Optimisation ABAQUS/CATIA
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De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile Intégration d’Abaqus dans CATIA appliquée à des problématiques de mise en forme DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 1 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Problématique : • Réalisation d’un outil d’optimisation du procédé de pliage lors de la conception d’une pièce de sécurité DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 2 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • 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 DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 3 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Principe d’un algorithme génétique : Espace des paramètres Espace des réponses 60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 … 560.0 ; 4.0 … 62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 … 600.0 ; 3.2 … 61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 … 599.0 ; 3.8 … 58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 … 574.0 ; 4.2 … 59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 … 542.0 ; 3.9 … (…) (…) Population de GENERATION n = N individus ↔ N jeux de paramètres DEVILLÉ S.A. A chaque jeu de paramètres correspond un jeu de solutions que l’on évalue AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 4 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Principe d’un algorithme génétique : Classement 1 60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 … 2 62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 … 3 61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 … 4 58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 … 5 59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 … Croisement + Mutation (…) GENERATION n+1 => meilleure que la GENERATION n DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 5 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • 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 DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 6 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Deuxième étape : conception de la pièce 9 formes de pièces possibles DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 7 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile Instructions 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 » DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 8 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Le modèle du calcul : Poinçon Serre-flan Matrice (rayon variable) Pièce iges importée DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 9 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • Troisième étape : calcul avec la pièce générée DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 10 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile σVM maximum dans le model Volume de la pièce On cherche à minimiser ces deux valeurs L’algorithme calcul tout les individus générés pour la population n, les croises, affecte une mutation et génère la population n+1 DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 11 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile Principe global de l’optimisation Génération de la population n Génération de la population n +1 N individus = N jeux de paramètres On applique une probabilité de mutation Chaque individu renvoie 2 valeurs σVM On croise les individus = on mélange aléatoirement les paramètres Volume Classement des individus en fonction de ces valeurs DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 12 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile Algorithme Génétique On évalue la σVM max et le volume N individus = N jeux de paramètres Script python pour Abaqus Macro CATIA = 7 premiers paramètres Chaque individu génère une macro différente Nouvelle pièce au format iges On importe la pièce dans Abaqus La macro enregistre la pièce au format iges DEVILLÉ S.A. AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 13 De Catia vers Abaqus : Simulation du pliage d’une pièce de sécurité automobile • 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 • La possibilité de définir le modèle directement sous Abaqus for CATIA est intéressante surtout pour permettre à des personnes habituées au logiciel de CAO d’utiliser l’outil d’optimisation DEVILLÉ S.A. 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