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STRUKTUROPTIMIERUNG

Die sich entwickelnden CAE- (Computer-Aided Engineering) & Fertigungstechniken haben das traditionelle Design-Paradigma ersetzt. Die Verlagerung in Richtung Simulation und Analyse hat es uns ermöglicht, verschiedene Konstruktions- und Fertigungsziele zu erreichen. Zur Strukturoptimierung werden heute verschiedene CAE-Techniken wie Topologieoptimierung, Formoptimierung, parametrische Optimierung und Design Space Exploration verwendet.

Die Konstruktionsziele, die durch Strukturoptimierung erreicht werden können, sind:

  • Leichtbauweise

  • Stressabbau in einer lokalen Region

  • Einhaltung verschiedener Randbedingungen.

  • Reduzierung des Ausfalls von Komponenten

  • Reduzierung des Materialeinsatzes

Die strukturelle Designoptimierung kann grob in 3 Kategorien eingeteilt werden.

  1. GRÖSSE:

Bei einem typischen Dimensionierungsproblem kann das Ziel sein, die optimale Dickenverteilung einer linear elastischen Platte oder die optimale Elementfläche in einer Fachwerkstruktur zu finden.

  2. FORM:

Die Formoptimierung wird durchgeführt, um die Spannungen über einen lokalen Bereich zu reduzieren, während alle Randbedingungen und Belastungen erfüllt werden. Das Optimalitätskriterienverfahren kann verwendet werden, um eine Formoptimierung zu erreichen. Der Algorithmus versucht, die Spannungshomogenität über eine Region hinweg aufrechtzuerhalten und physikalische Elemente der Struktur zu ändern, um die Spannungskonzentration zu reduzieren.

  3. TOPOLOGIE-OPTIMIERUNG:

Techniken zur Topologieoptimierung bestimmen die optimale Materialverteilung in einem gegebenen Entwurfsraum, der alle Randbedingungen und Lastbeschränkungen erfüllt. Es gibt verschiedene mathematische Modelle wie Solid Isotrop Material with Penalization (SIMP), Evolutionäre Strukturoptimierung (ESO), Bidirektionale Evolutionäre Strukturoptimierung (BESO) usw. Die am häufigsten verwendete Methode ist SIMP, sie zielt darauf ab, die Steifigkeit von . zu maximieren eine bestimmte Materialmenge. Der Vorteil der Verwendung der Steifigkeit besteht darin, dass sie als skalare Größe dargestellt werden kann und somit die Recheneffizienz erhöht wird.

                                                                            

STRUCTURAL OPTIMIZATION
Shaping.png
RLCA.png
RLCA FEA.png
RLCA FIINAL.png

Abb: Ausgangsmodell eines hinteren unteren Querlenkers 

Abb: FE-Analyse des hinteren unteren Querlenkers

 Abb: Vor der Designrealisierung

 Abb: Finale  Design-Realisierung

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