Software: CAD - Tutorial - Optimierung - Toleranzen - Experimentkonfiguration: Unterschied zwischen den Versionen

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Im Prinzip könnte man das Robust-Design als Ergänzung des Experiments "'''Detail-Analyse'''" durchführen. Um den Entwurfsprozess für die Biegefeder vollständig nachvollziehbar zu archivieren, werden wir das Ergebnis der Analyse darin nicht überschreiben:
Im Prinzip könnte man das Robust-Design als Ergänzung des Experiments "'''Detail-Analyse'''" durchführen. Um den Entwurfsprozess für die Biegefeder vollständig nachvollziehbar zu archivieren, werden wir das Ergebnis der Analyse darin nicht überschreiben:
* Durch '''Duplizieren''' erzeugen wir aus der "'''Detail-Analyse'''" ein neues Experiment "'''Robust-Design'''"  und wählen es als '''Startup-Experiment'''.
* Durch '''Duplizieren''' erzeugen wir aus der "'''Detail-Analyse'''" ein neues Experiment "'''Robust-Design'''"  und wählen es als '''Startup-Experiment'''.

Version vom 27. Februar 2015, 09:08 Uhr

Robust-Design (Experimentkonfiguration)
Software CAD - Tutorial - Optimierung - Toleranzen - Robust-Design neues Experiment.gif

Im Prinzip könnte man das Robust-Design als Ergänzung des Experiments "Detail-Analyse" durchführen. Um den Entwurfsprozess für die Biegefeder vollständig nachvollziehbar zu archivieren, werden wir das Ergebnis der Analyse darin nicht überschreiben:

  • Durch Duplizieren erzeugen wir aus der "Detail-Analyse" ein neues Experiment "Robust-Design" und wählen es als Startup-Experiment.
  • Leider werden die Ergebnisse nicht mit dupliziert. Deshalb müssen wir die Simulation erneut starten und in sinnvollen Diagrammen visualisieren.

Robust-Design-Ziel

Wir müssen die Streuung der Federkonstante bis zu einem vorgegebenem Wert verkleinern. Dies muss in geeigneter Form als Robust-Design-Ziel formuliert werden:

  • Da für das Robust-Design die aus der statistischen Versuchsplanung bereits gewonnenen Information benutzt werden, findet man ihre Konfiguration im Analyse-Menü:
.
  • Mit Hilfe des "Rechners" kann man unter Nutzung aller Restriktionsgrößen einen Ausdruck definieren, dessen Wert bei der Robust-Optimierung zu minimieren ist.
  • Günstig ist ein Ausdruck, dessen Wert=0 wird, wenn das Ziel der Robust-Optimierung erreicht ist. Null sollte gleichzeitig der kleinst mögliche wert dieses Ausdrucks sein, was man z.B. bei negativen Werten durch Quadrieren erreichen kann.
  • Für c_Feder soll die Streuung Sigma (mit σ=6·T) nach der Optimierung exakt der Toleranzbreite T= ±10% vom Sollwert entsprechen.
  • Der folgende Ausdruck wird Null, wenn dieses Ziel erreicht ist (für Teilnehmer-Nr.=0):
.

Optimierungsvariable

Die Streuung der Feder-Dicke muss im virtuellen Entwurf als Variable zur Veränderung für die Robust-Optimierung freigegeben werden:

.
  • Die Obergrenze der Toleranz sollte auf den Wert der aktuellen Toleranz gesetzt werden, um bei der Optimierung im gültigen Bereich des Ersatzmodells zu bleiben.
  • Die Untergrenze der Toleranz sollte mindestens dem technologisch sinnvollem Minimalwert entsprechen. Wir verwenden z.B. 1/10 des bisherigen Wertes.
  • Die Genauigkeit bestimmt das Raster der Wertänderung für die variable Toleranz (0=stetige Änderung)
  • Der Kostenfaktor hat nur eine Bedeutung, wenn man mehrere Streuungen als Variable zur Veränderung freigibt. Dann erfolgt die Optimierung unter Berücksichtigung unterschiedlicher Kosten für die Realisierung der Toleranzen.
  • Wichtig: In allen Streuungen muss Entwurfsparameter=False gesetzt sein, damit durch die Robust-Optimierung der Nennwert nicht verändert wird!

Robustoptimierung

Bevor man die Optimierung startet sollte man die Tabelle der aktuellen Design Parameter anzeigen (Analyse > Robust Design > Parameter anzeigen):

.
  • In der Tabelle findet man alle Streuungen mit ihren aktuellen Werten für Nennwert und Toleranz innerhalb des "virtuellen Entwurfs".
  • Ausgehend von diesem Startpunkt sucht die Robust-Optimierung dann eine Lösung, welche
    1. alle Forderungen (Restriktionen) erfüllt und
    2. deren Zielfunktionswert für das Design-Ziel ein Minimum erreicht hat.

Nach dem Start der Robust-Optimierung mittels Analyse > Robust Design > Robust Optimierung sollte sehr schnell eine Erfolgsmeldung erfolgen:

.
  • In der Tabelle der Design-Parameter steht nun der optimale Wert für Dicken-Toleranz:
    .
  • Damit für diesen Bestwert alle statistischen Ergebnisse berechnet werden, muss man abschließend noch die Sensitivitäten . und die Probabilistik . neu berechnen.

Die Streuung der Federkonstante entspricht nun der geforderten Genauigkeit von ±10%:

.
  • Die Versagenswahrscheinlichkeit besitzt noch einen Wert von ca. 0,2%. Dies entspricht im Rahmen der mit dem Ersatzmodell erreichbaren Genauigkeit praktisch dem Wert Null.
  • Die Streuung der Resonanzfrequenz hat sich infolge der verringerten Dicken-Toleranz fast halbiert.

Die Sensitivitäten haben sich im Vergleich zum Nennwert-Optimum wesentlich verändert:

.
  • Die Dicken-Toleranz bestimmt nun nur noch zur Hälfte die Streuungen der Federkonstante und der Resonanzfrequenz.
  • Die Streuung des E-Moduls (welche man nicht so genau kennt!) besitzt nun einen wesentlich stärkeren Einfluss.


Der Entwurf des Scriptes wird hier bald fortgesetzt!