Açıklama
nKod
Ürün yorgunluğunu ve dayanıklılığını anlamak için yazılımlar ve çözümler
Ölçülen Test Verilerinin CAE Sonuçlarıyla İlişkilendirilmesi
Ürün geliştirme aşamasında yoğun olarak güvenilen deneysel test, tarihsel olarak tasarım mühendislerinin bileşen performansını değerlendirmesine ve bir ürünün işlevsel ömrünü tahmin etmesine yardımcı olmuştur. Öncelikler daha uygun maliyetli çözümlere ve pazara sunma süresini azaltmaya kaydıkça, endüstriler müşteri beklentilerinden ödün vermeden tasarım hedeflerini karşılamak için giderek daha fazla Bilgisayar Destekli Mühendislik (CAE) araçlarına bakıyor. Son birkaç on yılda CAE araçlarında daha sağlam hesaplama yeteneklerinin tanıtılması, mühendislerin karmaşık analizler yapmak ve tahminleri test sonuçlarıyla karşılaştırmak için CAE’yi kullanmalarını ve bu simüle edilmiş sonuçlara olan güvenlerini güçlendirmelerini sağlamıştır. Bu gelişen teknoloji, mühendislerin yanı sıra yöneticilerin de maliyetli tekrarlanan deneyler yürütme ihtiyacını en aza indirmek için Sonlu Elemanlar tahminlerini (FEA) ve test sonuçlarını nasıl daha iyi ilişkilendirebileceklerini sorgulamalarına yol açmıştır.
Tarihsel olarak statik FE çözümleri, tasarımın başarısını veya başarısızlığını belirlemek için girdi olarak en kötü durum yükleme senaryolarına (örneğin 90. veya 95. yüzdelik yükler) ve bunların sonuçlarının statik mononik özelliklerle karşılaştırılmasıyla güvenmiştir . Ancak, iyileştirilmiş FE yetenekleriyle, doğru tasarım değişikliklerini önermek için çok önemli olan dinamik etkileri, yorulma sorunlarını vb. yakalamak için daha doğru FEA tahminleri üretmeye yönelik artan bir ihtiyaç vardır. Bu tasarım değişikliklerini doğrulamak için, FE tahminlerini yeni ölçülen test sonuçları veya halihazırda mevcut olan geçmiş veriler/kılavuzlar ile ilişkilendirmek zorunludur. Bu, farklı yükleme alanlarında birçok “korelasyon aracının” tanıtılmasına yol açmıştır. HBM Prenscia, Sanal Gerinim Ölçer, Sanal Sensör, Gerinim Ölçer konumlandırma ve Yük Yeniden Oluşturma dahil olmak üzere çeşitli sürümlerde nCode DesignLife’taki simülasyonların sonuçlarına olan güveni artırmak için bir dizi korelasyon aracı sunmuştur.
Bu makalede , nCode DesignLife Base’de bulunan bu korelasyon araçlarından ikisi, kullanıcılar için en iyi uygulamalar ve bu tür araçları kullanmanın değeri hakkında bazı notlarla açıklanmaktadır.
Sanal Gerinim Ölçer
Sanal Gerinim Ölçer, kullanıcıların FE modelinde “sanal” gerinim ölçerleri kullanıcı tarafından tanımlanan referans yönlerinde konumlandırmasına ve sanal gerinim geçmişlerini gerçek test verileriyle ilişkilendirerek FE modeli tahminlerine güven duymasına olanak tanır.
Sanal Gerinim Ölçer fonksiyonu, nCode DesignLife’ın iki güçlü özelliğini öne çıkarır; çok eksenli yük durumlarını yönetme ve sanal gerinim geçmişlerini çıkarmak için sanal göstergeleri belirli konumlara ve yönelimlere yerleştirme yeteneği.
Bu örnekte, merkezi bir yük noktası etrafındaki birim yük durumları için çözülmüş olan bir otomobil süspansiyonunun arka kolunu ele alacağız – X, Y, Z normal yükler ve uygun sınır koşullarıyla üç moment (M x , M y ve M z ). Ayrıca, bu altı yük durumunun her birinin zamana bağlı olarak nasıl değiştiğini bize söyleyen tekerlek kuvveti dönüştürücülerinden gelen gerçek ölçümlerimiz de var. Fiziksel parça, ilgi duyulan bir alana yerleştirilmiş tek eksenli bir gerinim ölçer ile hizmette test edildi. Şimdi nCode DesignLife’ın Sanal Gerinim Ölçeri, aynı konumdaki gerinimleri tahmin etmek için kullanılacak.
Şekil 1’de görüldüğü gibi, FE modeli ve gerçek ölçülen veriler Sanal Gerinim Glifine girdiler oluşturur. FE modelindeki her düğümde, bu araç her birim yük nedeniyle oluşan gerilim durumunu, kendi bireysel ölçek geçmişleriyle (zaman geçmişi yüklemesi) ölçekler. Altı yük durumu birlikte kullanılırsa, model boyunca her düğümde birleşik bir gerilim geçmişi oluşturmak için altı gerilim zamanı geçmişinin doğrusal bir üst üste bindirmesini yapar. Testte kurulan gerçek gerinim ölçer konumu önceden bilindiğinden, Sanal Gerinim Ölçer, FE modelindeki gerçek konuma en yakın düğüme yerleştirilir. Şimdi, ilgi duyulan bu düğümde, Sanal Gerinim Ölçer Glif, gerçek test sonuçlarıyla karşılaştırılabilen birleşik bir test geçmişini otomatik olarak dışa aktarır.
Sanal Gerinim Ölçer kullanmanın faydaları
- FE tahminlerine güven – Sanal Gerinim Ölçer sonuçlarını nominal gerilim bölgelerinde ölçülen gerinim sonuçlarıyla ilişkilendirmek, FE model tahminlerine olan güveni artırmanın iyi bir yoludur. Nominal gerilim bölgelerinde korelasyonda kazanılan bu güvenle, keskin gerilim gradyanları veya yüksek gerilim çok eksenlilikleri gözlemlenen bölgelerdeki tahminlere artık FE tahminlerinden güvenilebilir.
- Geometrik Değişimleri İnceleyin – Sanal Gerinim Ölçerler, geometrik değişimlerin gerinim sonuçları üzerindeki etkisini tasarım aşamasında incelemek için kullanılabilir. Bu, her bir bileşeni ayrı ayrı test ederek tepkilerini incelemekten ziyade bir hassasiyet çalışması için yararlı olabilir.
- Parçayı Yük Dönüştürücü Olarak Kullanma – Doğrusal elastik koşullar altında, Sanal Gerinim Ölçer sonuçlarından yükler çıkarılabilir. Bu, özellikle bir parça üzerindeki doğrudan yük ölçümleriyle ilgilenildiğinde faydalıdır, ancak test maddesinin karmaşık yapılandırması (yani karmaşık geometri) nedeniyle, yük hücreleriyle donatılması pratik değildir. Bu gibi durumlarda, Sanal Gerinim Ölçer sonuçları, bu gerinim geçmişlerini oluşturmuş olabilecek yük geçmişlerini geri hesaplamak için kullanılabilir. Yüklerin kalıcı bir değeri olduğundan, bu yük geçmişleri, gerilim/gerinim tepkilerini tahmin etmek için yeni tasarımlarda kullanılabilir.
Şekil 1: nCode DesignLife’da Sanal Gerinim Ölçer işlem kurulumuna bir örnek
XYDisplay glifi artık iki kanal zaman geçmişi verisi gösteriyor: Şekil 1’de gösterildiği gibi sanal gerinim (kırmızı) ve ölçülen gerinim (mavi). Bu gerinim ölçer geçmişleri bu uzaklaştırılmış görünümden veya ayrı ayrı görüntülendiğinde benzer görünüyor. İstatistiksel olarak da benzer görünüyorlar, maksimum ve minimum gerinimler 375 ve -170 mikrogerinim civarında. Daha yakından bakmak için 5400 ila 6400 saniye arasında bir süreyi yakınlaştırmayı deneyelim ve bunlara ayrı ayrı ve ayrıca üst üste bindirilmiş olarak bakalım (Şekil 2 ve 3). Pik büyüklüklerinde bazı farklılıklar olduğunu görebilirsiniz, ancak çoğunlukla dalga formları gerinimlerin nasıl fazlandığını görmek için birlikte ilerler. Bu fazlandırma, sanal ve ölçülen gerinimleri ilişkilendirmede çok önemli bir özelliktir. İkisinin fazlandırması aynıysa, FE sonuçlarının doğru sınır koşulları, uygun yükler, polariteler ve kısıtlamalarla düzgün bir şekilde modellendiğini biliriz. Aşama kapalıysa, stres ve zorlanmayı yönlendiren bazı temel girdiler yanlış modellenmiştir veya dışarıda bırakılmıştır. Ayrıca, nCode araç menüsünde bir çapraz çizim seçeneği (Şekil 4) seçilirse, zaman öğesi artık kaldırılır ve ölçülen zorlanmayı sanal zorlanmanın bir fonksiyonu olarak karşılaştırabiliriz. İdeal bir çizimde, mükemmel doğrusal bir ilişki varsa, bu düz bir çizgi olurdu ancak korelasyon eksikliği verilerde rastgele dağılım olarak görünür. Bu veriler, Şekil 4’te gözlemlenen rastgelelikle birlikte bazı dağılımlar göstermektedir.
Şekil 2: Şekil 1’de gösterilen XY Görüntüleme sonuçlarının yakınlaştırılmış bir kesiti
Şekil 3: Evrelemeyi, verilerin büyüklüklerini incelemek ve korelasyonu doğrulamak için ölçülen test verilerinin üst üste bindirilmiş çizimi.
Şekil 4: Ölçülen ve sanal gerinim ölçer sonuçlarının zaman öğesini kaldıran çapraz çizimi – mükemmel bir doğrusal ilişki olsaydı, bu düz bir çizgi olurdu ancak korelasyon eksikliği verilerde rastgele dağılım olarak görünür.
Özetlemek gerekirse, bir FE modeli düzgün bir şekilde ağa bağlanmış, yüklenmiş ve kısıtlanmışsa, nCode DesignLife’ın nominal gerilim bölgelerindeki tahmin edilen sanal gerilmeleri ölçülen gerilme geçmişleriyle ilişkilendirilir. Korelasyon derecesi, bu örnekte gösterildiği gibi bu gerçek-tahmin edilen değerleri karşılaştırarak ölçülebilir.
Sanal Gerinim Ölçerler için En İyi Uygulamalar
- Yüksek stres konsantrasyonunun olduğu alanlarda sanal ve ölçülen gerilmeleri ilişkilendirmeye çalışmayın
- Hassasiyeti kontrol etmek için göstergeyi hafifçe hareket ettirerek tekrar çalıştırın
- Nominal ancak aktif stres bölgelerine odaklanın
- Büyüklüklerle aşırı ilgilenmeyin
Sanal Sensörler
Yorulma ömrünü değerlendirmek için kullanılan Sonlu Eleman Analizi (FEA) tabanlı yapısal simülasyonlar, parçanın gerçekçi modellemesine büyük ölçüde güvenir. Sınır koşulları, malzeme davranışı, dinamik özellikler, temaslar, eleman türü ve boyutu vb. gibi modellemedeki birçok husus, yerel yapısal tepkiyi doğru şekilde değerlendirmede rol oynar. Şimdiye kadar, sanal gerinim ölçer, hesaplanan gerinimleri ölçülen gerinimlerle ilişkilendirmenin tek yoluydu.
nCode 2018’de Sanal Sensör adı verilen yeni bir özellik tanıtıldı. Sanal Sensörler, kullanıcı tanımlı konumlardaki yer değiştirmeleri çıkarmak için FE modeline uygulanabilir. Sanal sensörler modele etkileşimli olarak uygulanabilir. Konumlandırıldıktan sonra, Sensör normali otomatik olarak yüzey normaliyle hizalanır. Uygulanan yüklerden kaynaklanan tek eksenli veya üç eksenli yer değiştirme zaman geçmişleri daha sonra çıkarılır ve bazı gerçek ölçülen yer değiştirme verileriyle doğrudan korelasyon için kullanılır. Sanal Sensörler, Sanal Gerinim Ölçerlere tamamlayıcı bilgi sağlar. Yer değiştirmelerin korelasyonu, genellikle sınır koşullarının ve kütle ve sertlik dağılımlarının modellenmesini doğrulamak için yararlı olan FE modelinin daha genel bir doğrulamasını sağlar.
Sanal Sensörlerin Kullanımının Faydaları
- Çok eksenli yük durumlarının ele alınması: Birçok farklı FE yük durumu, üst üste bindirilmiş yük zamanı geçmişlerini elde etmek için ölçülen yük geçmişleriyle birleştirilebilir. Bu istenen konumlarda sanal sensörlerin olması, gerçek ölçümlerde görülebileceği gibi birleştirilmiş yer değiştirme geçmişleri sağlayabilir.
- Sanal Sensörleri Kullanıcı Tanımlı Koordinat Sisteminde Konumlandırma Yeteneği: Sanal Sensörler kullanıcı tanımlı koordinat sistemlerinde kurtarılabilir. Sensör seçenekleri, yüzey normalinin yönünde bir düğüm veya eleman merkezindeki yer değiştirme geçmişlerini hesaplamanıza veya X, Y, Z bileşenleriyle küresel yer değiştirme konumlarını kullanmanıza olanak tanır.
Örneğin, dinamik koşullarda, parçalar arasındaki bağıl hareketin özellikle parça doğal frekanslara yaklaştığında veya doğal frekanslarda olduğunda temas edip edemeyeceğini anlamak zorunludur. Bir titreşim sarsıcı masa test düzeneğinde, bu, rezonans koşullarında veya çevresinde büyük yer değiştirmelerin gözlemlenebileceği ivmeölçer veya yer değiştirme sensörü verilerine yansıtılabilir. Bileşen rezonans koşullarına ulaştığında, bu sensör sonuçları giriş uyarımlarıyla birlikte rezonans koşulları altında sistem düzeyindeki tepkiyi anlamaya yardımcı olabilir. Ayrıca, farklı parçaların birbirleriyle etkileşime girdiği karmaşık çok bileşenli sistemlerde, test süresi boyunca birden fazla dinamik olay aynı anda meydana gelebilir. Bu durumda, gerçek zamanlı ivmeleri veya yer değiştirmeleri izlemek için çeşitli karmaşık konumlara ivmeölçerler (yer değiştirmeleri elde etmek için entegre edilmiş sonuçlar) yerleştirmek de zor olabilir.
Sanal Sensörlerden tahmin edilen sanal yer değiştirme geçmişleri, gerçek ölçülen verilerle ilişkilendirilebilir veya bu tahminler, parçalar için tasarım değişiklikleri önermek için kullanılabilir. Şekil 5, Sanal Sensör aracını kullanarak bir düğümdeki yer değiştirme geçmişlerini tahmin etme örneğini göstermektedir.
Şekil 5: Bir düğümde oluşturulan yer değiştirme geçmişlerine sahip nCode DesignLife Sanal Sensörüne örnek.
Korelasyon Araçlarının Uygulanması
Bu makalede, DesignLife’ta bulunan ve çok eksenli yük durumlarını hesaba katma yeteneğini ve ölçülen test sonuçlarıyla karşılaştırma için kullanıcı tanımlı konum ve yönde sanal gerilmelerin veya yer değiştirmelerin nasıl kurtarılabileceğini vurgulayan iki güçlü korelasyon aracına baktık. Korelasyon araçlarını kullanmanın genel etkisi, tasarım ve test yinelemelerinin sayısını azaltır, FE tahminlerinin güvenini artırır, geliştirme süresinden ve maliyetinden tasarruf sağlar.
Ölçülen verileri CAE sonuçlarıyla ilişkilendirmek için nCode araçlarını nasıl uygulayabileceğinizi öğrenmek için bizimle iletişime geçin . Ek ilişki araçları arasında Strain Gage Konumlandırma, Yük Yeniden Oluşturma ve Modal Güvence Kriteri (MAC Analizi) bulunur .
Kaynaklar:
Video – Deneysel Test Verilerini ve FE Sonuçlarını İlişkilendirme
Video – Modal Güvence Kriteri (MAC) Analizi ile FEA Testi Karşılaştırması
Video – Bir FE Simülasyon Mühendisinin Sahip Olması Gereken Minimum Hayati Sinyal İşleme Becerileri
Değerlendirmeler
Henüz değerlendirme yapılmadı.