一种面向低碳制造的焊接箱型梁智能优化设计方法

摘要

一种面向低碳制造的焊接箱型梁智能优化设计方法，先测算GHG排放，然后计算目标函数GHG及其对各个变量的偏导，再建立不包含筋板的基结构有限元模型，并使用刚度融合准则将筋板所贡献的刚度与不包含筋板的基结构刚度融合为一体，从而计算出待优化结构的应变能函数J并求其对各个变量的偏导，然后以应变能函数J为约束条件，使用MMA方法迭代优化，以此得到初步优化布局，然后进行人工圆整处理，得到最优设计，最后进行验证，将人工圆整后的筋板布局重新带入分析软件中分析，确保结构的应变能合乎要求，碳排量明显下降，本发明方法可以达到减少生产制造过程中GHG排放的目的。

主权项

一种面向低碳制造的焊接箱型梁智能优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：1)、测算GHG排放：利用测量仪器测算出箱型梁生产环节的GHG排放量，生产环节包括开采资源、冶金、焊接、机械加工过程的GHG排放，将各生产环节的GHG排放量以千克二氧化碳当量(kgCO₂e)的形式转化为同等质量的CO₂；2)、计算目标函数GHG及其对各个变量的偏导：设计变量x为箱型梁所有筋板的厚度向量δ与端点坐标向量C，按照步骤1)中所测得的数据建立温室气体排放的数学表达形式，也就是目标函数GHG，GHG(x)＝G_meterial(x)+G_cutting(x)+G_welding(x)G_meterial(x)＝m_steel×k_steelG_cutting(x)＝m_C×k_c+m_O×k_o+m_CO2+E_cut×k_EG_welding(x)＝m_welding×k_welding+m′_CO2×k_CO2+m"_CO2+E_welding×k_EG_meterial(x)为制造筋板的GHG排放量，m_steel为所用筋板的总质量，k_steel为制造单位质量筋板的GHG排放当量；G_cutting(x)为切割筋板的GHG排放量，m_c为切割时所用C₃H₈的质量，k_c为制造单位质量C₃H₈时的GHG排放当量，m_o为切割时所用O₂的质量，k_o为制造单位质量O₂的GHG排放当量，m_CO2为切割过程中产生的CO₂质量，E_cut为切割时的用电量，k_E为单位电能的GHG排放当量；G_welding(x)为零件焊接的GHG排放量，m_welding为所用焊丝的质量，k_welding为制造单位质量焊丝的GHG排放当量，m′_CO2为二氧化碳气体保护焊所用的CO₂质量，k_CO2为制备单位质量CO₂时的GHG排放当量，m"_CO2为焊接过程中产生的CO₂质量，E_welding为焊接用电量，然后求出目标函数GHG对各个变量的偏导值；3)、计算有待优化结构的应变能函数J及其对各个变量的偏导：建立笛卡尔坐标系，以zoy面作为筋板位置的变换平面，力沿与X轴平行的方向加载在箱型梁结构上，求出应变能函数J，采用刚度扩散准则求解，具体步骤如下:3.1)、建立不包含筋板的基结构有限元模型，并求解：首先在有限元分析软件中建立不包含筋板的待优化箱型梁结构；使用shell63单元作为箱型梁结构六个面的壁板，壁板的弹性模量按实际生产时所用材料的弹性模量选取；本箱型梁结构内部使用横平竖直的网格结构，这种网格结构使用beam188单元将每一个节点都与其前后左右上下的其它6各节点相连，从而构造出横平竖直的网格结构；同时将这个网格结构中的各个beam188单元弹性模量都定义为远小于壁板的弹性模量，这一步称为柔化处理；如此便建立出了不包含筋板的基结构有限元模型；然后再给不包含筋板的基结构有限元模型上加载力和约束，求解不包含筋板的基结构有限元模型；最后从求解结果中提取出不包含筋板的基结构有限元模型的受力点位置、受力方向和大小信息，受约束点位置、约束方向信息，所有节点位置信息以及基结构的刚度矩阵KKG，假设整个基结构有n个节点，那么矩阵KKG为6*n阶矩阵；3.2)求解各个筋板的刚度矩阵并将其组装：首先定义筋板使用shell63单元建立，筋板的弹性模量按照实际生产所用材料的弹性模量设定，不做柔化处理；然后根据设计变量x所描述的筋板的厚度向量δ与端点坐标向量C，编辑程序得出每一个筋板在整体坐标系下的单元刚度矩阵；假定总共有m个筋板，那么可以得到m个单元刚度矩阵KK_t(t＝1、2......m)每个矩阵均为24阶方阵；将各个筋板的单元刚度矩阵KK_t(t＝1、2......m)依次沿对角线拼接在一起，形成一个24*m阶的整体刚度矩阵K，其中没有被定义到的元素均置为零；3.3)求解转换矩阵T：转换矩阵T由两个矩阵点乘得到，分别记为矩阵H和矩阵H₀，即$T=H·H_0^{-1};$求解H：$H_{i,j}=\left(\begin{array}{cccccc}{g}_i\left(s_j\right)& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& g_i\left(s_j\right)& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& g_i\left(s_j\right)& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& g_i\left(s_j\right)& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& g_i\left(s_j\right)& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& g_i\left(s_j\right)\end{array}\right)$其中：$g_i\left(s_j\right)=\max [0,{(1-r_{i,j})}^8]*(32*r_{i,j}^3+25*r_{i,j}^2+8*r_{i,j}+1)$$r_{i,j}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2+{\left(y_i{-y}_j\right)}^2+{(z_i-z_j)}^2}/\mathrm{dsp}(i=\mathrm{1,2}......n,j=\mathrm{1,2}......4*m)$上式取基结构n个节点中的一个节点i，定义该点坐标为x_i、y_i、z_i；取m个筋板上所有4*m个顶点中的一个节点j，定义该点坐标为x_j、y_j、z_j；dsp值为基结构两个相邻节点间距离的2‑10倍；求解H₀：$H_{0_{p,q}}=\left(\begin{array}{cccccc}{g}_p\left(\overline{s_q}\right)& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& g_p\left(\overline{s_q}\right)& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& g_p\left(\overline{s_q}\right)& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& g_p\left(\overline{s_q}\right)& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& g_p\left(\overline{s_q}\right)& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& g_p\left(\overline{s_q}\right)\end{array}\right)$其中：$g_i\left(\overline{s_j}\right)=\max [0,{(1-r_{p,q})}^8]*(32*r_{p,q}^3+25*r_{p,q}^2+8*r_{p,q}+1)$$r_{p,q}=\sqrt{{(x_p-x_q)}^2+{\left(y_p{-y}_q\right)}^2+{(z_p-z_q)}^2}/\mathrm{dsp}(p=\mathrm{1,2}......n,q=\mathrm{1,2}......n)$上式取基结构n个节点中的两个节点p和q，定义这两点坐标分别为x_p、y_p、z_p和x_q、y_q、z_q；3.4)、求出总刚度矩阵KBB：KBB＝T^T·K·T+KKG3.5)、计算结构应变能函数J：利用总刚度矩阵KBB以及受力信息求基板节点位移UUG，继而求出整个结构的应变能函数，应变能函数J＝0.5*UUG^T·KBB·UUG；3.6)、计算应变能函数J对各个变量求偏导后的数值；4)、迭代优化：将目标函数GHG值、约束条件值、目标函数和约束条件的允许变化范围以及目标函数和约束条件对各个变量的偏导数导入MMA算法即完成一次迭代，每次迭代的最终会实现一次对所有设计变量的更新，这组新的设计变量将被用于下一轮优化之中，最后得到初步优化布局；5)后处理：参照初步优化布局进行圆整处理，再根据加工工艺要求以及制造装配要求进一步修改布局，得到最优设计；6)、验证：将人工圆整后的筋板布局重新带入分析软件中分析，确保结构的应变能合乎要求，碳排量明显下降。