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[스피커] Sawada Ken

SCSK Inc.
디지털 엔지니어링 비즈니스 부서
제품 기술 부서

토폴로지 최적화와 toffeex

토폴로지 최적화는 객관적인 기능을 만족시키고 제조 제약을 만족시키면서 최적의 형태를 달성하기 위해 설계 공간에 재료를 배치 할 수있는 방법을 식별하는 방법을 말합니다. 냉각 구조 성분을 설계 할 때, 열 전달 및 냉각수 (열 유체) 흐름이 고려되고 모양은 생성 된 열을 효과적으로 방출하는 데 사용됩니다.

Toffeex는 이러한 열 유체 분석을 기반으로 토폴로지 최적화를 달성하는 CAE입니다. 그것은 주로 설계 프로세스의 초기 단계에서 새로운 모양 설계 개념과 구조에 대한 아이디어를 도출하기 위해 사용됩니다. 압력 손실 및 열전달은 목적 함수로 설정 될 수 있으며, 견고한 비율, 최소 부재 치수 및 흐름 경로 너비는 제약 조건으로 설정 될 수있어 이들을 충족하는 최적화 된 모양을 만듭니다. PC와 서버를 식히는 데 사용되는 방열판 설계와 자동차 배터리의 열을 관리하는 데 사용되는 냉각 플레이트에 사용됩니다.

[토폴로지 최적화 및 toffeex를 사용한 단계]

[기능 1] 경쟁보다 최대 1000 배 더 높은 고속 계산을 달성

크레이지 슬롯의 주요 장점은 자체 고속 계산 알고리즘을 구현한다는 것입니다. Thermofluid 토폴로지를 최적화하기위한 과제는 유체 분석을 기반으로한다는 것입니다. 즉, 계산 시간이 매우 길고 실제적인 사용이 어려워 지지만 크레이지 슬롯는 기존의 경쟁 소프트웨어 방법보다 10 ~ 1000 배 빠른 계산을 달성합니다. 또한 병렬 컴퓨팅 전력이 높으며 코어 수를 늘리면 계산 시간을 더욱 줄일 수 있습니다.

[크레이지 슬롯와 경쟁 소프트웨어 간 계산 시간 비교]

[기능 2] 여러 목표 함수를 결합하여 요구 사항에 적합한 모양을 생성

크레이지 슬롯를 사용하면 압력 손실, 열 전달, 온도 및 유속을 목적 함수로 설정할 수 있습니다. 이들은 트레이드 오프 관계이므로 각각의 가중치를 지정하는 것은 강조 할 객관적인 기능을 결정하는 데 사용됩니다.

예를 들어, 아래 다이어그램은 최소 압력 손실 및 최대 열 전달을 가진 가스 터빈 플레이트를 목적 함수로 보여줍니다. 오른쪽의 그래프에서 파란색은 압력 손실과 주황색이 열 전달을 보여줍니다. 열 전달을 강조하고 높은 열 전달을 달성하면서 최대한 압력 손실을 최소화하도록 설계되었습니다.

[가스 터빈 플레이트 모양 최적화]

온도 최소화와 압력 강하의 목적 함수와 결합 할 수도 있습니다. 아래 다이어그램은 최소 압력 손실과 최소 온도를 가진 배터리 크레이지 슬롯 플레이트를 목적 함수 및 가중치로 보여줍니다. 상단은 압력 손실의 초점이고 바닥은 온도의 초점입니다. 압력 손실이 강조되면 큰 흐름 경로가 생성되며 압력 손실이 작지만 온도가 높게 유지되는 영역이 있습니다.

실제로, 목적 함수의 가중치를 변화시키면서 요구 사항을 가장 잘 충족시키는 것을 선택하는 동시에 여러 모양이 생성된다고 가정합니다. 이러한 방법을 사용하여 고속 계산 알고리즘을 사용하여 고속으로 여러 형상 제안을 계산하는 데 사용될 수 있으므로 사용자에게 부담을주지 않습니다.

[배터리 크레이지 슬롯 플레이트 모양 최적화]

[기능 3] 제조 제약을 설정하고 실제로 제조 할 수있는 모양을 생성

Toffeex와 같은 토폴로지 최적화 도구를 사용할 때 일반적인 과제는 생성 된 모양이 실제로 생성하기에는 너무 복잡하다는 것입니다. 이러한 우려는 또한 현실에 더 가까운 요구 사항을 고려하여 Toffeex의 제조 제약을 설정함으로써 계산할 수 있습니다. 구체적으로, 최소 흐름 경로 치수와 최소 부재 치수를 제조 제약으로 정의함으로써 3D 프린터로 제조 할 수없는 모양의 생성을 피할 수 있습니다.

[최소 흐름 경로 치수 및 최소 부재 치수가 제조 제약 조건에서 정의되는 경우]

오버행 제어도 가능합니다. 돌출부는 공중에 떠있는 3D 프린터 모델의 일부를 나타냅니다. 공기에 떠 다니는 오버행이 변형되는 경우 해당 영역을지지하기 위해 자료를지지하십시오. 그러나지지 자료를 사용할 때는 껍질을 벗기면 접촉 표면이 거칠어지고 지지자 자체가 처음에는 추가 비용이됩니다. 이 경우, 오버행 각도가 모든 각도보다 작거나 같도록 제약 조건을 정의하여지지 자료의 필요성을 제어 할 수 있습니다.

[제조 제약 조건에서 돌출부 제어가 수행되는 경우]

[기능 4] 웹 브라우저와 함께 사용하기 쉽고 CAE에 대한 경험이 없어도 사용하기 쉽습니다

Toffeex는 클라우드 서비스 (SAAS)에서 제공하며 웹 브라우저에서 쉽게 사용할 수 있습니다. CAE에 대한 경험이없는 경우에도 사용하기 쉽도록 설계되었으며 입력 한 매개 변수는 토폴로지 최적화 전문화 된 것과 제한되므로 20 ~ 30 개의 항목으로 계산할 수 있습니다. 또한 전용 워크 스테이션 (일반적인 PC보다 효율적인 상용 컴퓨터)이 필요하지 않으며 네트워크 환경 및 랩톱에서 사용할 수 있습니다.

[크레이지 슬롯 실제 작동 화면]

요약

기술이 발전함에 따라,이를 지원하는 냉각 구조 구성 요소도 더욱 복잡해지고 있으며 설계에는 많은 노력과 시간이 필요합니다. CAE에 대한 경험이 없더라도 사용하기 쉬운 Toffeex의 고속 계산 알고리즘 및 GUI는 설계 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 여러 객관적인 기능과 제조 제약 조건을 설정함으로써 짧은 시간 내에 요구 사항을 충족시키는 모양을 도출 할 수 있습니다.

[스피커] Shiota Naoki

Solize Co., Ltd.
디지털 구동 엔지니어링 부서
디지털 과학과

Solize는 3D 프린터 및 최종 제품 생산을 사용하는 프로토 타입을 포함하여 고객의 디지털 제조를 지원하는 회사입니다. 이번에는이 회사는 Toffeex를 성공적으로 사용하여 냉각 플레이트를 설계했으며 냉각 성능을 향상시키는 데 성공했습니다. 여기서 우리는 toffeex를 사용하여 냉각 플레이트를 설계하고 형성하는 것부터 범위의 일련의 프로세스를 소개합니다.

크레이지 슬롯를 사용한 냉각 플레이트의 구조 설계

냉각 플레이트는 전자 장치를 냉각시키는 구성 요소이며, 생성 된 열을 냉각수로 효율적으로 전달함으로써 제품 성능을 안정화시킵니다. 전기 자동차의 냉각 배터리 및 반도체 제조 장비와 같은 다양한 산업 및 태양 전력 패널의 온도 제어에서 사용됩니다.

이번에 소개 할 경우 크레이지 슬롯의 다목적 최적화와 Solize의 3D 프린팅 노하우를 결합하여 냉각 플레이트 설계에서 실제 기계 평가에 이르기까지 모든 것을 완료합니다. 최적화 전 모양에서는 아래 그림과 같이 냉각 플레이트 내부에 특수한 구조가 없었으며, 냉각수는 중앙에 집중되어 가장자리가 충분히 냉각되지 않았습니다. 따라서이 최적화는 온도를 균일하게 줄이기 위해 내부에 구조를 추가하면서 압력 손실을 최소화하는 것을 목표로합니다.

크레이지 슬롯와의 모양 연구

먼저, 최적화 후 남은 고형 부분의 부피 백분율을 지정하고 최소 압력 강하와 최소 온도를 목적 함수로 설정했습니다. 목표 함수의 가중치를 변경하여 다중 모양을 생성하는 동안 최적화가 반복됩니다.

가중치는 여러 목표 함수에 중점을 둔 매개 변수입니다. 압력 강하를 최소화하거나 온도를 최소화하는 데 중요할지 여부를 변경할 수 있습니다. 무게가 작 으면 모양은 압력 감소를 강조하도록 설계되었으므로 왼쪽 하단의 다이어그램에 표시된 것처럼 큰 고체가 흐름 경로에 배치됩니다. 반면에 무게가 크면 열 교환량이 강조되고 오른쪽 하단의 그림과 같이 비교적 작은 고체가 형성됩니다.

이 다중 모양 제안에서, 나는 내 요구 사항에 맞는 모양을 찾기 위해 오른쪽의 그래프를 만들었습니다. 이 그래프는 막대 그래프의 압력 손실과 라인 그래프의 평균 및 최대 히터 온도를 보여줍니다. 압력 손실과 열 교환 성능 사이에는 상충 관계가 있습니다. 따라서 이번에는 압력 손실 및 열 교환량의 균형을 잡는 "가중 내"를 선택했습니다.

[크레이지 슬롯를 사용하여 다중 모양 제안 만들기]

열 유체 분석을 사용한 성능 확인 및 기본 구조 조정

위의 "중량"다이어그램에 대한 자세한 분석은 열 유체 분석을 사용하여 성능을 확인합니다. 최적화 된 모양으로, 평균 크레이지 슬롯 플레이트 온도는 56.9도에서 47.9 도로 크게 개선되었습니다. 그러나 오른쪽 하단의 그림에서 볼 수 있듯이 온도 분포의 변화는 여전히 크며 기본 구조를 조정하여 추가 개선이 이루어졌습니다.

[열 유체 분석을 사용한 성능 확인 결과]

여기에 언급 된 기본 구조는 크레이지 슬롯에서 최적화 전에 초기 모양에 추가되는 구조를 나타냅니다. 냉각수 흐름을 넓히기 위해 냉각수가 흐르는 방향에 따라 아래 왼쪽 그림에 표시된 노란색 섹션의 두께가 점차 얇아 지도록 변경되었습니다. 열 유체 분석을 다시 실행 한 결과, 오른쪽의 다이어그램에서 볼 수 있듯이 온도 변화가 감소되었고 평균 온도는 47.9도에서 44.8 도로 향상되었습니다.

[기본 구조 조정 후 열 유체 분석 결과]

3D 프린터 사용 첨가제 제조

Toffeex로 최적화 된 모양은 Solize의 첨가제 제조 기술 (금속 분말 층을 쌓아서 제조 방법)을 사용하여 실제로 제조됩니다. 먼저, toffeex의 모양 출력이 CAD 데이터에 통합되었습니다. 또한, 모델링 후 미세 구멍과 찌그러리가 금속 분말이 막히지 않도록하기 위해 사용됩니다.

다음으로 크레이지 슬롯 플레이트 외부에지지 구조 (조각을지지하고 변형 및 뒤틀림을 방지)을 추가하십시오. 그런 다음 모델은 3D 프린터 내의 적절한 위치에 배치되며 모델이 실제로 생성됩니다. Solize의 모델링 노하우는이 지원 구조 및 모델 배열에 사용됩니다.

실제 조각 된 사진은 다음과 같습니다. 금속 형성으로 내부 구조를 볼 수 없기 때문에 투명한 수지로 동일한 모델링이 수행되어 크레이지 슬롯수를 볼 수 있습니다.

[3D 프린터를 사용한 첨가제 제조의 흐름]

최적화 된 모양의 효과 측정

마지막으로 크레이지 슬롯수를 실제로 크레이지 슬롯 플레이트에 부어 온도 측정이 수행되었습니다. 열계 카메라를 사용하여 표면 온도를 측정 할 때 초기 모양에서 9.6 도의 온도 강하를 볼 수 있었으며, 이는 원래로 묘사되었습니다.

우리는 또한 "원본 (초기 모양),"최적화 만 "및"최적화 + 기본 구조 조정 "의 세 가지 모델을 생성하고 비교했습니다. 결과적으로, 최적화 만 수행되면, 드롭은 4.9도 였고, 기본 구조가 조정되면, 드롭은 4.7도였으며, 열 유체 분석에서 예측 된 기본 구조의 조정으로 인한 성능 개선도 실제 기계에서 확인되었다.

[열계 카메라를 사용한 온도 측정]

[원본, 최적화 만 비교, 최적화 + 기본 구조 조정 모델]

요약

Toffeex의 토폴로지 최적화 계산 및 3D 프린터를 활용하면 최적화 조건 설정에서 다중 모양 제안 생성, 모양 제안 분석 및 실제 시스템 평가에 이르기까지 프로세스를 신속하게 수행 할 수 있습니다. 또한 압력 손실 최소화 및 열 교환 최대화와 같은 목적 함수의 중량을 조정하여 요구 사항을 충족시키는 모양을 만들 수 있습니다. 성능을 더욱 향상 시키려면 기본 구조 설계를 동시에 검토해야합니다.

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토폴로지 최적화 소프트웨어 toffeex | SCSK Corporation

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