Optimisation topologique - la CFD créé des "designs"comme dans la nature

Flow based Toplogy Optimization in Simcenter STAR-CCM+ 2020.3

C'est à cette époque de l'année que je peux partir avec ma famille et profiter de vacances dans mon endroit préféré au monde. Une toute petite île dans la mer Égée où l'on peut se perdre en profitant du soleil, de la mer et de l'infini ciel bleu grec (sans parler de l'incroyable nourriture grecque !). Cette année, nous avions plus que jamais besoin de nous évader. Avec le confinement, l'enseignement à domicile et le stress supplémentaire d'une pandémie, ce petit bijou isolé ressemblait à un véritable "paradis sur terre".

Alors que je suis assis dans un café en train de déguster un cappuccino, je regarde la baie. Il n'y a pas de vent, donc la mer entre et sort très lentement, ciselant éternellement les rochers et le sable de la plage. Des années de cette danse de la nature ont abouti à cette petite plage de sable magnifique, enfermée dans la baie.

Peut-on utiliser les mathématiques et la physique pour créer des dessins organiques comme la nature ?

La nature est maître des solutions de flux efficaces

L'homme essaie de comprendre et d'expliquer la nature depuis des milliers d'années. Nous avons inventé les mathématiques pour résoudre les lois de la physique qui décrivent la nature. La dynamique numérique des fluides a fait du chemin. Aujourd'hui, les ingénieurs utilisent largement la CFD pour prédire le comportement des systèmes sans avoir besoin d'un modèle physique. De plus, l'optimisation paramétrique permet d'améliorer le comportement de ces systèmes simulés.

Mais pouvons-nous utiliser les mathématiques et la physique pour créer des dessins organiques comme la nature ? Pouvons-nous partir d'une poignée d'exigences sur les aspects de flux et de thermique et laisser les mathématiques générer un design totalement nouveau et optimal ? Grâce aux progrès de la fabrication d'additive, nous avons les outils et la liberté nécessaires pour créer des formes d'aspect vraiment organique ! Mais comment les concevoir en premier lieu ?

Optimisation de la topologie et ingénierie générative

La solution est là et, comme pour beaucoup d'autres choses, les mathématiques en détiennent la clé : Adjoint ! On peut utiliser cette méthode mathématique pour obtenir les sensibilités d'une fonction de coût à partir d'un problème physique qui est régi par les équations de Navier Stokes. Vous pouvez utiliser ces sensibilités pour résoudre un problème d'optimisation de gradient qui entraîne des changements de forme ou de topologie de la conception. Nous appelons cela l'optimisation de la topologie adjointe - une partie intégrante de l'ingénierie générative.

Pour effectuer une optimisation de la topologie adjointe, il suffit de partir de l'enveloppe dans laquelle se trouve votre dessin. Cela vous permet naturellement de satisfaire aux contraintes d'espacement. La méthode permet d'éliminer toutes les parties de votre géométrie qui entravent les caractéristiques de la fonction de coût de l'ensemble. Il s'agit de les rendre solides et de définir la forme qui permet le cheminement optimal du flux. Tout comme la nature !

L'optimisation de la topologie de l'adjonction a beaucoup gagné en popularité ces dernières années, surtout avec les progrès de la fabrication d'additifs. Siemens et HP ont démontré ensemble comment nous pouvons utiliser efficacement une combinaison d'optimisation de topologie Adjoint dans Simcenter STAR-CCM+, d'outils de conception de Simcenter 3D, comme NX, et d'impression HP Jet Fusion pour créer une nouvelle version d'un conduit de refroidissement d'imprimante HP. La pièce qui en résulte est devenue célèbre sous le nom de "Mighty Duct", ce qui a permis d'augmenter le débit du système de 22%.

L'évolution de l'optimisation de la topologie d'adjonction dans le Simcenter STAR-CCM+

Dans le logiciel Simcenter STAR-CCM+ 2019.2, nous avons publié un nouveau solveur adjoint qui servira de base à des améliorations continues.

Dans le logiciel Simcenter STAR-CCM+ 2020.3, inspiré par le succès mais aussi les obstacles du projet "Mighty Duct", nous introduisons une solution intégrée pour l'optimisation de la topologie basée sur l'adjonction de fluides/thermiques. Rationalisée et facile à configurer, la fonction d'optimisation de la topologie permet de réduire les besoins en macros JAVA complexes ou en outils tiers. Elle comporte une méthode intégrée d'optimisation sous contraintes. Cela vous permet de résoudre des problèmes d'ingénierie avec des attributs concurrents. En définissant un objectif et plusieurs contraintes de flux et thermiques ainsi qu'une contrainte de volume, elle offre de nombreuses possibilités.

La méthode d'optimisation de la topologie est basée sur une approche par niveaux. Contrairement à la méthode traditionnelle de la porosité, cette approche ne se contente pas de bloquer le flux des cellules avec les termes sources. Elle définit plutôt une interface mobile autour du chemin d'écoulement prévu.

Et cela présente de nombreux avantages ! L'interface entre le solide et le fluide est plus propre, ce qui permet de concevoir des modèles avec moins de plis et de courbures. Éliminer les poches d'écoulement superflues que la méthode de la porosité crée. Cela réduit considérablement le temps de nettoyage et de reproduction CAO et, au final, le coût de production. L'approche par niveaux améliore encore la robustesse des solutions d'optimisation. Cela permet aux utilisateurs d'utiliser des solutions d'adjonction et d'écoulement semi-converties pour l'étape intermédiaire. De plus, comme l'interface est clairement définie, on peut appliquer des traitements pour la turbulence et le solide fictif entourant la conception. L'un de ces traitements est le raffinement du maillage adaptatif de l'interface fluide/solide.

Injecteur de carburant pour moteur d'avion - la manière non conventionnelle

Nous l'avons donc testé avec un composant d'un simple injecteur de carburant pour un moteur d'avion. Ici, nous nous intéressons à un design léger et épuré. Il ne doit pas contenir trop de carburant, ce qui pourrait causer des problèmes de gaz emprisonnés. Et il devrait avoir une performance améliorée en termes de débit plus régulier et de consommation d'énergie réduite pour la pompe. Les méthodes traditionnelles d'optimisation de la forme ne peuvent pas tirer profit de l'enveloppe complète. Elles n'explorent réellement qu'un vaste espace de conception car elles sont limitées par la forme originale et le paramétrage lui-même. Dans ce cas, nous devons travailler avec une enveloppe assez large. Cela permet à la nouvelle conception d'obtenir une amélioration étonnante des performances, comme le montre la vidéo ci-dessous.


Optimisation Topologique d'un simple injecteur de carburant d'avion

Une optimisation de la chute de pression avec contrainte de volume (pour cette conception légère) a donné les résultats requis. En moins de 5 heures pour l'installation et l'exécution (2h d'optimisation dans 10 cœurs), nous avons amélioré la perte de charge du système de près de 10 fois !

Chute de pression à gauche de la conception originale = 24900Pa - Chute de pression à droite de la conception optimisée = 2564Pa

Reconception du conduit de refroidissement d'une batterie automobile avec optimisation de la topologie

L'électrification dans l'automobile est actuellement un sujet de discussion brûlant. Les batteries des véhicules électriques s'améliorent sans cesse, fournissant plus de puissance et ayant une plus grande autonomie, mais l'un des plus grands défis qui restent à relever est la sécurité des batteries et la capacité à concevoir un système de refroidissement efficace. Le système de refroidissement doit être capable de maintenir la batterie dans une plage de température donnée et de réduire au minimum les différences de température à l'intérieur de la batterie. En tant qu'experts en ingénierie de la mobilité, les EDAG explorent, avec l'aide de Siemens, l'utilisation de la fabrication additive et de l'optimisation de la topologie pour concevoir un système de refroidissement à l'eau optimisé du bloc de batteries qui conserve ces propriétés.

Un conduit d'entrée menant à une structure de tuyauterie en spirale et se terminant par un conduit de sortie forme le système de refroidissement. Le conduit d'entrée doit répartir le débit massique de manière égale en trois canaux, chacun alimentant un circuit de refroidissement distinct. Le conduit de sortie unifie ensuite ces trois flux en un seul canal.

Nous souhaitons augmenter le débit massique au niveau du conduit d'entrée pour une pression de tête donnée et améliorer la perte de charge du conduit de sortie afin de garantir que le débit massique accru puisse être transporté dans l'ensemble du système. Tout cela sert l'objectif supérieur qui est d'apporter le plus de liquide de refroidissement possible à la batterie. Nous nous attaquons à ce problème par une optimisation en deux étapes. Une pour l'entrée et une pour le conduit de sortie.


Optimisation de la topologie d'un diviseur de flux pour un système de refroidissement de batteries automobiles. Référence : EDAG

En utilisant la nouvelle méthode d'optimisation de la topologie, nous avons obtenu une augmentation de 6,4 % du débit massique du conduit d'entrée et une réduction de 46,9 % de la perte de charge du conduit de sortie. Tout cela en seulement 2 jours de simulation (~50 heures dans 336 carottes). Voir la vidéo pour la nouvelle conception organique étonnante.

Des caractéristiques complémentaires intelligentes

Mais nous ne nous sommes pas arrêtés à la surface. Afin de prendre en charge la fonction d'optimisation de la topologie, nous avons ajouté un sélecteur de modèles adjoints optionnels dans les modèles de physique, ce qui améliore le parcours de l'utilisateur pour les applications liées aux adjoints.

Il n'a jamais été aussi facile de mettre en place une optimisation de la topologie basée sur les adjoints dans un outil CFD. Le logiciel Simcenter STAR-CCM+ 2020.3 rend l'optimisation de topologie accessible aux ingénieurs CFD

En outre, afin d'aider nos utilisateurs à extraire la conception optimisée à la fin de l'optimisation de la topologie, nous avons introduit une nouvelle partie dérivée d'iso-surfaces fermées. Cette caractéristique réduit considérablement les étapes manuelles qu'un utilisateur doit suivre pour obtenir une nouvelle partie lissée à la suite de l'optimisation. Cela est possible grâce à une isosurface fermée provenant du domaine des fluides et de la paroi restante après la fin de l'optimisation de la topologie.

La pièce peut être maillée et utilisée pour valider la conception optimale. Enfin, elle peut être importée en NX et créer une nouvelle pièce CAO prête à être imprimée.

La fin de cette histoire et le début d'une nouvelle réalité

Alors que je suis assis ici, que je profite de la vue et que je finis mon café, je me sens triste de devoir quitter ce magnifique lieu de vacances dans une semaine environ pour rentrer chez moi. D'un autre côté, avec l'ingénierie générative, qui utilise les mathématiques, la physique et l'optimisation de la topologie pour créer des conceptions optimales, organiques et d'une beauté sans faille, (tout comme la nature !) les ingénieurs ne seront jamais revenus aux méthodes traditionnelles de conception !

Evaluation 30 jours Simcenter STAR-CCM+

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