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AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006 1S.A.
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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
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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
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• 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
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• 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 solutionsque l’on évalue
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• 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
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• 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
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• Deuxième étape : conception de la pièce
9 formes de pièces possibles
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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 »
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• Le modèle du calcul :
Serre-flan
Matrice (rayon variable)
Poinçon
Pièce iges importée
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• Troisième étape : calcul avec la pièce générée
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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
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Principe global de l’optimisation
Génération de la population n
N individus = N jeux de paramètres
Chaque individu renvoie 2 valeurs
σVM Volume
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
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Algorithme 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
nteLa macro enregistre la pièce au
format iges
On import
e la pièce dans
Abaqus
On évalue la σVM
max et le volume
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• 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
