參數(shù)化建模涵蓋面很廣,通常主要是指參數(shù)化造型。它是一種使用重要幾何參數(shù)快速構(gòu)造和修改幾何模型的造型方法,這些重要的幾何參數(shù)包括控制形體大小的尺寸和定位形體的方向矢量等。參數(shù)化建模也可理解為圖形的所有尺寸是參數(shù)化的,可以動態(tài)修改。參數(shù)化建模是實現(xiàn)分析計算自動化的主要手段之一。參數(shù)化造型用于基本結(jié)構(gòu)形狀相同的但是具體尺寸參數(shù)有較小變動系列。根據(jù)如何得到參數(shù)值,可以將常見的參數(shù)化方法分成以下的幾種:代數(shù)法、人工智能法、直接操作法和語占描述法。
1.代數(shù)法
代數(shù)法指把尺寸的約束轉(zhuǎn)化為聯(lián)立方程組,求解方程,從而得到滿足尺寸的約束解。通常使用的是變量設(shè)計法。在變量設(shè)計中,用戶先繪制草圖,并標注尺寸,系統(tǒng)自動抽取構(gòu)成幾何模型的特征點,把尺寸約束(例如特征點之間的相對距離,轉(zhuǎn)角等)轉(zhuǎn)化為包含特征的約束方程組,再求出特征點的坐標值,通過判斷約束方程組的雅可比矩陣的奇異性可以檢查尺寸約束的有效性。所定義的任何尺寸約束均可以作為操作幾何形體的參數(shù)。修改這些參數(shù)求出受影響的約束方程,可以獲得滿足新定義約束的幾何模型。
2.人工智能法
人工智能法是通過推理機制逐步構(gòu)造物體的幾何模型。它使用一些簡單的規(guī)則進行推理,這些規(guī)則由條件和結(jié)論構(gòu)成,它們被存放在規(guī)則庫中。系統(tǒng)提取約束,把這些約束作為事實,與規(guī)則的條件進行匹配,從而推出一些中問結(jié)論,再把這些中間結(jié)論作為事實繼續(xù)推理,較終求出物體的所有特征點,構(gòu)造出幾何圖形。
3.直接操作法
直接操作法中用戶可以直接修改圖形的內(nèi)部狀態(tài)。所有的目杯都用圖形來表示,用戶可以通過直接控制點來修改目標的位置,方向和目標的大小等。也可以將許多目標組合起來形成復雜的目標。目標的成員自動繼承父目杯的屬性和操作.改進的直接操作法允許用戶在層次結(jié)構(gòu)中指定目標的幾何結(jié)構(gòu)。這種關(guān)系由約束說明,目標之間的約束通過局部坐標系與整體坐標系的關(guān)系來指定。這種方法簡單、直觀,但是要求對所構(gòu)造的物體概念非常清晰。
4.語言描述法
語言描述法則是使用語言描述圖形的方法。用戶使用造型語言來定義帶有參數(shù)的體素,再用這些體素來描述幾何圖形。也可以先繪制體素,系統(tǒng)自動生成幾何體的描述語言,再修改描述語言中的某些參數(shù),以生成新的體素。本文的球磨機參數(shù)化建模系統(tǒng)使用的即是ANSYS的參數(shù)化語言APDL的語言描述法。
傳統(tǒng)的有限元分析具有以下特征”:①分析過程具有標準化和規(guī)范化,適于計算機處理②只能進行“個性“分析,即結(jié)構(gòu)的任意一個參數(shù)改變,都要重新進行計算③只能給出數(shù)值結(jié)果。
在實際設(shè)計任務(wù)中,經(jīng)常會遇到系列產(chǎn)品的設(shè)計工作。這些產(chǎn)品在結(jié)構(gòu)上基本相同,但由于使用場合、工況的差別,在結(jié)構(gòu)尺寸上形成了一個系列。對于這類設(shè)計任務(wù),在進行傳統(tǒng)的有限元結(jié)構(gòu)分析中,只能逐一地進行建模與分析,重復工作量相當龐大,延長了設(shè)計周期。另外,工程實際中很多產(chǎn)品的設(shè)計都需要反復進行“設(shè)計一建模一分析一修改一再設(shè)計一再建模一再分析”的過程,對于重行的再分析,在傳統(tǒng)有限元建模與處理結(jié)果時存在著大量的重復性工作,影響到設(shè)計分析的效率。
為克服上述重復建模與分析帶來的問題,在傳統(tǒng)的有限元建模與分析過程中,引入結(jié)構(gòu)參數(shù)化設(shè)計的思想,使有限元建模與分析實現(xiàn)參數(shù)化,可使結(jié)構(gòu)分析的繁雜工作被簡化為僅僅是輸入設(shè)計參數(shù),在給定新的模型參數(shù)后,新的實體模型和新一輪的有限元分析甚至于到后處理操作都可以自動實現(xiàn)。這樣一來,不僅可以減輕分析人員的工作量,更可使分析的過程大大縮減。同時,這種方法用于結(jié)構(gòu)非常復雜,設(shè)計過程中帶來很大的盲目性的產(chǎn)品設(shè)計中,將得到對所設(shè)計產(chǎn)品可能出現(xiàn)問題的預測,指導設(shè)計方向并縮短設(shè)計周期。再者,參數(shù)化也是進行優(yōu)化分析的必備工作,優(yōu)化分析是需要多次迭代修改模型才能達到收斂條件,實際上就是一個多次重復建模再分析的過程。
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