介绍
数字孪生是现实生活中对应物的计算机模型。它们是使用基于连续体的物理驱动模拟技术和人工智能/机器学习算法开发的。起初,它们主要用于交通与移动、航空航天与国防、城市与基础设施等行业,现在越来越多地应用于不太常规的市场领域,如生命科学与医疗保健。 根据fortune business insights的数据,欧洲的数字孪生市场是全球第三大市场。相比之下,全球数字孪生市场预计将在2030年从2022年的86亿美元增长到1376.7亿美元。
达索系统是虚拟孪生技术的领导者,而simulia 博客文章旨在证明这一说法。 一篇先前的博客文章已经报道了weldex(一家一级汽车零部件供应商)和达索系统在热前照灯除霜方面的先前协作模拟工作。
这篇博客文章通过在达索系统开创性的 3dexperience平台上进行参数设计研究(pds),优化了前照灯的除霜时间,该平台使用其原生的基于纳维-斯托克斯方程的计算流体动力学(cfd)求解器fmk,该求解器封装在 流体动力学工程师角色中。
方法论
建模与仿真(简称modsim)工作流程被采用作为pds方法的一部分。modsim利用了达索系统公司结合的计算机辅助设计(cad)和仿真产品组合优势。这些计算机辅助工程学科被分为catia和simulia品牌。更具体地说,通过modsim,参数化的cad模型直接连接到其下游cfd模拟场景。通过更改几何体的参数参数,任何对cad模型的更改都会自动导致cfd模拟场景中的网格更新。通过modsim,整个模拟工作流程被左移,使cfd模拟在设计过程中的使用更早,从而减少后期失败并大幅缩短产品开发时间。带有嵌入modsim流程的整个pds工作流程用于热前照灯除霜cfd模拟设置如图1所示。随后将更详细地描述各个步骤:
1. 首先,在步骤1中,定义几何参数,这些参数是pds旨在研究其对优化目标的影响。
2. 接下来,在步骤2到3中,对基准设置进行单次cfd模拟。这是为了确保模拟配置正确而进行的合理性检查。
3. 之后,在步骤4中,定义用于在pds中评估/比较每个模拟结果的相机位置和传感器。
4. 接着,在步骤5中,通过选择优化目标来指定设计改进研究。
5. 随后,在步骤6中,设置要运行的pds优化研究的模拟次数,并运行检查,以确保通过modsim自动生成的模拟设置在几何方面是实际可行的。
6. 在步骤7中,使用pds图形用户界面来查看每次模拟运行产生的结果。
7. 最后,在第8步中,选择最佳情况和/或根据优化的几何形状生成设计替代方案。
图1:pds优化工作流程的示意图用于前照灯除霜模拟场景
在描述了modsim和pds的总体工作流程后,现在需要详细说明weldex头灯几何参数的设置。头灯外壳的整体形状不能改变,因为这是由原始设备制造商从weldex购买头灯时规定的;头灯必须适应车辆的整体组装。因此,影响头灯除霜时间的唯一方法是改变穿过头灯前部的加热丝灯丝的形状。是灯丝进行了参数化。参数总结在图2中。
图2:用于改变加热丝形状的参数总结
区分限制参数化和实际变量参数是至关重要的。图3显示了第一个限制是“总”高度的布线;它不能超过85毫米。图4说明了其余的限制。电线圈的“半径”固定为0.995毫米,“弯曲宽度”(即间距)是从“总”高度和“n”(即水平电线段的数量)计算得出的,最后,“短”端长度是通过“弯曲宽度”计算得出的。最终,在pds中仅更改两个可变参数,“n”和“wirewidth”,它们代表电线直径。
图3:线圈垂直“总”高度限制
图4:剩余的线几何约束:“半径”、“弯曲宽度”和“缩短”
基于modsim的几何参数确定后,简要描述了模拟场景的设置。它类似于之前simulia博客文章中达索系统公司和weldex之间详细描述的前照灯除霜模拟。最重要的是,通过在0°c时添加一个尖峰来启用相变,这将温度依赖的比热容添加了一个尖峰。该尖峰应使它的积分(“曲线下的面积”)等于水的融化热。此外,需要指定的一个关键模拟参数是线圈的焦耳热(即欧姆热)值。正如方程1所示,焦耳热(p)取决于所施加的电压(v)、线的横截面积(a)、线材料的电阻率(ρ)以及线的总长度(l):
方程 1
在pds探索步骤中,电压设置为12.8v,电阻率设置为1.68e-8ωm(对于铜)。横截面积由焊丝直径范围0.1-0.2mm限定,这些数据由weldex提供。同时,焊丝的长度在物理上由“n”从9到19的范围限定;超出这个范围在几何上是不可能的。根据这些信息,计算出可能的焦耳热范围。为了简化/简化这个过程,计算出pds研究的平均焦耳热值。最终,规定/选择32w。
一旦完成图1所示的联合modsim和pds工作流程,将选择五个最佳案例。选择这五个最佳案例的标准如下:
1. 他们必须在瞬态模拟结束时提供高平均“冰层”温度。
2. 它们的实际功率输出必须接近客户要求的30w。这意味着如果由于其较长的电线长度,它们在pds中的表现/表现不佳(见方程1),它们的实际功率输出非常低,那么这些电线配置将被舍弃,这意味着它们的实际除霜时间要长得多。
然后使用正确的焦耳热值对这五个案例进行模拟,该值使用方程1进行评估。从五个具有正确焦耳热值的模拟中,选择在瞬态模拟结束时平均“冰层”温度最高的模拟,以拥有最佳的线几何形状,从而优化前照灯除霜时间。需要指出的是,在整个分析过程中,假设模拟结束时平均“冰层”温度最高与总除霜时间较早有关,此时冰层已被完全融化。
最后,找到最佳加热丝线圈配置后,需要检查材料温度界限。具体来说,前照灯外壳由一种热塑性塑料makrolon制成,当温度高于或等于408.15k时会熔化。为了确保优化的线配置不会导致前照灯塑料外壳熔化,进行了293.15k的稳态室温模拟,施加由16v产生的热负荷。选择16v是因为如果控制电压的微控制器发生故障并切换到默认值,施加的电压可能会切换到这个值。如果前照灯外壳最终暴露的稳态温度低于408.15k,那么优化的线配置被认为是可接受的。
结果
首先,说明在pds中探索的设计空间及其结果。如图5所示,当“线宽”从0.12mm变化到0.15mm,“n”从9变化到19时,进行了44次仿真。在此阶段,生成的仿真设置将被检查以确保几何可行性。图6所示的窗口在pds完成后生成,它显示了一个图表,比较了平均“冰层”温度、“n”和“线宽”。温度范围下限的仿真被舍弃,因为它们的平均“冰层”温度较低。同时,温度范围上限的仿真也不再进一步考虑,因为它们的实际ohmic加热值会由于线长较长而非常低(见方程1)。从13到16的“n”范围内选择了五个最佳的进一步模拟场景,如图6红色框所示。这是因为这些设置具有较高的平均“冰层”温度,且其实际ohmic加热值接近30w的要求。
图5:在pds中探索的设计空间
图6:pds的结果,带有需要进一步考虑的模拟范围也已标出
表1包含在实际ohmic加热值下运行的五个模拟设置的结果。还比较了基准设置以查看改进配置的好处。最终,选择“n”为13和“线宽”为0.14mm,“n”为14和“线宽”为0.15mm的场景进行材料测试模拟(表1中的行标有绿色)。这是因为这些模拟设置:
1. 提供几乎等于30瓦的ohmic加热值。
2. 拥有最短的拐点时间,即相变开始到结束的时间。
3. 并且在瞬态模拟结束时几乎拥有最高的平均“冰层”温度。
尽管使用“n”为13和“wirewidth”为0.15mm的设置确实似乎是最佳设计,但认为其功率等级与weldex提供的30w目标值相差太大。
用于测试材料界限的模拟在稳态下运行,室温值为293.15k,由16v产生的热负荷。总体而言,这些模拟总共运行了2000次迭代。如图7所示,对于所选的两种设计,最终的稳态前照灯镜片温度远低于makrolon聚碳酸酯材料设定的408.15k阈值。因此,可以断言,用于优化(即缩短)前照灯除霜时间的双线几何形状/设计不会使前照灯的塑料材料因熔化而失效。
图7:材料界限模拟结果
结论
总之,基于modsim的pds被用来评估线圈几何形状对weldex车头解冻时间的影响。在本pds中,有两个参数被积极变化:“n”,即水平线段的数量,和“wirewidth”,即线圈的直径。从完成的pds中选择了五个设置进行模拟,以正确的ohmic加热值进行模拟。从这五个设计中,有两个被进一步探讨,因为它们在瞬态模拟结束时提供了接近最高的平均“冰层”温度,并且接近最短的拐点时间,这被认为是解冻完成的点,同时仍然接近30w的期望功率:“n” =13,“wirewidth”=0.14mm,和“n” =14,“wirewidth”=0.15mm。
在两种情况下,都确定,通过运行293.15k的稳态房间温度模拟,并施加由16v产生的热负荷,makrolon聚碳酸酯未达到其熔化温度408.15k。最后,本研究表明,虽然线圈几何形状会影响解霜时间,但通过施加更大的ohmic热负荷可以实现更显著的影响。
资料来源:达索官方
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