не обеспечивают необходимой точности результатов расчета. В этом случае используют модели класса LES и гибридные RANS-LES модели.

Kn = l/L, где l — средняя длина свободного пробега молекул между двумя столкновениями; L — характерный размер обтекаемого тела. При Kn ≤ 0,01 среда считается сплошной, при Kn ≥ 10 мы имеем дело с сильно разряженной средой; при этих условиях реализуется свободномолекулярный режим течения. Таким образом, при моделировании движения летательных аппаратов на большой высоте в условиях сильно разряженного газа нельзя использовать гипотезу сплошности.

9. Турбулентность Взаимодействие скачков уплотнения с турбулентным потоком является критическим во многих инженерных приложениях. Понимание основных механизмов этого процесса особенно важно при проектировании современных сверхзвуковых ЛА, авиационных камер сгорания, сверхзвуковых ступеней компрессоров и пр. При решении задач внешней аэродинамики, связанных с моделированием безотрывных или слабовыраженных отрывных течений, современные полуэмпирические модели турбулентности дают достаточно точные и достоверные результаты. Проблемы появляются при расчете отрывных течений, т. е. при больших углах атаки. Отрыв потока может быть обусловлен и скачком уплотнения — узкой областью течения, в которой происходит резкое падение скорости — от сверхзвуковой до дозвуковой.

Скачок уплотнения Оторванный пограничный слой

В заключение сформулируем общие рекомендации по моделированию трансзвуковых и сверхзвуковых потоков в ANSYS CFX. A. Используйте схему 2-го порядка аппроксимации High Resolution. Эта схема допускает понижение порядка аппроксимации до первого в областях разрывов решения и высоких градиентов для повышения монотонности и устойчивости решения. B. Всегда моделируйте с двойной точностью — Double Precision. C. Используйте опцию High Speed Numerics (доступна через панель Advanced Option). Эта опция автоматически активирует следующие настройки решателя: Gradient Factor Relaxation = 0.1 и Blend Factor Relaxation = 0.1. D. Начинайте моделирование со значения шага по времени, равного 0,01 (для трансзвуковых потоков и для не очень мелкой сетки). При измельчении сетки, эта величина должна быть уменьшена вдвое и более раз. E. Если течение носит ярко выраженный нестационарный характер, не следует пытаться решить задачу в стационарной постановке.

ANSYS ADVANTAGE

МАСТЕР-КЛАСС

Ограничения метода Multizone На нескольких характерных примерах рассмотрим основные ограничения метода Multizone (более подробно читайте в первом номере журнала CADFEMIA (КАДФЕМИЯ)).

Автор: Денис Хитрых, КАДФЕМ Си-Ай-Эс

а рис. 1 показана модель, которую нельзя автоматически разбить на шестигранники. В этой модели есть два взаимно перпендикулярных направления, по которым можно протянуть базовые mapped-поверхности. Для устранения этой проблемы следует разделить исходную модель на три части. В результате получится два независимых друг от друга sweepableтела и одно «буферное» тело. После этого модель полностью подготовлена для разбиения методом Multizone. Довольно часто встречаются ситуации, когда существует одно направление для протягивания, но несколько уровней изменения топологии геометрии, как показано на рис. 2.1. Модель представляет собой параллелепипед, объединенный с цилиндром. Для пост-

роения неструктурированной сетки на данную основе шестигранников модель необходимо также предварительно разделить на N-е количество sweepable-объемов. На рис. 2.2-2.4 представлено несколько вариантов декомпозиции исходной геометрии: на 3 тела, 8 тел и 12 тел, соответственно. Наиболее

качественная сетка получилась только в последнем варианте. Еще одна интересная модель для разбиения показана на рис. 3. Это стандартный Y-образный тройник. Эту модель также нельзя автоматически разбить на шестигранники без предварительной декомпозиции геометрической модели.

Рис. 2. Одно направление и несколько уровней изменения топологии: 1 — одно направление для протягивания (sweep), 4 уровня и «проблемная» цилиндрическая поверхность; 2 — вариант декомпозиции на 3 тела; 3 — вариант декомпозиции на 8 тел; 4 — вариант декомпозиции на 12 тел

Рис. 1. Пример ограничения для Multizone: два направления протягивания

ANSYS ADVANTAGE. Русская редакция

Рис. 3. Как правильно разбить Y-образный тройник

20'2014

Инженерный консалтинг Специалисты компании КАДФЕМ Си-Ай-Эс обладают высоким уровнем компетенции и многолетним опытом оказания услуг инженерного консалтинга Широкая экспертиза: • Анализ прочности • Анализ температурного состояния • Гидрогазодинамика • Электромагнетизм • Акустика, шум и вибрации • Высоконелинейные динамические расчеты, включая удар и разрушение • Оптимизация • Адаптация и разработки

КАДФЕМ Си-Ай-Эс является членом международной организации TechNetAlliance, объединяющей инженеров и экспертов в области наукоемких систем инженерного анализа