Institut für Fahrzeugsystemtechnik

Optimierungsansatz zur Generierung von Designvorschlägen
für Bauteile aus langfaserverstärkten Werkstoffen
Benedikt Fengler, Prof. Dr.-Ing. Frank Henning
20.03.2015
Institut für Fahrzeugsystemtechnik - Lehrstuhl für Leichtbautechnologie
KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und
nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft
Institut für Fahrzeugsystemtechnik
Lehrstuhl für Leichtbautechnologie
www.kit.edu
Gliederung
Vorstellung des Lehrstuhls
Grundlagen der Optimierung
Herausforderungen der Anisotropie
Einfluss des E-Moduls
Optimierungsstrategie
Anwendungsbeispiel
Zusammenfassung
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20.03.2015
Benedikt Fengler - Altair Anwendertreffen 2015
Optimierungsstrategie für anisotrope Werkstoffe
Institut für Fahrzeugsystemtechnik
Lehrstuhl für Leichtbautechnologie
FAST – Institut für Fahrzeugsystemtechnik
Fahrzeugsystemtechnik
Sicherheit
Energieeffizienz
Benutzerfreundlichkeit
Kosteneinsparung
Pkw & Nutzfahrzeuge
Prof. Dr. rer. nat. Frank Gauterin
Mobile Arbeitsmaschinen
Prof. Dr.-Ing. Marcus Geimer
Schienenfahrzeuge
Prof. Dr.-Ing. Peter Gratzfeld
Leichtbautechnologie
Prof. Dr.-Ing. Frank Henning
Assoziierte Partner:
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20.03.2015
Hybrid Electric Vehicle
Fahrer-Fahrzeug Interaktion
Prof. Dr.-Ing. Martin Doppelbauer
Prof. Dr.-Ing. Barbara Deml
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FAST-LBT Organisationsstruktur
Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Lehrstuhl für Leichtbautechnologie (LBT)
Lehrstuhlleitung
Prof. Dr.-Ing. Frank Henning
Stellvertretende Lehrstuhlleitung , Leitung Young Investigator Group „Green Mobility“
Dr.-Ing. L. Kärger
Endlosfaserverbunde
Gruppenleiter
A. Rösner
Endlosfaser
Umformung
Fachliche
Ansprechpartner
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20.03.2015
Hybride
F. Schirmaier
^^
Endlosfaser
Formfüllung
Langfaserverbunde
B. Fengler
Endlosfaser
Struktur
D. Magagnato A. Rösner
Hybride
Strukturen
Langfaser
Formfüllung
Langfaser
Struktur
D. Hummelberger
M. Hohberg
B. Fengler
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Optimierungsstrategie für anisotrope Werkstoffe
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Verzahnung von Methoden - Werkstoffen - Prozessen
M ETHODS
Engineering/Design
Structure Simulation
Process Simulation
M
A T E R I A L S
COMPOSITE
Fiber
SOLUTIONS
Matrix
Additives, Filler, (…)
PROCESSES
Thermoplastic
Thermoset
LFT
RTM-/RIM
T-RTM
Tapes
SMC
Inject. molding
Fiber spraying
Preforming
Zur Entwicklung großserienfähiger, leichter und leistungsfähiger Faserverbund-bauteile sowie hybrider
Bauteile ist es essentiell, Kompetenzen aus den Bereichen Methoden, Werkstoffe und Produktion
(MWP-Ansatz) zu bündeln und zu vernetzen.
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CAE-Kette - Langfaserverstärkte Kunststoffe
CAE Kette zur Entwicklung von Bauteilen aus langfaserverstärkten
Kunststoffen
Systematischer Ansatz zur Betrachtung von Struktur- und Prozessfragestellungen
Weiterentwicklung der Kommunikation zwischen den Softwaretools
V
I R T U AL
Geometry
S
I M U L AT I O N
L O W
H AI N
Mapping
Process
F
C
O F
O
I
Part
Assembly
N F O R M A T I O N
P T I M I Z A T I O N
Topology/Topography
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Ablauf der Strukturoptimierung
Preprocessing
Aufbau eines Analyse
Modells mit
zusätzlichen
Formulierungen für die
Optimierung
Optimierung
Variation des
Optimierungssetups
erforderlich, falls keine
Konvergenz erreicht
wird
Postprocessing
Interpretation der
Ergebnisse durch
Anwender
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Formulierung eines Optimierungsproblems
Optimierungsaufgabe:
𝑀𝑖𝑛 𝑓 𝑦
Einschränkungen:
𝑓: Zielfunktion
𝑦: Vektor der Entwurfsvariablen
Beispiele:
Ungleichheitsrestriktion
𝑔𝑖 𝑦 < 0
Masse kleiner 5 kg
Gleichheitsrestriktion
ℎ𝑗 𝑦 = 0
Verschiebung genau 3 mm
Explizite Restriktionen
𝑦𝑘 𝐿 < 𝑦𝑘 < 𝑦𝑘 𝑈
Dicke 1-5 mm
Ziel:
Bestmöglicher Kompromiss
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𝑦∗
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Zusammenhang Prozess und Struktur
Prozess/
Formfüllung
•
•
•
Geometrie
•
Faserorientierungen
Lokaler
Faservolumengehalt
Position von
Fehlstellen
•
Veränderung mit
jeder Iteration
Anpassung zur
Erreichung des
Optimierungszieles
Mechanische
Eigenschaften
•
•
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Materialabhängige
Kennwerte
Geometrieabhängige
Steifigkeiten
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Kontinuierlicher Abgleich - Prozess und
Strukturoptimierung
Materialverhalten (Anisotropie)
Prozesssimulation
Optimierung
Bauteilgestalt
Gekoppelte Simulation führt zu:
Hoher Rechenaufwand
Instabiler Prozess
Alternative Strategie ohne Iterationen erforderlich
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Randbedingungen Vergleichsrechnung - Basismodell
Träger mit Momentenbelastung als Vergleichsmodell
Vergleichsrechnung mit drei Konfigurationen
Isotrop
Transversal Isotrop, bezgl. der YZ Ebene
Anisotrop mit Streuung über Bauteil
Ziel: Topologieoptimierung zur Generierung eines Rippenbildes unter
Berücksichtigung der Faserorientierung
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Randbedingungen Vergleichsrechnung - Optimierung
Topologieoptimierung
Innenteil als Bauraum definiert (Design Space)
Äußere Hülle bleibt von der Optimierung
unverändert
Äußerer Hülle wird für alle Rechnungen
isotrop angenommen
1-Plane-Symmetry (ZX Ebene)
Single Draw entlang der Z-Achse
Optimierungsaufgabe
Minimierung der mittleren Nachgiebigkeit
𝑀𝑖𝑛 𝑓 𝑦 = 𝑀𝑖𝑛 𝐶 𝜌
Beschränkungen
Volumen des Designraumes auf max. 30 % des
Ausgangsvolumens
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𝑔𝑖 𝑦 < 0.30
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Prozesssimulation zur Erzeugung der Anisotropie
Moldflow Simulation zur Erzeugung einer hohen Anisotropieverteilung im
Bauraum
Mapping der Ergebnisse auf das FE Netz mit Part Converse
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Vergleich der Berechnungsergebnisse
Isotrop
Isotrop über den gesamten Bauraum
Transversal
Isotrop
Transversal Isotrop zur YZ Ebene
Anisotrop
Anisotropie aus Prozesssimulation
Ergebnis der Berechnung ist abhängig vom Grad der Anisotropie
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Einfluss des E-Moduls auf das Optimierungsergebnis
Annahmen: Bauraum ist isotrop mit konstantem E-Modul
E = 1500 MPa
E = 4500 MPa
E = 13000 MPa
Bei homogener Verteilung hat der E-Modul keinen Einfluss auf das
Optimierungsergebnis
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Probleme durch prozessbedingte Anisotropie
Vorzugsorientierungen sind zu Beginn der Bauteilentwicklung noch
unbekannt
Abschätzung teilweise möglich
Hoher Aufwand beim Aufbau der Modelle
Abhängigkeit zwischen Geometrie - Prozess - Mechanischen Kennwerten
Benötigte Anzahl der Iterationen größer
Bei homogener Verteilung, hat der E-Modul keinen direkten Einfluss auf das
Optimierungsergebnis
Optimierungsansatz für anisotrope Werkstoffe
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Optimierungsstrategie
Phase 1: Modellbildung
isotrop
Phase 2: Konzeptentwicklung
Phase 3: Konzeptfindung
anisotrop
Phase 4: Prozess
Phase 5: Fine Tuning
Phase 6: Auskonstruktion und Validierung
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Optimierungsstrategie
Phase 1:
Modellbildung
Phase 2:
Konzeptentwicklung
isotrop
anisotrop
Phase 3:
Konzeptfindung
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Modellaufbau
Ziel:
Rippenstruktur
Ziel:
Freiformflächen
Ziel:
Sickenstruktur
Topologieoptimierung
FreeSize
Optimierung
Topografieoptimierung
Interpretation
Interpretation
Interpretation
Erstellung
Grobkonzept
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Optimierungsstrategie
Phase 4:
Prozess
Prozesssimulation
Mapping
anisotrop
Phase 5:
Fine Tuning
Size
Optimierung
Formoptimierung
Phase 6: Auskonstruktion
und Validierung
FE Modell
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Volumenmodell
Gesamtkonzept &
FE Analyse
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Prozesssimulation
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Anwendungsbeispiel - Ausgangsbauteil
Kupplungspedal
Material: PA6 GF40
Ausgangsgewicht: 273 g
Optimierungsaufgabe
Minimierung mittleren
Nachgiebigkeit
Beschränkungen
Bauraumhülle identisch mit
Ausgangsbauteil
Einschränkung der Masse auf 60%
der Ausgangsmasse
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Anwendungsbeispiel - Definition der Lastfälle
Bezeichnung
Position
Kraft [N]
Gewichtung [%]
Gerade Biegung OA
Ganze Fläche
300
35
Gerade Biegung UA
Ganze Fläche
300
35
Torsion links OA
Linke Hälfte
300
5
Torsion links UA
Linke Hälfte
300
5
Torsion rechts OA
Rechte Hälfte
300
5
Torsion rechts UA
Rechte Hälfte
300
5
Querkraft links
Ganze Fläche
10
5
Querkraft rechts
Ganze Fläche
10
5
hell:
Design
dunkel: Nondesign
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Anwendungsbeispiel - Topologieoptimierung
Optimierungsaufgabe:
Parameter
Wert
Netzgröße 𝐸0
1 mm
Min. Filterdurchmesser 𝑑𝑚𝑖𝑛
3 mm
Max. Filterdurchmesser 𝑑𝑚𝑎𝑥
9 mm
Bestrafung 𝑝
8
Masseanteil
𝑚
𝑚0
Normierte Anfangsdichte 𝜌0
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𝑀𝑖𝑛 𝐶 𝜌
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60%
0,6
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Anwendungsbeispiel
Weitere Optimierungspfade liefern für diesen Anwendungsfall keine
sinnvollen Ergebnisse
FreeSize
Topografieoptimierung
Prozesssimulation
Bestimmung der
Faserorientierungen
Übertragen der Ergebnisse auf
das Strukturmodell (Mapping)
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Anwendungsbeispiel - Fine Tuning
Reduktion von Spannungsspitzen durch lokale Formoptimierung
Size Optimierung zur Bestimmung der Rippendicke
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Anwendungsbeispiel - Auskonstruktion und Vergleich
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Referenzbauteil
Optimiertes LFT Bauteil
Masse
273 g
148 g
Durchbiegung (300 N)
8,5 mm
6,3 mm
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Zusammenfassung
Herausforderungen durch die Anisotropie wurden aufgezeigt
Zusammenhang Prozess-Geometrie-Mechanische Kennwerte
Beispielrechnungen zur Verdeutlichung des Einflusses der Faserorientierungen
auf das Optimierungsergebnis
Durch anisotropen Werkstoff hervorgerufene Herausforderungen können in
der Optimierung bewältigt werden
E-Modul hat keinen Einfluss auf die Optimierungsergebnisse
Strategie zur Optimierung von Bauteilen aus anisotropen Werkstoffen
Mehrstufige Vorgehensweise
Isotrope und anisotrope Betrachtung notwendig
Optimierungsstrategie wurde anhand des Anwendungsbeispiels
nachgewiesen
Gute Verbesserungen der Bauteileigenschaften konnten erzielt werden
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Kontakte - Lehrstuhl für Leichtbautechnologie
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
FAST Institut für Fahrzeugsystemtechnik
LBT Lehrstuhl für Leichtbautechnologie
Rintheimer-Querallee 2, 76131 Karlsruhe, Germany
Tel.: +49 (721) 608-45905
http://www.fast.kit.edu/
Lehrstuhlleitung
Prof. Dr.-Ing. Frank Henning
[email protected], Tel. +49 721 608 45905
[email protected], +49 721 4640 711
Stellvertretende Lehrstuhlleitung, Leitung YIG “Green Mobility”
Dr.-Ing. Luise Kärger
[email protected], Tel. +49 721 608 45386
27
Gruppenleiter Endlosfaserverbunde
Andreas Rösner
[email protected], Tel. +49 721 608 45388
Gruppenleiter Langfaserverbunde
Benedikt Fengler
[email protected], Tel. +49 721 608 45375
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