結構CAE優化的案例
CAE在汽車結構及材料優化中的仿真分析與應用
在汽車行業，從最初的線彈性部件分析到汽車結構中大量的非線性問題分析，到現在汽車疲勞壽命分析、NVH分析、碰撞模擬等，有限元科技CAE應用項目幾乎可以涵蓋所有環節。
今天和大家分享的是：汽車設計中的結構/材料優化分析。
結構/材料優化
優化設計包括尺寸優化、形狀優化、形貌優化和拓撲優化，而表現在汽車設計中則有輕量化、材料節能環保、提高動力性能等。在維持汽車重要區域原結構、車身模態和剛度性能等基本不變的基礎上，對于其他部位進行優化從而達到輕量化、新型材料應用等。基于CAE分析的優化設計也常用于新車型的開發。
近年來，隨著對汽車本身的安全性要求不斷攀升，對汽車車身結構安全部件材料的優化設計就顯得異常重要！
針對此材料和厚度的交互性問題，推出其匹配優化的設計方式。首先主要通過傳力路徑和能量分析的方式初步選取相應設計部件。然后由此進行敏感性的分析，這樣才能更準確的找出最受影響的安全部件作為設計的對象，從而真正解決難以選取設計對象的問題。
同時可針對所選取的設計對象，采用優選近似模型和多目標優化的方式對其厚度和材料實施匹配和優化，這樣就充分的利用了兩者的交互性，真正實現材料和厚度的變量混合。
一、汽車安全部件的選定分析
（一）分析汽車傳力路徑
主要針對其正碰當中的流動應力進行分析，可通過明確其車應力變化和部件截面展開分析。其傳力路徑具體表現在以下幾點：
車輛本身和剛性壁障產生碰撞時，一旦其前保險杠產生變形，會將力直接傳遞至上縱梁，然后通過上縱梁傳遞至A柱上端位置，最后直接向后傳遞。
當車輛和剛性壁障產生碰撞時，一旦其前保險杠產生扭曲，會直接將沖撞力轉移至前縱梁，然后直接傳輸至A柱下端、門檻梁以及底板縱梁等位置，最后向后傳遞。
展開 基于Nastran的電動汽車支架結構優化
本文圍繞某元件安裝支架引起的共振問題，基于Nastran分析平臺對安裝支架進行了CAE結構優化，從而大大提高了安裝支架的動態特性，有效降低了電氣件的振動，提高了車輛的穩定性和可靠性。
2 關鍵部件振動試驗測試
2.1顛簸路面電氣部件振動總集
由圖1可以看出，被測試電氣元件振動較大，已經遠遠超過該電氣件的耐震等級。
2.2顛簸路面電氣部件振動頻率曲線
由圖2可以看出，電氣元件的振動頻率以31Hz左右為主。
3 電氣元件安裝支架CAE分析
利用第三方軟件在Nastran環境下進行離散化建模，模型如圖3所示。
基于Nastran相關CAE模態分析軟件，得出電氣元件安裝支架前五階模態頻率如表一所示。
電氣元件安裝支架第2階模態頻率為31.8Hz，可以初步判定，電氣元件的振動是由電氣元件安裝支架與其它部件產生共振造成。
3.2電氣元件安裝支架結構CAE仿真優化
電氣元件安裝支架2階模態振型如圖4，根據模態振型情況進行結構優化設計。
根據模態振型確定幾種結構優化方案，再利用Nastran求解器進行模態分析，確定最優化方案如圖5。
改進后的安裝支架前五階模態頻率如下表二所示，已完全避開共振頻率31Hz。
4 結構優化后的試驗驗證
根據Nastran模態仿真分析的結果，進行實車試驗，得出電氣元件振動如下圖6，經過結構優化后電氣部件顛簸路況下振動由llg降低到5.3g，大大降低了電氣元件的振動，遠遠低于所選電氣元件的耐震等級。
5 結論
1)將試驗與Nastran等相關CAE分析軟件相結合，能夠簡便快速解決汽車關鍵部件的共振問題。
2)新能源電動汽車的CAE模態分析不容忽視，尤其是對各電氣件的安裝支架分析。
展開 Hypermorph在CAE結構優化中的應用
今天跟大家分享一下關于morph volume法的簡單應用。
圖1 車身地板縱梁
圖2 前大燈橫梁
morph volume的實際操作
目的：將縱梁接頭處z向增加10mm
步驟1：創建控制體
tools→Hypermorph→morph volumes→creat，按下圖設置，選擇需要變形的網格單元
步驟2：細分控制體
tools→Hypermorph→morph volumes→split/combine，我們要將變動的區域和不動的區域分開，選擇volume的一個邊，出現一個“X”，然后split就完成了切分，紅色的小點是生成的handle，如下圖：
步驟3：處理變動區域和不動區域間的運動關系
tools→Hypermorph→morph volumes→update edges ,圖中紅色標記即為需要打斷的運動關系。
步驟4：移動handle實現組件變形
tools→Hypermorph→morph→move handle，
translate，先將選中的handle向-Z向移動10mm。如下圖：
morph后的效果如下圖：
展開 汽車結構開發中的常見的CAE優化方法
如何對車身、底盤、內外飾等的結構進行快速地優化，提升性能要求的同時，保證結構的輕量化水平，是每個結構優化工程師需要不斷努力的目標。
除了日積月累的經驗外，合理地應用各種優化方法，可以更加高效、準確地找到優化方向或者結果。下面，給大家介紹幾種在汽車結構開發中經常使用的優化方法。
1.拓補優化
拓撲優化用于在給定的設計空間中找到關鍵的載荷傳遞路徑，常應用在結構設計的前期，能夠避免設計的盲目，提高結構設計的效率，達到結構輕量化等工程目的。常用的拓撲優化材料插值模型有：變密度法（SIMP）、均勻化方法（Homogenization Method）、變厚度法等。
拓撲優化的基礎是將有限的設計區域離散化，即劃分成有限個網格單元，然后采用某種算法來刪除一部分單元，從而形成帶孔洞的連續體。直觀上來看拓撲優化就是在設計區域內尋找產生孔洞的區域，以滿足某種設計要求的方法。
變密度法（SIMP，即Solid Isotropic Material with Penalization Model）是常采用的方法，該方法是將網格單元的設計區域內的每個單元的相對單元密度ρ作為設計變量。相對密度ρ在[0, 1] 內變化，當ρ=0時，代表此單元處于無材料填充的狀態；當ρ=1 時，代表單元處于材料填充滿的狀態；而更多情況下的單元相對密度ρ的狀態是介于兩者之間。為了讓材料能夠更加顯著地表現出有和無這兩種狀態，將單元剛度和楊氏模量假設成與相對密度ρ成指數關系，設計區域內的單元剛度和楊氏模量將趨向于0或1這兩個狀態，處于中間狀態的單元大幅減少，從而能更加明顯地區分出孔洞和有材料填充區域的界限。即設計區域內某單元剛度k和楊氏模量E可由相對密度ρ表示。
展開 
基于CAE技術的現代工程結構優化設計專題
基于CAE技術的現代工程結構優化設計專題
一、前言
隨著科學的發展，利用計算機輔助工程技術來幫助企業實現產品的創新設計和數字化制造，對結構設計方案進行性能分析與優化，對產品物理試驗與現場使用進行數字化模擬與仿真，從而達到減少實際試驗次數和試制費用，提高產品設計的工程可靠性的目的。
為了滿足現代企業產品開發、設計和制造的技術需求，培養企業高級專業技術人員的設計與分析、實踐與創新能力，北京中際賽威文化發展有限公司、北京中際孚歌科技有限公司特邀國內車輛輕量化設計領域專家及ANSYS資深技術專家，在北京舉辦“基于CAE技術的現代工程結構優化設計專題研修班”，具體事宜如下：
二、主辦單位：北京中際賽威文化發展有限公司
北京中際孚歌科技有限公司
中國高科技產業化研究會信號處理專家委員會
三、時 間：2011年12月22日--24日（21日報到）
四、地 點：北 京（具體路線請見報到通知）
五、學習目標：
包括系統優化的設計思想闡述、與優化相關的高級CAE技術、結構優化設計方法及軟件具體實現、其他相關專題及工程實例實踐操作。
六、授課內容安排
（一）、系統化的優化設計思想簡介?
1、優化設計是一個系統工程的基本思想；
2、先進分析設計理念和方法是基礎；
3、先進的工程材料及加工成形技術是實現優化的重要方面。
（二）、結構優化分析建模實務
1、參數驅動的建模思想；
2、常用CAE程序建模能力概述；?
3、幾何簡化、修補及編輯應遵循的基本原則及實現方法；?
4、結構類型：SOLID、SHELL、SOLID-SHELL、BEAM、LINK、Spring、Damper
5、建立優化材料庫；
6、邊界條件及載荷工況；?
7、常用結構分析方法及軟件實現（Strength、Fatigue、Vibration…）。
展開 元王帶你看CAE仿真如何幫助優化車架結構~
而優化后車架的總重為優化前車架總重的90%，即車架可以節省10%的材料成本，甚至結構優化后，零部件在工藝安裝和公差控制上更加方便。
由此可見，CAE仿真分析提高汽車產品可靠性、降低產品的損壞率、壓縮成本方面起到了顯著的作用。
深圳市有限元科技有限公司（簡稱“元王”）是一家以工業軟件開發為核心，以CAD/CAE為主業，集工業軟件銷售、軟件二次開發、技術咨詢、培訓為一體的國家高新技術企業。深耕產品設計與仿真十余年，擁有深厚的技術背景和豐富的工程經驗，為各行各業1200多家企業提供了專業的工程服務，并獲得客戶的高度認可。歡迎有需求的客戶咨詢了解~
展開 向大家推薦一個CAE的工程結構優化設計培訓
基于CAE技術的現代工程結構優化設計專題研修班
各有關企事業單位：
隨著科學的發展，利用計算機輔助工程技術來幫助企業實現產品的創新設計和數字化制造，對結構設計方案進行性能分析與優化，對產品物理試驗與現場使用進行數字化模擬與仿真，從而達到減少實際試驗次數和試制費用，提高產品設計的工程可靠性的目的。
為了滿足現代企業產品開發、設計和制造的技術需求，培養企業高級專業技術人員的設計與分析、實踐與創新能力，北京中際賽威文化發展有限公司、北京中際孚歌科技有限公司特邀國內車輛輕量化設計領域專家及ANSYS資深技術專家，在北京舉辦“基于CAE技術的現代工程結構優化設計專題研修班”，具體事宜如下：
一、主管單位：中國高科技產業化研究會
二、主辦單位：北京中際賽威文化發展有限公司
北京中際孚歌科技有限公司
中國高科技產業化研究會信號處理專家委員會
三、時 間：2011年12月22日--24日（21日報到）
四、地 點：北 京（具體路線請見報到通知）
五、學習目標：
包括系統優化的設計思想闡述、與優化相關的高級CAE技術、結構優化設計方法及軟件具體實現、其他相關專題及工程實例實踐操作。
六、授課內容安排（根據學員要求，可能會略有調整）
（一）、系統化的優化設計思想簡介
?
1、優化設計是一個系統工程的基本思想；
?
2、先進分析設計理念和方法是基礎；
?
3、先進的工程材料及加工成形技術是實現優化的重要方面。
展開 融合深度學習與CAE技術的結構分析與優化設計：一種新興的數值方法”提升工程仿真效率
AI技術的引入，不僅使得傳統的疲勞與斷裂分析方法更為高效，而且能夠自動處理非結構化數據，如圖像、傳感器數據等，打破了傳統方法的限制，提升了預測的精度和應用的廣泛性。
物理神經網絡
物理信息神經網絡（PINN）的興起近年來，物理信息神經網絡（Physics-Informed Neural Networks, PINN）成為計算科學與人工智能交叉領域的前沿方向。傳統數值方法（如有限差分法、有限單元法）在高維、強非線性或反演問題中面臨計算效率低、網格依賴性強等瓶頸。PINN通過將控制方程、邊界條件等物理先驗嵌入神經網絡，以無網格方式實現微分方程求解，在流體力學、固體力學、傳熱學等領域展現出突破性潛力。其核心論文（引用超13,000次）開創了物理驅動深度學習的范式，成為Nature、CMAME等頂刊的研究熱點。2. 傳統數值方法與機器學習的融合需求有限差分法（FDM）和有限單元法（FEM）雖成熟但依賴離散化，難以處理復雜幾何與多物理場耦合問題。機器學習（如CNN、GNN）雖具備強大的數據擬合能力，但缺乏物理可解釋性。PINN通過融合物理定律與數據驅動，顯著減少訓練數據需求，提升泛化性能，并在參數反演、方程發現等逆問題中展現獨特優勢。此外，深度能量法（DEM）等變體進一步結合能量變分原理，為固體力學問題提供高效解決方案。3. 大模型賦能科學計算的新機遇以DeepSeek、ChatGPT為代表的大模型技術，正在顛覆傳統科學編程模式。通過自然語言交互生成PINN代碼，可加速復雜瞬態問題的求解流程。本課程結合大模型輔助編程，探索其在微分方程求解、代碼調試及多任務優化中的應用，推動“AI for Science”的工程化落地。
疲勞斷裂與物理神經網絡 流體固體
?
展開 免費直播 | 手把手教你做結構優化設計第一步 — 給學生黨的CAE第一課
培訓內容
Inspire，如CAD一般操作簡單上手塊，其實是很專業的CAE和優化設計軟件
覆蓋結構仿真與優化、運動仿真，自由建模...輕松應對創新設計、畢設及科研項目
一、軟件特點
1.一個軟件解決結構設計所有分析需求：運動、分析、優化、耦合
2.豐富的擴展可能，開始科研的第一步
3.不一樣的智能網格系統，不做假自動，不再網格到崩潰
二、應用教學
1.開始Inspire仿真第一步
2.結果處理：截圖/動畫/設計準則
3.與HyperWorks結合
三、快速進階指導
1.如何開始第二步？
2.加工工藝
課程對象
本科畢業設計、研究生課題、校企合作項目等
培訓時間
9月8日19：30
主講講師簡介
徐成斌
Altair China solidThinking產品經理。專職從事CAD、CAE軟件應用與推廣，熟練掌握結構、流體、加工成型等領域的仿真和優化技術，長期從事相關培訓工作。培訓過的用戶包括商飛、福特、比亞迪、納鐵福等汽車及其他機械行業的上下游企業。技術特長為為產品輕量化設計，并編輯出版《solidThinking Inspire優化設計基礎與工程應用》。
費用：免費
點擊圖片或點擊鏈接報名：https://www.yqgqt.org.cn/live/10791
展開 Ansys Workbench中拓撲優化后結構力學特性之可視化 | 結構優化新功能
產品概念設計初期，單純的憑借經驗以及想象對零部件進行設計往往是不夠的，在適當約束條件下，如果能充分利用“拓撲優化技術”進行分析，并結合豐富的產品設計經驗，可以設計出更能滿足產品結構技術方案、工藝要求以及更質輕質優的產品。
拓撲優化（topology optimization）是一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法，將區域離散成足夠多的子區域，借助FEM分析技術按照指定的優化策略、約束準則、目標等從這些區域中刪除一定數量單元，用保留下來的單元描述結構的最優拓撲，發揮系統材料最大利用率。拓撲優化后，通常需要對其產生的結果模型進行設計驗證，完全復制拓撲優化前的邊界條件進行仿真計算。
以往版本需要在WorkBench中添加后續分析模塊去驗證優化后的模型。拓撲優化后的仿真計算設計驗證過程如下圖所示。先在拓撲結果中生成光順平滑的 STL 模型后，再在 Workbench 中通過“Transfer to Design Validation System”將優化結果傳遞至驗證系統，系統自動生成位于拓撲優化系統上游的相同類型的Mechanical系統，并繼承之前的全部計算載荷和約束。創建該驗證工作流程，分為四步，在創建的驗證系統中去劃分網格運行計算及查看設計結果。
前面版本雖然可以比較方便地把優化后的模型導入到新的靜力學結構仿真中，進行優化模型的驗證，但2022R1版本新增擁有了更便捷的功能，可以直接在結構優化系統中查看優化后的力學特性，即允許用戶直觀可視化最終設計的結果（變形、應力、特征值模態等），更方便快速檢查和驗證力學行為。
展開 結構優化新功能 | 拓撲優化后結構力學特性之可視化
產品概念設計初期，單純的憑借經驗以及想象對零部件進行設計往往是不夠的，在適當約束條件下，如果能充分利用“拓撲優化技術”進行分析，并結合豐富的產品設計經驗，可以設計出更能滿足產品結構技術方案、工藝要求以及更質輕質優的產品。
拓撲優化（topology optimization）是一種根據給定的負載情況、約束條件和性能指標，在給定的區域內對材料分布進行優化的數學方法，將區域離散成足夠多的子區域，借助FEM分析技術按照指定的優化策略、約束準則、目標等從這些區域中刪除一定數量單元，用保留下來的單元描述結構的最優拓撲，發揮系統材料最大利用率。拓撲優化后，通常需要對其產生的結果模型進行設計驗證，完全復制拓撲優化前的邊界條件進行仿真計算。
以往版本需要在WorkBench中添加后續分析模塊去驗證優化后的模型。拓撲優化后的仿真計算設計驗證過程如下圖所示。先在拓撲結果中生成光順平滑的 STL 模型后，再在 Workbench 中通過“Transfer to Design Validation System”將優化結果傳遞至驗證系統，系統自動生成位于拓撲優化系統上游的相同類型的Mechanical系統，并繼承之前的全部計算載荷和約束。創建該驗證工作流程，分為四步，在創建的驗證系統中去劃分網格運行計算及查看設計結果。
前面版本雖然可以比較方便地把優化后的模型導入到新的靜力學結構仿真中，進行優化模型的驗證，但2022R1版本新增擁有了更便捷的功能，可以直接在結構優化系統中查看優化后的力學特性，即允許用戶直觀可視化最終設計的結果（變形、應力、特征值模態等），更方便快速檢查和驗證力學行為。
展開 
結構優化案例1—L型結構優化設計（減重）
但是我們仔細看看優化后的結果，0.34mm，0.44mm，0.52mm，0.3mm，這些主要的邊界貌似都比1mm小。怎么回事？是軟件傻還是我們傻？
4.3.4 網絡依賴性
圖 17骨頭微結構
文中強調過：該種網格下的“最優”解。其中“最優”這個已經在第一問中提出了，那么怎么去理解這個“該種”網格。如果網格不斷細化，結果會變成什么樣？（想象下人的骨頭中錯綜復雜的微結構或者樹葉的脈絡）
文章轉載自CAE交流之家公眾號，本文作者ansys-聰聰
展開 以結構CAE的角度看CAE的應用
特點：
1）CAE僅作為輔助，對人員的專業能力要求相對不高，重點是CAE技術、軟件操作和應用能力；
2）主要是定性分析，分析結果不以“行與不行”為指導意見，而是以“受力更好”、“重量更輕”、“壽命更長”、“強度更高”等意見指導產品設計；
3）過程較長，需要很多次的迭代，甚至是優化，以使產品性能更好；
4）CAE分析輔助產品的設計，為產品提供預測性的建議，最終產品的定型還要依賴于試驗驗證，難以做到以CAE分析結果作為產品設計的決定性依據；
5）面向研發的CAE應用目前比較適合在大批量產品的設計上，例如手機行業、汽車行業、芯片行業，應用成本是其中比較關鍵的一個因素；
6）面向研發的CAE應用發展的最終形式是面向設計，通過大量的CAE應用經驗、試驗數據積累、行業理論的成熟、企業CAE規范與流程的完善，最終會助推CAE在該行業的成熟應用，也助推行業頒布產品設計相關的CAE標準，有了標準背書，自然會使該行業的CAE應用成為一種必須；
7）面向研發CAE應用成為面向設計CAE應用可能需要經歷很長的時間，就如壓力容器行業，其過程也是歷經了幾十年，投入了大量的理論研究人員。
3、面向研發CAE與面向設計CAE的區別：
最主要的區別是：是通過個人（團隊）還是通過標準（權威性的標準）來判斷CAE分析結果是行與不行。
通過個人來判斷必然受到個人自身的經驗和能力的影響，具有局限性，不同的人很可能有不同的結果，一個人在不同階段也可能做出不同的結果，所以CAE結果只用來參考，不用來下結論、作保證；
通過標準來判斷，只要嚴格遵守標準的所有規定，任何過程和處理方法都有據可依，滿足標準規定的要求，那么結果就是對的，完全能夠決定設計的行與不行。換句話說，如果整個CAE流程是完全對的上標準的，那么即使產品最后出了問題，那也不是CAE分析設計的問題！
展開 結構優化設計分析系列（三）：APDL在Workbench中的優化設計 ￥9
1.1 優化設計概述
所謂優化，是指最大化或最小化，而優化設計是指尋找一種方案以滿足所有的設計要求，并且需要的支出最少。
優化設計有兩種分析方法:解析法--通過求解微分與極值，求解出最小值;數值法--借助計算機和有限元，通過反復迭代逼近，求解出最小值。解析法需要列方程并求解微分方程，然而針對復雜的問題列方程和求解微分方程都是比較困難的，因此解析法常用于理論研究，很少應用于工程中。
隨著計算機的發展，結構優化算法取得了較大的發展。根據設計變量的類型不同，結構優化已由較低層次的尺寸優化發展到較高層次的結構形狀優化，進而發展到更高層次的拓撲優化。優化算法也由簡單的準則法發展到數學規劃法，進而發展到遺傳算法等。
在保證產品達到某些性能目標并滿足一定的約束條件的前提下，通過改變某些允許改變的設計變量，使產品的指標或性能達到最期望的目標，就是優化方法。
1.2 優化分析工具
ANSYS Workbench 結構優化分析工具有5種，即 Direct Optimization(直接優化工具)、Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具)、Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具)、Response Surface(響應曲面優化分析工具)及Six Sigma Analysis(六西格瑪優化分析工具)。
(1)Direct Optimization(直接優化工具):設置優化目標，利用默認參數進行優化分析，從中得到期望的組合方案。
(2)Goal Driven Optimization(多目標驅動優化分析工具):從給定的一組樣本中得到最佳的設計點。
(3)Parameters Correlation(參數相關性優化分析工具):可以得出某一輸入參數對響應曲面的影響的大小。
展開 Altair頂級專家團隊領銜CAE產品2021新版發布，結構、流體、電磁等CAE仿真模塊都有
點擊報名既享錄播點播>>https://uao.so/swwad298a96
作為業界領先的解決方案供應商，Altair 始終致力于開發并提供行業領先的技術，使我們的客戶能夠突破復雜問題，根據現有需求進行探索和發現。
Altair Simulation 2021 新版本產品具有更快的速度、更高的準確度，以及卓越的用戶體驗。新版本不僅提升了產品性能仿真功能，擴展了仿真驅動可制造性設計功能，還為我們的客戶帶來了強大的端到端電子系統設計工具集。新版本仿真解決方案能使客戶通過對5G連接、電路板級性能、現代制造工藝及其他特性進行仿真分析來開發復雜產品并獲得更高效益。
Altair 將在本次發布會上，與廣大用戶及業內專家一起分享軟件最新功能和市場領先的行業解決方案，共同探討最新技術及行業發展趨勢！
在此，我們誠邀您能與我們一起體驗 Altair Simulation 2021 新版本。
會議亮點
了解 Altair 最新發展趨勢
能獲取最新的產品解決方案資料
能與 Altair 資深技術專家互動問答
能與 Altair 合作伙伴了解最新的產品集成方案
展開 