Intégration d’Abaqus dans CATIA appliquée à des problématiques de mise en forme... • Problématique :• Réalisation d’un outil d’optimisation du procédé de pliage lors de la conception d
Trang 1Intégration d’Abaqus dans
CATIA appliquée à des problématiques de mise en
forme
Trang 2• Problématique :
• Réalisation d’un outil d’optimisation du
procédé de pliage lors de la conception d’une pièce de sécurité
Trang 3• Principe :
– Génération de paramètres de forme et de
procédé via un algorithme génétique.
– Conception de la pièce de sécurité à
l’aide d’une macro CATIA V5
– Lancement d’un calcul de pliage de cette
pièce sous Abaqus à l’aide d’un script Python
Trang 4• Principe d’un algorithme génétique :
Population de GENERATION
n
=
N individus ↔ N jeux de
paramètres
60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 …
62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 …
61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 …
58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 …
59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 …
(…)
Espace des paramètres Espace des réponses
560.0 ; 4.0 …
600.0 ; 3.2 …
599.0 ; 3.8 …
574.0 ; 4.2 …
542.0 ; 3.9 …
(…)
A chaque jeu de paramètres correspond
un jeu de solutions que l’on évalue
Trang 5• Principe d’un algorithme génétique :
Classement
60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 …
62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 …
61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 …
58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 …
59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 …
(…)
1
2
3
4
5
Croisement + Mutation
GENERATION n+1
=> meilleure que la GENERATION n
Trang 6• Première étape : génération des individus
1 individu = 1 jeu de
paramètres
6 paramètres de forme
1 paramètre pour l’épaisseur
de la pièce
1 paramètre pour le rayon de matrice
8 paramètres à générer par l’algorithme
Trang 7• Deuxième étape : conception de la pièce
9 formes de pièces possibles
Trang 8Instructions conditionnelles dans la macro CATIA :
(…)
(…)
(…)
6 paramètres de
forme
et l’épaisseur de la
pièce
Conditions sur les
valeurs des paramètres 5 et 6
Génération d’une pièce au format
« iges »
Trang 9• Le modèle du calcul :
Serre-flan
Matrice (rayon variable)
Poinçon
Pièce iges
Trang 10• Troisième étape : calcul avec la pièce
générée
Trang 11σ VM maximum dans le model
Volume de la
pièce
On cherche à minimiser
ces deux valeurs
L’algorithme calcul tout les individus
Trang 12Principe global de l’optimisation
Génération de la
population n
N individus = N jeux de
paramètres
Chaque individu renvoie 2
valeurs
e
Classement des individus en fonction
de ces valeurs
On croise les individus = on mélange aléatoirement les
paramètres
On applique une probabilité de mutation
Génération de la population n +1
Trang 13Algorithme Génétique
N individus
=
N jeux de
paramètres
Macro CATIA
=
7 premiers paramètres
Nouvelle pièce au format iges
Script python pour Abaqus
Chaque
individ
u
génère
une
macro
différe
On import
e la pièce dans Abaqu s
max et le volume
Trang 14• Conclusion et perspective :
• L’intégration des deux logiciels fonctionne
bien
• L’importation des pièces provenant de CATIA
vers Abaqus ne pose pas de problème particulier
directement sous Abaqus for CATIA est intéressante surtout pour permettre à des personnes habituées au logiciel de CAO d’utiliser l’outil d’optimisation