Введение к работе
Актуальность темы. На сегодняшний день для проведения механических расчётов радиоэлектронных средств (РЭС) на различные механические воздействия, как правило, используют компьютерные системы инженерного анализа (Computer-Aided Engineering, CAE). CAE-системы являются частью средств управления жизненным циклом изделия.
Эти пакеты работают, используя метод конечных элементов, когда общая модель изделия делится на множество геометрических примитивов, балок, оболочек, тетраэдров и т. д. Основными функциональными частями CAE-системы являются препроцессор, решатель и постпроцессор. Исходные данные для препроцессора – геометрическую модель рассчитываемого изделия – чаще всего получают из подсистемы конструирования (CAD). Основная функция препроцессора – представление исследуемой среды (изделия) в конечно-элементном виде. Решатель – программа, которая преобразует модели отдельных конечных элементов в общую систему алгебраических уравнений и рассчитывает эту систему одним из методов разреженных матриц. Постпроцессор служит для визуализации результатов моделирования в удобном для восприятия пользователем виде. В машиностроительных САПР это форма - графическая. Конструктор имеет наглядную возможность анализировать поля перемещений, напряжений и т.п. в виде цветных изображений, где цвет отдельных элементов моделируемой конструкции характеризует значения полученных при расчете параметров.
Главные причины развития CAE-систем – быстрый рост вычислительной мощности компьютеров и постепенное признание основополагающей роли компьютерного моделирования для повышения качества продукции, ускорения выпуска новых изделий и снижения затрат на разработку. В течение длительного времени предприятия скептически относились к CAE-системам, считая результаты традиционных методик расчета и испытаний более точными. Тем не менее, растёт число проектов, обязанных своим успехам применению CAE-систем, а у производственников наращивается опыт работы с новыми технологиями. Кроме того, CAE-продукты становятся удобнее в эксплуатации. Огромное значение имеет и то, что совершенствование аналитического программного обеспечения (ПО) сопровождается снижением стоимости и повышением доступности высокопроизводительных компьютеров, так как инженерные расчёты требуют большой вычислительной мощности. Раньше для них были нужны мощные серверы и специализированные рабочие станции, а теперь – достаточно настольных персональных компьютеров (ПК). Более того, те расчёты, которые прежде требовали нескольких дней или недель, теперь выполняются за несколько часов.
Однако работа с современной CAE-системой остается крайне трудоёмким и наукоёмким, требующим наличия большого опыта в той области знаний, в которой проводится моделирование, занятием. Также, несмотря на значительно возросшую роль производительности вычислительной техники, ее мощностей все еще на данном этапе развития остается недостаточно для построения модели механических процессов, позволяющей в полном объеме отразить все свойства реального объекта с максимальной точностью. Это является достаточно серьезной проблемой, так как для получения точных результатов расчета необходимо, чтобы расчетная модель максимально точно отражала характеристики реального объекта с геометрической точки зрения. На данном же этапе для проведения механических расчетов в основном используются упрощенные с геометрической точки зрения модели. Процесс упрощения исходной модели требует тесного сотрудничества конструктора и расчётчика, так как зачастую при упрощении модели человек без конструкторского опыта может кардинально изменить модель, а, следовательно, и изменить адекватность последующих результатов, полученных при ее расчете в CAE-системе.
Помимо геометрических характеристик весьма весомую роль при моделировании механических процессов играют физико-механические параметры математических моделей, используемые в расчётах. Одной из серьёзных проблем при современном компьютерном моделировании реальных физических процессов, является процесс идентификации физико-механических параметров рассчитываемой конструкции. При идентифицированных параметрах, учитывая, что геометрически расчётная модель максимально схожа с реальной конструкцией, удаётся добиться совпадения расчётных амплитудно-частотных характеристик (АЧХ) конструкции с экспериментальными. В современных компьютерных системах механического моделирования, таких как NASTRAN, Patran, ADAMS, Dytran, MARC, ANSYS, LS-DYNA, ABAQUS, COSMOS, отсутствует механизм идентификации физико-механических параметров и учёта нелинейности физико-механических свойств, при возникающих в конструкции напряжениях. С другой стороны, учитывая тот факт, что, несмотря на бурное развитие электронно-вычислительной техники в последнее десятилетие, появление достаточно мощных суперкомпьютеров, возможность массового использования такого рода оборудования все еще далека от потребностей проектирования, учитывая высокую стоимость такого рода вычислительных средств. Также отметим, что развитие аппаратных средств происходит очень быстрыми темпами, а, следовательно, при дальнейшем развитии элементной базы, используемой при создании компьютеров, удастся максимально решить проблемы построения геометрической модели по всем геометрическим параметрам, совпадающей с реальным объектом. Но проблемы идентификации физико-механических параметров конструкции и учета нелинейности физико-механических свойств конструкции в зависимости от возникающих напряжений решать сложнее, так как в данной ситуации приходится принимать во внимание постоянное появление новых наиболее технологичных материалов, используемых при конструировании.
Процесс идентификации параметров математических моделей позволяет:
провести экспериментальные исследования конструкции однократно и далее, проведя процесс идентификации физико-механических параметров конструкции работать уже непосредственно с электронной моделью изделия;
как следствие из вышесказанного: сокращение сроков производства, увеличение надежности продукции, снижение влияния человеческого фактора на процесс производства высокотехнологичной, наукоёмкой и дорогостоящей продукции;
путем проведения научных исследований накапливать электронные модели изделия с параметрами расчётной модели наиболее близкими к параметрам реальной конструкции, что при современных условиях производства является наиболее важным;
существенно снизить стоимость готовой продукции, максимально используя компьютерное моделирование конструкции с идентифицированными параметрами на ранних этапах проектирования, учитывая, что процедура натурных испытаний является крайне дорогостоящей и длительной во времени.
О том, что задача идентификации является крайне актуальной, свидетельствует наличие большого числа научных трудов по данной тематике. Проблемам идентификации посвятили свои научные труды такие учёные, как Хо Б.Л. (Ho B.L.), Кальман Р.Е. (Kalman R.E.), Астром К.Д. (Astrom K.J.), Эйкхофф П. (Eykhoff P.), Сейдж Э.Г. (Sage E. G.), Мелса Дж.Л. (Melsa J.L.), Аоки М. (Aoki M.), Райбман Н.С., Цыпкин Я.З., Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З., Шалумов А.С., Сольницев Р.И., Альбрэхт Э.Г., Нанахара Т. (Nanahara T.), Катсикаделис Д.Т. (Katsikadelis J.T.), Мирошник И.В., Черноруцкий И.Г. и другие. Указанными авторами внесен значительный вклад в теорию и практику решения задач идентификации и, в частности, в идентификацию физико-механических параметров РЭС. Однако, в данных работах отсутствует описание средств автоматизации процесса идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС, позволяющих в минимальные сроки и с минимальными затратами проводить идентификацию физико-механических параметров математических моделей РЭС и принимать решение об адекватности идентифицированных параметров при сравнении расчетных графиков АЧХ и амплитудно-временных характеристик (АВХ) с экспериментальными. Кроме того, отсутствуют методы и алгоритмы расчёта идентифицированных параметров математических моделей РЭС.
Таким образом, для создания конкурентоспособных и высоконадежных РЭС актуальной проблемой является решение задач автоматизированной идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС, как на программном, так и на методическом уровнях.
Цель и задачи работы. Целью работы является повышение точности моделирования механических процессов в РЭС для обеспечения требований нормативно-технической документации по механическим характеристикам за счет применения средств автоматизации идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС. Для реализации цели данной работы согласно вышеизложенным предложениям необходимо решить следующие задачи:
1. Исследование особенностей конструкций РЭС с точки зрения идентификации физико-механических параметров математических моделей.
2. Разработка алгоритмов идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов печатных узлов, блоков и шкафов РЭС в точке и по графику при вибрационных воздействиях.
3. Разработка алгоритмов идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов печатных узлов, блоков и шкафов РЭС в точке и по графику при ударных воздействиях и линейном ускорении.
4. Разработка алгоритмов моделирования механических процессов в типовых конструкциях шкафов РЭС.
5. Практическая реализация разработанных алгоритмов в виде автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС.
6. Разработка графических интерфейсов ввода-вывода для моделирования механических процессов в шкафах РЭС и практическая реализация автоматизированной подсистемы анализа типовых конструкций шкафов и стоек РЭС на механические воздействия.
7. Разработка методики идентификации и моделирования механических процессов в ПУ, блоках и шкафах РЭС на ранних этапах проектирования.
8. Внедрение созданной методики в практику проектирования на промышленных предприятиях и в учебный процесс вузов.
Методы исследований. Для решения поставленных задач используются принципы системного подхода, теория идентификации параметров моделей, численные методы решения задач идентификации и оптимизации, методы компьютерной графики и объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна результатов диссертационной работы заключается в разработке:
– алгоритмов идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов печатных узлов (ПУ), блоков и шкафов радиоэлектронных средств (РЭС) в точке и по графику при вибрационных воздействиях, позволяющих определять модуль упругости, коэффициент Пуассона, коэффициент механических потерь (КМП) в начальной точке, коэффициент зависимости КМП от напряжения для моделирования при вибрационных воздействиях;
– алгоритмов идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов ПУ, блоков и шкафов РЭС в точке и по графику при ударных воздействиях и линейном ускорении, позволяющих определять модуль упругости, коэффициент Пуассона, КМП в начальной точке, коэффициент зависимости КМП от напряжения для моделирования при ударных воздействиях и линейном ускорении;
– структуры автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС, обеспечивающей удобный проектировщику РЭС язык взаимодействия на базе графических интерфейсов ввода-вывода и позволяющей конструктору по идентифицированным параметрам проводить анализ ускорений в частотной и временной областях с учётом нелинейности модели демпфирования;
– методики идентификации и моделирования механических процессов в ПУ, блоках и шкафах РЭС на ранних этапах проектирования, позволяющей в минимальные сроки и с минимальными затратами осуществлять автоматизированное построение математических моделей ПУ, блоков и шкафов, проводить расчет на различные механические воздействия и принимать решение об обеспечении стойкости ПУ, блоков и шкафов к механическим воздействиям.
Практическая ценность работы состоит в том, что использование созданных методических и программных средств позволяет повысить эффективность моделирования и сократить сроки и стоимость ранних этапов проектирования РЭС с соблюдением требований нормативной документации по механическим характеристикам.
Публикации. По материалам диссертационных исследований опубликовано 13 научных работ, в том числе 7 статей, 5 (пять) из них в журналах из перечня ВАК.
Апробация диссертации. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались на международных и российских конференциях: XVI международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии. ИСТ-2010» (г.Нижний Новгород, 2010г.), девятом международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (г.Москва, 2010), Международной научно-технической конференции и Российской научной школе молодых ученых и специалистов «Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика - 2009)» (г. Сочи, 2009г.), Международной научно-технической конференции и Российской научной школе молодых ученых и специалистов «Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика - 2010)» (г. Сочи, 2010г.), Международной научно-технической конференции и Российской научной школе молодых ученых и специалистов «Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика - 2011)» (г. Сочи, 2011г.), Международной научно-технической конференции и Российской научной школе молодых ученых и специалистов «Системные проблемы надежности, качества, информационно-телекоммуникационных и электронных технологий в управлении инновационными проектами (Инноватика - 2012)» (г. Сочи, 2012г.), конференции «Современные проблемы проектирования, производства и эксплуатации радиотехнических систем» (г. Ульяновск, 2010г.), всероссийской научно-методической конференции «Повышение качества высшего профессионального образования» (г. Красноярск, 2009).
Внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы (алгоритмы, методики и программное обеспечение) внедрены в практику проектирования и производства ОАО "Научно-производственный центр "САПСАН" (г. Москва).
Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс Московского государственного института электроники и математики и используются при выполнении студентами специальности «Управление качеством» курсовых и дипломных работ.
Внедрение результатов подтверждено соответствующими актами.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа изложена на 318 страницах машинописного текста, и состоит из основной части, изложенной на 174 листах, которая иллюстрируется 78 рисунками и 2 таблицами и состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 103 наименований и четырех приложений.
Во введении показана актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи настоящей работы, отмечены её научная новизна и практическая ценность.
В первой главе рассматриваются основные современные автоматизированные средства для проведения расчётов РЭС на механические воздействия – CAE-системы.
Описывается структура и механизм функционирования CAE-систем. Также рассматриваются предпосылки к развитию CAE-систем, а также факторы, замедляющие положительную динамику в их развитии. Делается вывод о признании основополагающей роли CAE-систем в процессе современного проектирования РЭС с минимальными временными и финансовыми затратами. Анализируются преимущества и недостатки наиболее известных, на сегодняшний день CAE-систем с точки зрения их функциональности и удобства для использования в работе. Рассматривается влияние геометрических и физико-механических параметров моделей на результаты моделирования. Делается вывод об отсутствии в современных компьютерных системах механического моделирования, таких как NASTRAN, Patran, ADAMS, Dytran, MARC, ANSYS, LS-DYNA, ABAQUS, COSMOS, механизма идентификации физико-механических параметров и учёта нелинейности физико-механических свойств конструкции при возникающих при моделировании напряжениях.
Отмечается, актуальность задачи идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС. Выделяются преимущества использования механизма идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС в современном проектировании и производстве.
Во второй главе решается задача разработки алгоритмов идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС и моделирования произвольных конструкций шкафов РЭС. Для решения поставленной во второй главе диссертации задачи проводится анализ существующих методов идентификации, которые предполагается использовать для создания автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС. Особое внимание уделяется численным методам идентификации. Численные методы формирования математических моделей (ММ) включают в себя последовательность операций по обработке и анализу априорной и апостериорной числовой информации об объекте. Теория идентификации рассматривается в привязке к теории систем автоматического управления (САУ), так как готовый материал для идентификации в привязке к физико-механическим параметрам в литературе отсутствует. Под идентификацией в теории САУ обычно понимают построение ММ объектов по априорной и апостериорной информации и, в частности, по известным их входным и выходным сигналам. Наиболее распространены методы параметрической идентификации, когда структура ММ уже задана, а требуется найти только её параметры в соответствии с заданными критериями адекватности ММ и объекта. Определение ММ динамики системы сводится к идентификации оператора L в выражении:
где , - векторы выходных и входных сигналов САУ; - вектор параметров системы; - вектор сигналов помех, возникающих внутри системы; L – искомый оператор, в общем случае нелинейный.
Наиболее плодотворными и перспективными являются методы идентификации оператора L, построенные на принципе настраиваемой модели. Основная идея этого подхода сводится к схеме, представленной на рисунке 1. Эта общая схема включает в себя довольно широкий набор вариантов, которые различаются в основном организацией процесса настройки модели в смысле принятого критерия идентификации. Выбор такого критерия – сложная задача, во многом определяющая алгоритмы и техническую реализацию подобных схем.
Наиболее распространены выражения критериев в виде функционалов. Интеграл квадрата ошибки
,
,
интеграл от ошибки с весовой функцией времени
,
выделяющий ошибку тем больше, чем позже она появилась по отношению к входному сигналу; интегральный критерий вида
,
который позволяет осуществлять нормированную по входному сигналу x(t) оценку ошибки .
В последнее время в качестве критериев идентификации используются по лучившие распространение в теории оптимальных систем функции потерь или штрафа, под которыми в идентификации понимается штраф, связанный с недостижением абсолютно точной идентификации. В общем виде этот критерий представляют в виде условного математического ожидания штрафа за ошибку:
,
где означает штраф за ошибку ; Y – истинное значение вектора выходных координат; - оценка Y, основанная на некотором его наблюдении; - условная плотность вероятности величин и Y.
X(t)
Y(t)
Объект
идентификации
Алгоритм
настройки
Подстраиваемая модель
Сравнивающее устройство
Критерий идентификации
Рисунок 1 – Структурная схема идентификации на основе настраиваемой модели
В схемах с настраиваемой моделью, как правило, структура модели предполагается известной, а настройке подвергаются параметры модели. Наиболее распространенными алгоритмами настройки являются градиентные и итерационные.
Наиболее целесообразным способом построения ММ САУ, который можно положить в основу построения соответствующей подсистемы САПР, ориентированной на идентификацию физико-механических параметров, является сочетание аналитических методов с численными. При этом аналитическими методами строятся, возможно, более полные ММ, а с помощью численных методов идентификации осуществляется количественная оценка параметров модели и обеспечивается адекватность её реальному объекту. При этом процедура построения ММ состоит из трёх этапов:
1) вывод полной ММ в аналитической форме на основе классических принципов и формализмов динамики;
2) упрощение и преобразование ММ в соответствии с назначением и особенностью модели;
3) параметрическая идентификация упрощённых ММ по результатам экспериментальных исследований и испытаний.
Также в рамках исследования рассмотрены существующие методы оптимизации. Особое внимание уделяется методу Нелдера-Мида. Метод Нелдера-Мида является развитием симплексного метода Спендли, Хекста и Химсворта. Множество (n+1)-й равноудалённой точки в n-мерном пространстве называется регулярным симплексом. Эта конфигурация рассматривается в методе Спендли, Хекста и Химсворта. Следовательно, в двумерном пространстве симплексом является равносторонний треугольник, а в трёхмерном пространстве – правильный тетраэдр. Идея метода состоит в сравнении значений функции в (n+1) вершинах симплекса и перемещении симплекса в направлении оптимальной точки с помощью итерационной процедуры. В симплексном методе, предложенном первоначально, регулярный симплекс использовался на каждом этапе. Нелдер и Мид предложили несколько модификаций этого метода, допускающих, чтобы симплексы были неправильными. В результате получился очень надежный метод прямого поиска, являющийся одним из самых эффективных, если . Поэтому в данной работе этот метод был взят за основу.
На основе выбранного метода идентификации и оптимизации разрабатываются алгоритмы идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов блоков, шкафов, ПУ РЭС в точке и по графику при вибрационных воздействиях. Также разрабатываются алгоритмы идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов блоков и шкафов РЭС, ПУ в точке и по графику при ударных воздействиях.
В качестве примера разработанных алгоритмов рассмотрим алгоритм идентификации по графику для блоков и шкафов РЭС при воздействии гармонической вибрации.
Для идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов блоков и шкафов РЭС по графику при вибрационных воздействиях необходимо выполнить следующую последовательность действий:
-
задать исходные данные для идентификации модуля упругости, коэффициента Пуассона, КМП в начальной точке gamma и коэффициент зависимости КМП от напряжения ksigma, параметры, характеризующие геометрию конструкции, крепления (количество и координаты), размер дискрета;
-
провести идентификацию физико-механических параметров математических моделей механических процессов блоков и шкафов РЭС в точке;
-
создать макрос для ANSYS по введённым исходным данным с учётом идентифицированных физико-механических параметров математических моделей механических процессов в точке для идентификации по графику;
-
провести расчёт по модели в подсистеме идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС ИДЕНТИФИКАЦИЯ на воздействие гармонической вибрации с использованием расчётного ядра ANSYS;
-
определить резонансные частоты в контрольной точке образца в расчётном диапазоне частот;
-
проверить совпадение расчётных резонансных частот с экспериментальными;
-
при совпадении расчётных резонансных частот с экспериментальными резонансными частотами сохранить полученные при идентификации физико-механические параметры модели;
-
определить амплитуды резонансных ускорений в заданном диапазоне частот с учётом максимальных напряжений, возникающих в конструкции, используя функционал макроса, написанного для ANSYS;
-
при совпадении расчётных амплитуд резонансных ускорений с экспериментальными амплитудами резонансных ускорений сохранить полученные при идентификации физико-механические параметры модели.
Рассмотрим алгоритм идентификации физико-механических параметров математических моделей механических процессов для блоков и шкафов РЭС по графику при вибрационном воздействии на примере образца, закреплённого в 4-х местах по краям, представленный на рисунке 2 в виде блок-схемы.
В третьей главе, согласно предложенной схеме моделирования и представленным во второй главе алгоритмам, описывается разработанные структуры автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС ИДЕНТИФИКАЦИЯ и автоматизированной подсистемы анализа типовых конструкций шкафов и стоек РЭС на механические воздействия ШКАФ-М. Рассмотрим функционирование автоматизированной подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ, опираясь на структурную схему, изображенную на рисунке 3. Конструктор вводит исходные данные вручную или использует готовый файл входных данных. Далее подсистема переходит к работе в автоматическом режиме. Все введенные в подсистему данные поступают на вход управляющей программы, которая анализирует входные данные, их целостность и достоверность и далее по исходным данным формирует определенный информационный поток, который в свою очередь является входными данными для систем, выполняющих функцию расчётного ядра.
Расчёт модели на воздействие гармонической вибрации
(с использованием расчётного ядра ANSYS)
Задание исходных данных для идентификации модуля упругости, коэффициента Пуассона, gamma0 и ksigma
Идентификация физико-механических параметров в точке
Создание макроса для ANSYS по введённым исходным данным с учётом идентифицированных параметров
Определение резонансных частот в расчетном диапазоне частот
Резонансные
частоты совпадают с экспериментальными?
Определение амплитуды резонансных ускорений в заданном диапазоне частот с учётом максимальных напряжений, возникающих в конструкции, используя функционал макроса, написанного для ANSYS
Амплитуды
резонансных ускорений совпадают с экспериментальными?
Сохранение
результатов идентификации
Рисунок 2 – Блок-схема алгоритма идентификации по графику для блоков и шкафов РЭС при воздействии гармонической вибрации
В случае идентификации физико-механических параметров математических моделей несущих конструкций РЭС, в качестве расчётного ядра используется конечно-элементное расчетное ядро. Все расчеты здесь проводятся, основываясь на таком известном математическом методе, как метод конечных элементов, который позволяет получать достоверные результаты при математическом моделировании физических процессов. В случае же идентификации физико-механических параметров математических моделей, которые используются при расчёте печатных узлов, в качестве расчётного ядра выступает конечно-разностное расчётное ядро. В данном случае все расчеты проводятся, основываясь на другом не менее известном математическом методе конечных разностей, который также позволяет получать достоверные результаты при математическом моделировании физических процессов. Далее по завершении работы того или иного из имеющихся в подсистеме расчётных ядер, в зависимости от выбранных параметров идентификации, управление снова передаётся управляющей программе подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ, туда же направляется информационный поток с результатами, полученными при расчёте. Далее управление передаётся постпроцессору, который, основываясь на имеющихся в подсистеме возможностях визуализации результатов, отображает полученные результаты в виде расчетных графиков АЧХ и АВХ, а также в той же области рисования отображает экспериментальные графики моделируемого процесса, полученные при проведении натурных испытаний и являющиеся основой для нормальной работы и функционирования подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ.
Препроцессор
Постпроцессор
Файл исходных данных *.inp для ударного и вибрационного воздействия для конечно-разностного расчётного ядра
Файл исходных данных
*.inu и *.inv для ударного и вибрационного воздействия для конечно-элементного расчётного ядра
График АЧХ и АВХ расчётный и экспериментальный
Отчёт с исходными данными и результатами идентификации для вибрационного и ударного воздействий
Конструктор
Управляющая программа
Конечно-элементное расчетное ядро
Конечно-разностное расчетное ядро
Ввод параметров входного воздействия для расчёта
Макросы, используемые при расчёте
Рисунок 3 – Структура автоматизированной подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ
Поэтому в данном случае у конструктора появляется возможность сравнения экспериментальных и расчётных графиков АЧХ и АВХ и выявления определенных закономерностей. В случае получения не вполне точных результатов расчета у конструктора также есть возможность провести моделирование повторно, с целью уточнения полученных при первичном расчете результатов.
Рассмотрим непосредственно функционирование автоматизированной подсистемы ШКАФ-М, опираясь на структурную схему, изображенную на рисунке 4.
Конструктор вводит исходные данные вручную или использует готовый файл входных данных. При отсутствии готового файла входных данных конструктор сначала добавляет в подсистему новый файл проекта, а затем сохраняет его в подсистеме для дальнейшей работы. После того как проект сохранен производится построение геометрической, а затем CAE-модели шкафа. После завершения этапа конструирования необходимо ввести параметры дестабилизирующих факторов, оказывающих воздействие на подсистему при расчёте. После ввода всех необходимых для работы подсистемы исходных данных управляющая программа передаёт управление конечно-элементному расчётному ядру, которое, на основании сформированных на входе расчётного ядра макросов, производит расчёт построенной CAE-модели и формирует результаты для постпроцессора подсистемы ШКАФ-М.
Препроцессор
Постпроцессор
Графики АЧХ и АВХ расчётные
Графические картины распределения ускорений, перемещений и напряжений в конструкции шкафа
Конструктор
Управляющая
программа
Конечно-элементное расчетное ядро
Ввод параметров входного воздействия для расчета
Файл исходных
данных
(файл проекта) *.rea
База данных материалов
Макросы, используемые при расчете
Рисунок 4 – Структура автоматизированной подсистемы ШКАФ-М
Далее управление принимает на себя снова управляющая программа, которая передает информационный поток, полученный на выходе расчётного ядра программе-постпроцессору, с помощью которой осуществляется визуализация результатов расчёта в подсистеме ШКАФ-М. В качестве результатов расчёта выступают графики АЧХ и АВХ в узлах конечно-элементной модели шкафа РЭС, а также графические картины распределения ускорений, перемещений и напряжений в конструкции шкафа РЭС. Также рассматривается структура входных и выходных данных подсистем ИДЕНТИФИКАЦИЯ и ШКАФ-М.
В четвёртой главе разработана методика идентификации и моделирования механических процессов в ПУ, блоках и шкафах РЭС на ранних этапах проектирования на основе автоматизированных подсистем, разработанных в третьей главе. Алгоритм методики проведения идентификации с помощью автоматизированных подсистем ИДЕНТИФИКАЦИЯ и ШКАФ-М представлен на рисунке 5.
Рассмотрим алгоритм методики идентификации физико-механических параметров математических моделей и моделирования механических процессов в ПУ, блоках и шкафах РЭС на ранних этапах проектирования, опираясь на блок-схему, представленную на рисунке 4, на примере расчета шкафа в подсистеме ШКАФ-М.
Как следует из блок-схемы, идентификацию в подсистеме ИДЕНТИФИКАЦИЯ является возможным проводить для ударного и гармонического воздействия. Но для проведения идентификации необходимо первоначально провести натурные испытания реальных объектов.
В рамках диссертации подготовлено техническое задание для экспериментальной лаборатории для проведения натурных испытаний.
Натурные испытания моделируемого объекта
Анализ полученных результатов испытаний в виде графиков АЧХ
Анализ полученных результатов испытаний в виде графиков АВХ
Ударное воздействие
Гармоническое воздействие
Определение по графикам АЧХ значения первой резонансной частоты и амплитуды ускорения на первой резонансной частоте
Определение по графикам АВХ значения максимальной амплитуды ускорения на шаге по времени
Автоматическое формирование математической модели объекта, используемого при натурных испытаниях
Геометрические параметры рассчитываемой модели параметры крепления, размер дискрета конечно-элементной сетки. Начальные параметры материала расчётного образца, а также неизменяемые в процессе идентификации параметры материала
Диапазон варьирования идентифицируемых параметров, количества итераций поиска оптимального решения, и величины отклонения (ошибки) расчётных значений с идентифицированными параметрами, от экспериментальных значений с реальными параметрами материала конструкции
Идентификация модуля упругости и коэффициента Пуассона и сравнение первой экспериментальной резонансной частоты с первой расчётной резонансной частотой
Идентификация коэффициента демпфирования и его составляющих (gamma и ksigma) и сравнение первой экспериментальной резонансной амплитуды ускорения с первой расчётной резонансной амплитудой ускорения
Идентификация коэффициента демпфирования и его составляющих (gamma и ksigma) и сравнение максимальной экспериментальной резонансной амплитуды ускорения с максимальной расчётной резонансной амплитудой ускорения
Проведение расчёта модели с идентифицированными параметрами в заданном диапазоне частот с учетом нелинейности по напряжениям и получение расчётного графика АЧХ для сравнения с графиком АЧХ, полученного при натурных испытаниях реального объекта
Проведение расчёта модели с идентифицированными параметрами в заданном временном диапазоне с учетом нелинейности по напряжениям и получение расчётного графика АВХ для сравнения с графиком АВХ, полученным при натурных испытаниях реального объекта
Создание отчетов с входными данными и результатами идентификации для анализа и последующего использования в моделировании в системах механического моделирования
Рисунок 5 – Алгоритм методики идентификации физико-механических параметров математических моделей и моделирования механических процессов в ПУ, блоках и шкафах РЭС на ранних этапах проектирования в виде блок-схемы
Для идентификации используются экспериментально полученные характеристики образцов из материалов, используемых в конструкции шкафа РЭС, при воздействии гармонической вибрации и одиночного импульсного удара.
Вначале были проанализированы полученные экспериментальные графики при воздействии гармонической вибрации, определены по графикам значения первых резонансных частот и амплитуд резонансных ускорений для образцов из материалов, используемых в конструкции шкафа РЭС.
Далее используется разработанная в диссертации подсистема ИДЕНТИФИКАЦИЯ. С помощью интерфейса подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ вводятся все необходимые геометрические параметры рассчитываемой модели, точно такие же, как и у модели, используемой при натурных испытаниях, параметры крепления, размер дискрета конечно-элементной сетки. Далее в рамках интерфейса вводятся начальные физико-механические параметры материала расчётного образца, а также неизменяемые в процессе идентификации физико-механические параметры материала, а также диапазон варьирования идентифицируемых параметров, количество итераций поиска оптимального решения и величина отклонения (ошибки) расчётных значений с идентифицированными параметрами от экспериментальных значений с реальными физико-механическими параметрами конструкции. Далее подсистема переходит к работе в автоматическом режиме на основании введенных данных.
В процессе работы подсистемы ИДЕНТИФИКАЦИЯ при воздействии гармонической вибрации производится идентификация модуля упругости и коэффициента Пуассона, автоматическое сравнение первой экспериментальной резонансной частоты с первой расчётной резонансной частотой. При совпадении расчётной резонансной частоты с экспериментальной резонансной частотой с заданной в приложении точностью в заданном диапазоне итераций поиска оптимального решения мы получаем идентифицированные значения модуля упругости и коэффициента Пуассона. Далее проводится идентификация КМП в начальной точке и коэффициента зависимости КМП от напряжения (gamma и ksigma) и в подсистеме в автоматическом режиме производится сравнение первой экспериментальной резонансной амплитуды ускорения с первой расчётной резонансной амплитудой ускорения с заданной точностью в заданном диапазоне итераций поиска оптимального решения. Далее, как следует из блок-схемы, проводится расчёт модели с идентифицированными параметрами в заданном диапазоне частот с учетом нелинейности по напряжениям и получение расчётного графика АЧХ для сравнения с графиком АЧХ, полученного при натурных испытаниях реального объекта. А далее полученные результаты идентификации используются в моделировании конструкции шкафа РЭС. Пример применения автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС на примере расчета шкафа на механические воздействия приведен на рисунке 6.
В приложении А приведены акты внедрения результатов диссертационной работы в практику проектирования и производства ОАО "Научно-производственный центр "САПСАН" (г. Москва), а также в учебный процесс Московского государственного института электроники и математики.
В приложении Б приведён отчёт о проведении моделирования шкафа РЭС при механических воздействиях в подсистеме ШКАФ-М.
В приложении В приведено руководство пользователя для подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС ИДЕНТИФИКАЦИЯ.
В приложении Г приведено руководство пользователя для подсистемы анализа типовых конструкций шкафов и стоек РЭС на механические воздействия ШКАФ-М.
Рисунок 6 – Пример применения автоматизированной подсистемы идентификации физико-механических параметров математических моделей РЭС на примере расчета шкафа на механические воздействия
