Optimierung der hexagonalen Maschinenerzeugung im Maschinenbau

Die Erstellung von hochwertigen Netzen ist super wichtig im Maschinenbau, besonders wenn man die Finite-Elemente-Methode (FEM) für Simulationen verwendet. Ein effektives Netz kann zu genaueren Ergebnissen führen. In diesem Artikel geht's um einen neuen Weg, hex-dominante Netze zu erstellen, die in der FEM bevorzugt werden, weil sie eine bessere Elementqualität bieten.

#Die Notwendigkeit von Qualitätsnetzen

In vielen Ingenieuraufgaben kann die Qualität des Netzes die Genauigkeit der Simulationsresultate direkt beeinflussen. Schlechte Netze können zu unzuverlässigen Lösungen führen. Traditionelle Methoden zur Erstellung von Netzen erfordern oft viel manuelle Anpassung und Konfiguration. Das kann zeitaufwendig sein und erfordert erfahrene Bediener.

Unser Ansatz zielt darauf ab, diesen Prozess zu vereinfachen. Wir verwenden eine gitterbasierte Technik, um Netze automatischer zu erzeugen, was den Bedarf an tiefgehenden manuellen Eingriffen reduziert. Diese Methode ermöglicht auch die Erstellung verschiedener Arten von Elementen wie Prismen und Tetraeder neben Hexagonen.

#Überblick über die Methode

Unser Ansatz besteht aus mehreren Schritten, beginnend mit der Erstellung eines groben Netzes und der Verfeinerung durch verschiedene Phasen. Der erste Schritt ist die Produktion eines groben Netzes, das wir Precursor Mesh nennen. Das dient als Basis für weitere Modifikationen. Dann wird das generierte Netz verbessert, indem vorab gestaltete Unterteilungen eingefügt werden.

Jede Unterteilung wird sorgfältig ausgewählt, um die Qualität des resultierenden Netzes sicherzustellen. Am Ende werden die Netz-Knoten an die spezifischen geometrischen Merkmale des Zielentwurfs angepasst.

#Erzeugung des Precursor Mesh

Das Precursor Mesh bildet den Ausgangspunkt. Es wird erzeugt, indem die allgemeine Form und Grösse des zu vernetzten Teils analysiert wird. Dieses grobe Netz kann dann weiter verfeinert werden. Der nächste Schritt besteht darin, besser definierte Elemente zuzuweisen, die wir Super Elemente nennen, zu diesem Basisnetz.

Die Zuordnung dieser Super Elemente ist entscheidend. Jedes Super Element leitet sich von vorab berechneten Unterteilungen eines Würfels ab und ist so gestaltet, dass es zur Geometrie des Zielteils passt.

#Zuordnung der Super Elemente

Der Zuordnungsprozess bestimmt, welches Super Element jedes Element im Precursor Mesh ersetzen wird. Das Ziel ist hier, Kompatibilität zu erreichen, was bedeutet, dass alle ausgewählten Elemente gut zusammenpassen sollten. Der Auswahlprozess umfasst die Überprüfung, welche Knoten im endgültigen Netz einbezogen oder ausgeschlossen werden.

Um das zu vereinfachen, betrachten wir Gruppen von Knoten im Precursor Mesh und finden die beste Passform, um die Gesamtqualität des Netzes zu erhöhen. Ein Qualitätsmass wird bewertet, indem überprüft wird, wie gut die Super Elemente mit dem ursprünglichen Design übereinstimmen können.

#Verbesserung der Netzqualität

Sobald die Super Elemente zugeordnet sind, besteht die nächste Phase darin, die Netzqualität zu verbessern. Dazu konzentrieren wir uns zuerst auf die Oberfläche des Netzes. Die Oberflächenknoten werden angepasst, um mit der tatsächlichen Geometrie des Teils übereinzustimmen.

Der Anpassungsprozess hilft, eine bessere Passform zu erreichen. In einigen Fällen werden problematische Knoten für eine weitere Verfeinerung gekennzeichnet. Das Ziel ist sicherzustellen, dass das Netz keine Probleme wie hängende Knoten oder Kanten hat, die die Simulationsresultate beeinträchtigen können.

#Zuordnung zur Geometrie

Die Zuordnung der Netz-Knoten zu den tatsächlichen geometrischen Merkmalen ist ein wesentlicher Teil des Prozesses. Jeder Knoten auf dem Oberflächennetz muss spezifischen Merkmalen des Zielteils entsprechen. Dieser Schritt verbessert die Genauigkeit des Netzes und stellt sicher, dass die Simulationen die tatsächliche Teilgeometrie so genau wie möglich widergeben.

Für Oberflächen projizieren wir Linien vom Mittelpunkt jeder Elementfläche in die Geometrie. Die erste Oberfläche, die in dieser Projektion auftritt, wird zugewiesen. Wenn ein Knoten Kanten mit verschiedenen Oberflächen teilt, wird er basierend auf spezifischen Regeln zugewiesen, um Konsistenz zu gewährleisten.

#Herausforderungen bei komplexen Geometrien

Während unser Verfahren bei vielen Formen gut funktioniert, gibt es Herausforderungen mit komplexen oder scharfkantigen Merkmalen. Solche Geometrien können zu schlechter Netzqualität führen. Eine Möglichkeit, die Ergebnisse in diesen Fällen zu verbessern, besteht darin, nicht-konvexe Super Elemente einzubeziehen, sodass der Algorithmus bessere Anpassungen für komplexe Designs liefern kann.

#Anwendungsbeispiele

Um die Wirksamkeit unseres Verfahrens zu zeigen, haben wir es auf verschiedene Beispiele angewendet. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass unser automatisierter Ansatz Netze erzeugt, die mit der zugrunde liegenden Struktur der Geometrie übereinstimmen. Das bedeutet, dass die produzierten Netze nicht nur eine gute Qualität haben, sondern auch das beabsichtigte Design genau widerspiegeln.

Wir haben festgestellt, dass die Leistung bei einfachen Geometrien ziemlich stark ist. Es gibt jedoch Einschränkungen bei stark detaillierten oder nicht-konvexen Formen. Diese Fälle erfordern eine weitere Verfeinerung der verwendeten Methoden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

#Fazit

Dieser Artikel stellt einen neuen Weg vor, hex-dominante Netze zu produzieren, die den Vernetzungsprozess im Maschinenbau simplifizieren können. Der Fokus auf die Verwendung eines gitterbasierten Ansatzes ermöglicht eine automatisierte Netzgenerierung, was Zeit spart und die Komplexität der Konfiguration reduziert.

Durch die Verbesserung, wie Netze erzeugt und optimiert werden, zielen wir darauf ab, die Gesamtgenauigkeit der Simulationen mit FEM zu erhöhen. Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, die Methode weiter zu verfeinern und zusätzliche Anwendungen zu erkunden.

Die hier geteilten Techniken und Ergebnisse zeigen eine vielversprechende Richtung für die automatische Netzerzeugung im Ingenieurwesen, was potenziell zu effizienteren Designprozessen und besserer Simulationsgenauigkeit führen kann.