Topology optimization with LS-TaSC and Genesis/ESL for crash-loading
Thema dieses Vortrags ist Topologieoptimierung von Strukturen unter nichtlinear dynamischer Beanspruchung, wie beispielsweise im Crash. Wir zeigen hierzu Anwendungen mit zwei Programmen, zum einen LS-TaSC™ [1] (wird von LSTC entwickelt, verfügbar seit 2009. Die erste Version hieß LS-OPT/Topology™) und zum anderen Genesis-ESL® [2] (wird von VR&D entwickelt). Auch die Anwendungsbereiche der beiden Programme, sowie die Möglichkeiten und Grenzen der zugrunde liegenden Methoden werden behandelt. LS-TaSC basiert auf einem heuristischen, gradientenfreien Optimierungsalgorithmus, der sogenannten “Hybrid Cellular Automata”-Methode (HCA). Ziel dieser Methode ist es, eine Topologie mit gleichmäßiger Verteilung der inneren Energiedichte zu finden, bei vorgegebener Masse. Die “Equivalent Static Load”- Methode (ESL) zerlegt die nichtlinear dynamische Optimierungsaufgabe in einen iterativen Prozess, bei dem sich lineare Optimierung mit mehreren linear statischen Lastfällen und nichtlineare Analyse der aktuell optimierten Topologie abwechseln. Durch den iterativen Prozess zwischen linearer Optimierung und nichtlinearer Analyse wird die Nichtlinearität der ursprünglichen Optimierungsaufgabe erfasst, und durch das Einbringen mehrerer Lastfälle in der Optimierung, wird dem dynamischen Deformationsprozess in der linear statischen Optimierung Rechnung getragen.
https://www.dynamore.de/de/download/papers/ls-dyna-forum-2012/documents/optimization-3-2/view
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Topology optimization with LS-TaSC and Genesis/ESL for crash-loading
Thema dieses Vortrags ist Topologieoptimierung von Strukturen unter nichtlinear dynamischer Beanspruchung, wie beispielsweise im Crash. Wir zeigen hierzu Anwendungen mit zwei Programmen, zum einen LS-TaSC™ [1] (wird von LSTC entwickelt, verfügbar seit 2009. Die erste Version hieß LS-OPT/Topology™) und zum anderen Genesis-ESL® [2] (wird von VR&D entwickelt). Auch die Anwendungsbereiche der beiden Programme, sowie die Möglichkeiten und Grenzen der zugrunde liegenden Methoden werden behandelt. LS-TaSC basiert auf einem heuristischen, gradientenfreien Optimierungsalgorithmus, der sogenannten “Hybrid Cellular Automata”-Methode (HCA). Ziel dieser Methode ist es, eine Topologie mit gleichmäßiger Verteilung der inneren Energiedichte zu finden, bei vorgegebener Masse. Die “Equivalent Static Load”- Methode (ESL) zerlegt die nichtlinear dynamische Optimierungsaufgabe in einen iterativen Prozess, bei dem sich lineare Optimierung mit mehreren linear statischen Lastfällen und nichtlineare Analyse der aktuell optimierten Topologie abwechseln. Durch den iterativen Prozess zwischen linearer Optimierung und nichtlinearer Analyse wird die Nichtlinearität der ursprünglichen Optimierungsaufgabe erfasst, und durch das Einbringen mehrerer Lastfälle in der Optimierung, wird dem dynamischen Deformationsprozess in der linear statischen Optimierung Rechnung getragen.