Автоматическая Оптимизация
«Искусственный интеллект» – многокритериальная нелинейная оптимизация, которая основана на генетическом алгоритме и может быть выполнена оптимизатором Cast-Designer.
- Несколько критериев цели: все физические проблемы могут быть оптимизированы, включая поток, тепло, напряжение, деформацию, микроструктуру, свойства материала и т. д. Например: одна или несколько целей моделирования, чего пытается достичь инженер-литейщик, например, максимизировать выход годного, минимизировать усадку или минимизировать захват газа и сбалансировать поток во время процесса наполнения.
- Несколько переменных конструкции или процесса: элементами конструкции, которые могут варьироваться, могут быть параметрические геометрические параметры CAD, такие как размеры литника, расположение питателя или диаметр прибыли, даже исходная отливка или параметры процесса, такие как температура заливки, скорость или HTC.
- Генетический алгоритм в оптимизаторе Cast-Designer проверяет результаты каждой итерации оптимизации, такие как объем усадочной пористости, и разумно устанавливает новое значение для проектных переменных, таких как размер и расположение прибыли. Такие итерации продолжаются до тех пор, пока цели не будут достигнуты.
- Сложные пользовательские формулы – поддерживаются.
ПЛАНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
Планирование эксперимента, изучение процесса и его устойчивости с целью получения набора идеальных параметров, обеспечивающих положительный результат внутри заданной пользователем цели.
Например
- Выход годного: найти наилучшее расположение и размер прибылей, чтобы минимизировать усадочную пористость.
- Чувствительность: для определения чувствительности влияющих технологических параметров, таких как повышение температуры формы по сравнению с добавлением изоляционной вставки.
- Стоимость: сравните затраты на поддержание более высоких температур расплава с потерями при отбраковке / производстве.
- Технико-экономическое обоснование: определение целей оптимизации, технологичных аспектов в процессе производства, в соответствии с известными производственными ограничениями литейного производства.
УСТОЙЧИВОСТЬ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ПРОЦЕССА
Стохастический подход для проверки надежности данного процесса.
Например:
Варьируйте температуру печи в известном диапазоне, чтобы проверить надежность процесса, выяснить максимальные и минимальные отклонения, допустимые в процессе, при этом все еще получая желаемые детали хорошего качества.
Метод Тагучи DOE обеспечивает наилучшую возможную комбинацию вариаций. Например: из 512 комбинаций можно получить желаемые результаты, попробовав 16 комбинаций.
HPDC: ОПТИМИЗАЦИЯ ЛИТНИКОВ
ОРИГИНАЛЬНЫЙ ДИЗАЙН
НАСТРОЙКА ОПТИМИЗАЦИИ
Для достижения свободного потока захвата воздуха:
- Оптимизируйте коэффициент площади сечения главного литника/главных питателей и питателей 1 (SR 1), и питателей 2 (SR2).
- Задаем коэффициент K, если K<1, то площади сечений SR1 и SR2 будут равны нулю. Кроме того, K будет регулировать внутреннюю область питателей C и D непосредственно.
ОПТИМИЗИРОВАННАЯ КОНСТРУКЦИЯ
ГРАВИТАЦИОННОЕ ЛИТЬЕ: ОПТИМИЗАЦИЯ ПРИБЫЛИ
НАСТРОЙКА ОПТИМИЗАЦИИ
ОПТИМИЗИРОВАННЫЙ ДИЗАЙН (Самый лучший)
Выход годного: 59.3%
Объем усадочной пористости: 253,3
ОПТИМИЗИРОВАННЫЙ ДИЗАЙН (Худшая пористость)
Выход годного: 56.1%
Объем усадочной пористости: 287,1
Полная комбинация моделей: 243 модели
Метод Taguchi DOE: 27 моделей
Пользовательское условие может быть применено к двум вышеперечисленным методам.
Настройка базовой имитационной модели за 30 мин и 1 час для настройки оптимизации. 27 запусков токен 3 часа в 5 токенах параллельной оптимизации на 20-ядерном компьютере Intel E5.
Для оптимизации выхода годного и усадочной пористости автомобильной детали. Использование метода GA для нахождения точек фронта Парето. Ось X представляла собой общий объем прибылей, а ось Y — объем усадочной пористости.
ПРЕИМУЩЕСТВА
Оптимизатор Cast-Designer позволяет снизить затраты на исследования и сократить время внедрения. Основное назначение системы-избавить проектировщика или исследователя от достаточно сложного и весьма трудоемкого процесса поиска оптимальных параметров конструкции системы, одновременно удовлетворяющих большому количеству порой противоречивых требований.