CHƯƠNG VI : CASE STUDIES
6.3 Case Study 3: Giá đỡ
6.3.2.7 Bước 7: Phân tích phần tử hữu hạn:
Dằm phân tích phân bố ứng suất cũng như độ biến dạng của sản phẩm, hai chi tiết đều phải được phân tích để cho thấy sự khác nhau giữa hai kết cấu.
Giá đỡ ban đầu
Công cụ Stress Analysis được sử dụng để phân tích. Ngoải ra, các thơng số của lưới bao gồm Average Element Size: số lượng Nodes là 370853 và số lượng elements là 256129. Điều kiện biên của chi tiết là lực mũi tên màu vàng 𝐹 = 350 𝑁. Bên cạnh đó, mặt của giá đỡ được gán ràng buộc Fixed như hình 7.61.
108 Hình 6.58 File lưới và điều kiện biên của chi tiết.
Von Mises Stress:
Tiếp theo, chi tiết được phân tích để đưa ra kết quả Von Mises Stress:
Kết quả cho thấy được, ứng suất tập trung hầu hết ở mặt dưới của giá đỡ và đạt cao nhất tại 4.749 MPa. Có thể nói, chỗ đó có thể bị nứt và gãy đầu tiên.
109 Displacement:
Khơng chi thế, tại mép ngồi cùng của giá đỡ thì chuyển vị tới 0.4865 mm. Nhưng các chỗ cịn lại khơng hề có chuyển vị nào.
Hình 6.60 Displacement của giá đỡ ban đầu. Giá đỡ được tối ưu:
Công cụ Stress Analysis được sử dụng để phân tích. Ngoải ra, các thơng số của lưới bao. Số lượng Nodes là 254962 và số lượng elements là 169836. Với điều kiện biên cũng tải trọng như hình 7.64.
110 Hình 6.61: File lưới và điều kiện biên của chi tiết.
Von Mises Stress:
Tiếp theo, ứng suất tập trung ở mặt dưới của giá đỡ và đạt cao nhất tại 4.475 MPa. Ngoài ra, tại các supports cũng có ứng suất từ 1.79 MPa đến 2.685 MPa.
Hình 6.62 Von Mises Street của giá đỡ đã tối ưu.
111 Tương tự như trên, chuyển vị nhiều nhất ở các mép của giá đỡ và đạt tới 0.3093 mm. Không chỉ thế, các supports và các vùng xung quanh đều xuất hiện chuyển vị, từ 0.1237 mm đến 0.2474 mm.
Hình 6.63 Displacement của giá đỡ đã tối ưu. 6.3.2.8 Bước 8: Thực nghiệm chi tiết
Mơ hình thực tế của hai chi tiết đã được chế tạo bằng công nghệ in 3D. Nhằm so sánh độ biến dạng của hai chi tiết đã tối ưu, hai chi tiết được cố định vô tường bởi hai tắc kê sắt
112 Hình 6.64 Tắc kế sắt
Hai tắc kê được bắt vào tường để cố định chi tiết rồi đo khoảng cách từ mặt đất đến mép. Sau đó, cả hai mơ hình được chịu sức nặng của cục đá và miếng gỗ là 35 kg, tương đương 350N.
Cuối cùng, dùng thước kẹp để đo biến dạng ở mép của chi tiết.
Tương tự như vậy, giá đỡ tối ưu cũng được kiểm nghiệm và cho kết quả như sau. Bảng 6.8 Thông số chuyển vị của hai giá đỡ.
Trước khi biến dạng
Sau khi biến dạng Chuyển vị
Giá đỡ ban đầu 22.25 mm 21.65 mm 0.60 mm
Giá đỡ tối ưu 22.25 mm 21.85 mm 0.40 mm
6.3.2.9 Bước 9: Phân tích và kết luận
Cuối cùng, giá đỡ được phân tích trong Inventor nhằm tìm ra ứng suất và chuyển vị của chi tiết. Ở thiết kế ban đầu, ứng suất lớn nhất là 4.749 MPa và sự chuyển vị tối đa là 0.4865 mm. Còn ở thiết kế được tối ưu, ứng suất lớn nhất là 4.475 MPa và 0.3093 mm. Ứng suất tối đa của chi tiết được giảm 0.274 MPa, và ứng suất lớn nhất này vẫn an tồn vì Yield strength của vật liệu là 26 MPa. Đồng thời sự chuyển vị thì là giảm lên 0.1772 mm nhưng khơng đáng kể.
113 Hình 6.65 Biểu đồ so sánh Von Mises Stress của hai thiết kế.
Hình 6.66 Biểu đồ so sánh Displacement của hai thiết kế. Bảng 6.9 So sánh khối lượng của hai thiết kế.
Giá đỡ ban đầu 0.48 kg
4.749 4.475 4.3 4.35 4.4 4.45 4.5 4.55 4.6 4.65 4.7 4.75 4.8 Mpa
VON MISES STRESS
Thiết kế ban đầu Thiết kế tối ưu
0.4865 0.3093 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 mm DISPLACEMENT
114
Giá đỡ tối ưu 0.25 kg
Phần trăm khối lượng (%) 47.92%
Ngồi ra, giá đỡ cịn được giảm 0.23 kg, tương đương với 47.92%. Điều này có thể tiết kiệm một khoảng tiền vật liệu cũng như tiền in. Hai kết quả phân tư phần tử hữu hạn và phương thức thực nghiệm thì có sai số 29.32% ở giá đỡ đã tối ưu, sai số 23.33% ở giá đỡ ban đầu.
115
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Như bên trên, chúng tơi đã tìm hiểu và cung cấp cơ sở lý thuyết, cách hướng dẫn triển khai trên phần mềm Autodesk Inventor 2019, Fusion 360 và Solid Edge 2020, so sánh sự khác biệt giữa các mô-đun trong phần mềm, nghiên cứu trường hợp thực tế về chi tiết tối ưu hóa sản phẩm trong thiết kế.
Đồng thời, chúng tơi cũng đã chứng minh bằng cách tính tốn và kiểm tra ứng suất và chuyển vị của các chi tiết.
Cụ thể, chúng tơi đã thiết kế, tính tốn và tối ưu hóa các chi tiết trên phần mềm Autodesk Inventor 2019, Fusion 360 và Solid Edge 2020.
Hầu hết các tham số thiết kế và tính tốn được lựa chọn dựa trên các tài liệu và cơ sở lý thuyết.
Cuối cùng, xuất tệp và in 3D một phần để kiểm tra xem ứng suất và độ dịch chuyển của phần đó trước và sau khi được tối ưu hóa có giống nhau hay khơng.
Trên đây là đề tài nghiên cứu khoa học của chúng tôi với chủ đề: "ỨNG DỤNG AI TRONG THIẾT KẾ CƠ KHÍ".
Sau khi thiết kế, tính tốn và thử nghiệm, chúng tôi đề xuất một vài ý tưởng như sau: - Cần mở rộng để tìm hiểu thêm về Sizing Optimization và Shaping Optimization. - Các phương pháp xử lý khác nên được nghiên cứu để so sánh kết quả với nhau. - Khơng nghiên cứu tối ưu hóa trên các cấu trúc dằm.
Qua đề tài nghiên cứu khoa học này, chúng tôi học và nghiên cứu về một chủ đề mới để giúp chúng tơi tìm hiểu kiến thức mới. Do cịn nhiều thiếu sót về kiến thức và kinh nghiệm, không thể khai thác triệt để đề tài được giao. Chúng tơi mong muốn được các thầy cơ góp ý nhiều hơn nữa. Bởi vì đó là hành trang tri thứ mà chúng tôi phải mang theo trong tương lai.
Chúng tôi xin chân thành cảm ơn tất cả các giảng viên của Khoa Công nghệ Chế tạo máy đã giúp đỡ tơi trong suốt q trình thực hiên đề tài. Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành và chúc sức khỏe đến các thầy cô.
116
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Christophe Bastien, Jesper Christensen, Mike V Blundell, Jakovs Kurakins (2012) “Lightweight Body in White Design Using Topology -, Shapeand Size Optimisation”. World Electric Vehicle Journal Vol.5, pp 1-4.
[2] David C. Barton, John D. Fieldhouse (2018), “Automotive Chassis Engineering”. Springer International Publishing, pp 183-184.
[3] Kingman, J, Tsavdaridis, KD and Toropov “Applications of topology optimization in structural engineering”, presented at Civil Engineering for Sustainability and Resilience International Conference (CESARE), Amman, Jordan, Apr. 24-27, 2014, pp 4.
[4] Konstantinos Daniel Tsavdaridis, James J. Kingman, Vassilli V. Toropov (2015) “Application of structural topology optimisation to perforated steel beams”. Paper of Elsevier Ltd, pp 110-115.
[5] Lars Krog, Alastair Tucker & Gerrit Rollema (2011) “Application of Topology, Sizing and Shape Optimization Methods to Optimal Design of Aircraft Components”. Airbus UK Ltd, pp 2-11.
[6] Megan Lobdell, Brian Croop, and Hubert Lobo “A Design Validation Production Workflow for Aerospace Additive Manufacturing”. Altair Engineering White Paper, pp 1-5.
[7] Matthew Tomlin, Jonathan Meyer (2011) “Topology Optimization of an Additive Layer Manufactured (ALM) Aerospace Part”. Altair Engineering 2011, pp 2-7.
[8] Osvaldo M. Querin, Mariano Victoria, Cristina Alonso, Rubén Ansola and Pascual Martí (2017) “Topology Design Methods for Structural Optimization”. Academic Press, pp 1-7.
[9] S. V. Yende, A. P. Tadamalle, “Topology Optimization of Lower Control Arm for LMV”. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), Vol. 8 Issue 07, July-2019, pp 830.
[10] Weihong Zhang, Jihong Zhu and Tong Gao (2016) “Topology Optimization in Engineering Structure Design”. ISTE Press – Elsevier, pp x-xiii.
117 [11]https://docs.plm.automation.siemens.com/tdoc/se/2020/se_help#uid:xid1129777:xi d1323753:xid1329520:index_xid1329526 [12]https://help.autodesk.com/view/INVNTOR/2019/ENU/?guid=GUID-D74F47F3- FE22-44EF-85BE-7C6B1F56DCF9 [13] http://help.autodesk.com/view/fusion360/ENU/?guid=GUID-1406F3E3-348B- 4E10-9DE7-67E77D730F96 [14]http://help.solidworks.com/2019/english/SolidWorks/cworks/c_simp_method_top ology.htm