利用HyperStudy实现焊接变形率降低93%

    行业：汽车

    挑战：精确预测焊接变形，并优化焊点 布局以减少变形程度。

    Altair 解决方案：使用HyperStudy找到最有效的 焊点布局，以最大程度减少焊接 变形。

    优点：节省大量时间和成本，同时保持 高性能。

    背景介绍 

    Gestamp Tallent Ltd是世界级的汽车零部件设计商、开发商和制造商，为 汽车行业提供尖端的底盘结构件与悬挂系统产品、白车身结构以及模块与系统。 

    Gestamp Tallent集团主要致力于创新型产品的研发，旨在提高车辆安全性 并实现车辆轻量化，从而减少能源消耗和对环境的影响。Gestamp在全球拥有30,000多名员工，旗下96家制造厂遍及世界20个国家/地区，目前仍继续在 增长型市场中扩张业务足迹。 

    Gestamp Tallent当时利用了BMW MINI车的前副车架支撑塔来验证焊接 变形优化方法。该支撑塔结构细长，因而特别容易发生焊接变形。此优化方案 的目的就是将支撑塔的变形程度降至最低，而这个变形程度则按照焊接部分冷 却时塔顶的移位来测量。   

    挑战     

    焊接变形是钢板产品制造领域面临的重要难题，在多种情况下会导致产品生产成本的增加。这种情况在汽车业尤为突出，该行业的公差标准非常严格，而且要求零部件兼具复杂性和高性能。 

    焊接冷却会导致钢板收缩，进而引起相当大的变形，这时需要采取额外的 措施才能恢复此过程中失去的几何结构。 

    零件各个部位的焊接顺序在很大程度上会影响该零件的变形程度，因为刚 度变化主要取决于哪些焊点已完成。 

    通过利用最新技术将焊接变形程度降至最低，从而节省不必要的流程，能 够使企业获得独特的优势。      

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    “借助 HyperStudy 可实现灵活的多平台优化管理，它的通用性使其无需任何变动即可应用于任 何焊接变形项目。”  

                                                                                                              Adrian Chapple 

                                                                                                              分析主管 

                                                                                                              Gestamp Tallent Ltd                                                                                                               

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    解决方案

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

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

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

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

 

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

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

    显著减少焊接变形 

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

    其余80%的焊点则进入优化循环进行焊点删除，以便减少变形程度。负荷状态下的刚度与原始模型刚度相同，但变形程度大大降低。峰值应力分析表明，就14种不同载荷工况下支。 

    撑塔中产生的最大应力和这些工况的包络图而言，新的设计方案也要优于原来的方案。在同等设计方案中，如果采取焊点删除优化，将会使塔顶部预测的变形率降低56%。由于可以通过ARSM优化。 

    法快速收敛为全局最优方案，因此可以将此方法应用于范围更大的问题（例如，整个副车架），而无需在DOE中减少设计变量的数量。优化焊接顺序后，焊接过程中的预测变形率降低了93%。 

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

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

    结论     

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

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

    此项目中应用的技术具有通用性，无需任何变动即可应用于所有焊接变形项目。

    

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