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AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
Intégration d’Abaqus dans CATIA appliquée à des problématiques de mise en forme AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
Problématique : Réalisation d’un outil d’optimisation du procédé de pliage lors de la conception d’une pièce de sécurité AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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 AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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Principe d’un algorithme génétique :
Espace des paramètres Espace des réponses 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 … (…) 560.0 ; 4.0 … 600.0 ; 3.2 … 599.0 ; 3.8 … 574.0 ; 4.2 … 542.0 ; 3.9 … (…) Population de GENERATION n = N individus ↔ N jeux de paramètres A chaque jeu de paramètres correspond un jeu de solutions que l’on évalue AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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=> meilleure que la GENERATION n
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 Croisement + Mutation 4 5 GENERATION n+1 => meilleure que la GENERATION n AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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1 individu = 1 jeu de paramètres
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 AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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9 formes de pièces possibles
Deuxième étape : conception de la pièce 9 formes de pièces possibles AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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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 » AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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Matrice (rayon variable)
Le modèle du calcul : Serre-flan Matrice (rayon variable) Poinçon Pièce iges importée AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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Troisième étape : calcul avec la pièce générée AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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σVM maximum dans le model On cherche à minimiser ces deux valeurs
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 AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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Principe global de l’optimisation
Génération de la population n Génération de la population n +1 On applique une probabilité de mutation N individus = N jeux de paramètres Chaque individu renvoie 2 valeurs On croise les individus = on mélange aléatoirement les paramètres σVM Volume Classement des individus en fonction de ces valeurs AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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Script python pour Abaqus
Algorithme Génétique On évalue la σVM max et le volume N individus = N jeux de paramètres Script python pour Abaqus On importe la pièce dans Abaqus Chaque individu génère une macro différente Macro CATIA = 7 premiers paramètres Nouvelle pièce au format iges La macro enregistre la pièce au format iges AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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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 AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006
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