行為建模技術(shù)課件

1行為建模概述行為建模包括:①定義行為特征。這些特征可以用于推動(dòng)設(shè)計(jì)本身的進(jìn)展。例如，捕獲想得到的重量或體積的行為特征，可以用于設(shè)計(jì)剪草機(jī)油箱的大小?；蛘?，可以在一個(gè)用于設(shè)計(jì)外表曲率的行為特征中，測量和獲取外表的反射角。另外，也可以對(duì)能夠方便地獲取這些復(fù)雜或定制的尺寸的行為特征進(jìn)行分組，并將它們保存在庫中，以供設(shè)計(jì)小組成員再用或訪問。2行為建模器行為建模器——BehavioralModeling是一種分析工具，在特定的設(shè)計(jì)意圖、設(shè)計(jì)約束前提下，經(jīng)一系列測試參數(shù)迭代運(yùn)算后，可使工程師能獲取最正確的設(shè)計(jì)建議。1〕．行為建模器的特性[設(shè)計(jì)實(shí)例1]礦泉水容器設(shè)計(jì)容積設(shè)計(jì)問題是常遇到的問題，其容積是抽殼前、后的體積差，但要保證指定體積〔如容積為5公升〕卻很困難，而用行為建模方法卻較簡單。3.行為建模應(yīng)用1〕單目標(biāo)設(shè)計(jì)根本過程：〔1〕設(shè)計(jì)礦泉水容器〔2〕建立分析特征〔在抽殼前〕〔3〕建立另一分析特征〔在抽殼后〕〔4〕建立一分析特征〔建立抽殼前后體積關(guān)系〕最后再建立一個(gè)分析特征inner_volume，類型為“關(guān)系〞，給出抽殼前后體積關(guān)系，即礦泉水瓶的內(nèi)部容積等于抽殼前的實(shí)體體積減去抽殼后的實(shí)體體積。關(guān)系式的名稱={參數(shù)名稱}：fid_{特征名稱}-{參數(shù)名稱}：fid_{特征名稱}寫成式子為：inner_volume=one_side_vol:fid_solid_volume-one_side_vol:fid_shell_volume抽殼前的實(shí)體體積抽殼后的實(shí)體體積

inner_volume=one_side_vol:FID_SOLID_VOLUME-one_side_vol:FID_SHELL_VOLUME/*inner_volume——關(guān)系變量/*one_side_vol——該分析特征的參數(shù)名稱/*FID_SOLID_VOLUME——分析特征名稱/*/*one_side_vol——該分析特征的參數(shù)名稱/*FID_SHELL_VOLUME——分析特征名稱〔5〕進(jìn)行靈敏度分析此處進(jìn)行靈敏度分析，即考察礦泉水瓶的內(nèi)部容積inner_volume與礦泉水瓶高度尺寸d96的關(guān)系和礦泉水瓶的內(nèi)部容積inner_volume與礦泉水瓶下方直徑d0的關(guān)系?！?〕進(jìn)行可行性分析通過上面的靈敏度分析，確定出能滿足容積設(shè)計(jì)要求的設(shè)計(jì)變量為礦泉水瓶下方直徑尺寸d0，故使用可行性分析來確定滿足要求的設(shè)計(jì)變量d0的具體尺寸。計(jì)算結(jié)果d0為170.66mm，設(shè)計(jì)前后礦泉水瓶如下圖。[設(shè)計(jì)實(shí)例2]曲柄軸設(shè)計(jì)在設(shè)計(jì)曲柄軸時(shí)，曲柄必須符合靜態(tài)平衡，即在曲柄軸不轉(zhuǎn)動(dòng)的時(shí)候，以手動(dòng)方式可旋轉(zhuǎn)至任意位置都回停止，不會(huì)因?yàn)橹亓Χl(fā)生旋轉(zhuǎn)。所以要求曲柄軸的重心要與軸的旋轉(zhuǎn)中心重合。具體求解過程如下：〔1〕設(shè)計(jì)出的曲柄軸如下圖〔2〕建立分析特征csys_cog,，類型為“模型分析〞，以此求出零件的質(zhì)量屬性數(shù)據(jù)，并確定重心坐標(biāo)?！?〕建立“測量〞分析特征〔4〕靈敏度分析通過靈敏度分析，確定可滿足目標(biāo)的參數(shù)。(5)可行性分析由以上分析可知，通過改變變量來到達(dá)設(shè)計(jì)目標(biāo)是可行的，故優(yōu)化過程如下：選取可行性/優(yōu)化性條目，研究類型選擇優(yōu)化、可行性均可，如選擇可行性，設(shè)計(jì)參數(shù)選擇名稱為cog_axis_的距離參數(shù)為設(shè)計(jì)目標(biāo)，設(shè)計(jì)變量選擇d7和d31。這樣可求出一組可行方案：R49.83和64.89，此時(shí)質(zhì)量重心與回轉(zhuǎn)軸間的距離為6.735e-16mm。2〕多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究〔1〕引言多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究一一Multi-ObjectiveDesignStudy是專門用來處理因大量的設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)約束潛在矛盾，產(chǎn)生眾多設(shè)計(jì)目標(biāo)的情況，能夠?qū)ふ页鰹閿?shù)不少的解決方案，尚可防止使用可行性／最正確化分析所發(fā)生的局部解。通過多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究功能，利用建立清單〔Table〕方式列舉可能出現(xiàn)的解答，再經(jīng)由過濾〔Filter〕程序，篩選出滿足某些設(shè)計(jì)約束下有用的解決方案。多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究能夠幫助尋找滿足多個(gè)設(shè)計(jì)準(zhǔn)那么〔設(shè)計(jì)目標(biāo)〕的最正確化解決方案，可以提供以下幫助：·幫助尋找最適合搜尋優(yōu)化解決方案的設(shè)計(jì)變量的優(yōu)化范圍?！ふ覍?shí)際上可能是相矛盾的多設(shè)計(jì)目標(biāo)的解決方案?！と绻嬖诙鄠€(gè)優(yōu)化解決方案，那么研究會(huì)提供出結(jié)果以便選擇首選解決方案?！た梢哉归_取樣設(shè)計(jì)目標(biāo)的范圍，或者使用不同方法分析試驗(yàn)中得到的數(shù)據(jù)來縮小這個(gè)范圍?！?〕多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究的流程多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究由MasterTable〔主表〕和DerivedTable〔衍生表〕按其分層順序組成。設(shè)計(jì)研究初期，指定DesignGoals〔設(shè)計(jì)目標(biāo)〕、DesignVariables〔設(shè)計(jì)變量〕，給定Experiment〔實(shí)驗(yàn)〕次數(shù)，系統(tǒng)開始進(jìn)行實(shí)驗(yàn)且寫人記錄至MasterTable〔主表〕中。結(jié)果不理想多重目標(biāo)設(shè)計(jì)研究設(shè)計(jì)目標(biāo)設(shè)計(jì)變量實(shí)驗(yàn)次數(shù)建立[主表]建立[衍生表]完成〔4〕多重目標(biāo)設(shè)計(jì)實(shí)例本實(shí)例是處理兩支靠近的風(fēng)管的設(shè)計(jì)情況，目的是使風(fēng)管長度最短、彎曲半徑最正確與最短距離指定下，在數(shù)個(gè)設(shè)計(jì)變量沖突下，找出最正確的設(shè)計(jì)參數(shù)。原始設(shè)計(jì)如下圖，兩風(fēng)管管壁間有一條最短距離線，表示兩支風(fēng)管管壁距離，如下圖。本模型已建立了五個(gè)分析特征如表所示特征名稱參數(shù)名稱參數(shù)值意義V_LENGTHV_LENGTH146.098曲線長度(垂直管)H_LENGTHH_LENGTH136.997曲線長度(水平管)V_MINRV_MINR47.656曲線最小曲率半徑(垂直管)H_MINRH_MINR19.309曲線最小曲率半徑(水平管)DIST_V_HDIST_V_H9.904兩管壁間最短距離求解過程如下：〔1〕建立一個(gè)多目標(biāo)設(shè)計(jì)研究〔2〕生成主表、選取設(shè)計(jì)目標(biāo)與設(shè)計(jì)變量〔3〕建立實(shí)驗(yàn)次數(shù)并計(jì)算主表本設(shè)計(jì)實(shí)例設(shè)定實(shí)驗(yàn)數(shù)目400個(gè)，計(jì)算結(jié)果如下圖?！?〕設(shè)定條件，過濾主表數(shù)據(jù)由于上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)過多，不便于分析，故要對(duì)主表進(jìn)行篩選。在衍生表中的“約束〞環(huán)境下，選取目標(biāo)變量DIST_V_H，設(shè)定最小值為6，最大值為12；選取目標(biāo)變量V_MINR，最小值不變，最大值為40；選取目標(biāo)變量H_MINR，設(shè)定最小值為14，最大值為22；其它目標(biāo)變量保持不變，如下圖。在該條件下，對(duì)主表進(jìn)行篩選，篩選結(jié)果形成衍生表MIN-_D_R?！?〕過濾衍生表數(shù)據(jù)如下圖，對(duì)主表篩選的結(jié)果，產(chǎn)生了滿足目標(biāo)條件、含有33個(gè)記錄的新衍生表，故仍需進(jìn)一步篩選。在該衍生表中的“與平行〞環(huán)境下，選取目標(biāo)變量V_LENGTH為最小化，目標(biāo)變量H_LENGTH為最小化，其它目標(biāo)變量保持不變，如下圖。在該條件下，對(duì)衍生表進(jìn)行篩選，篩選結(jié)果形成衍生表MIN-_LENGTH?！?〕查看結(jié)果通過對(duì)衍生表的篩選，滿足目標(biāo)條件的新生成的衍生表MIN-_LENGTH只剩下3個(gè)記錄〔16#、84#、115#〕。對(duì)這些記錄一一顯示模型并旋轉(zhuǎn)模型，發(fā)現(xiàn)16#、84#模型中，兩管發(fā)生干預(yù)，115#模型滿足要求，如下圖。該記錄模型數(shù)據(jù)與原始模型數(shù)據(jù)比較情形如表所示。目標(biāo)變量原始數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)意義V_LENGTH146.098148.050曲線長度(垂直管)H_LENGTH136.997130.875曲線長度(水平管)V_MINR47.65633.522曲線最小曲率半徑(垂直管)H_MINR19.30920.417曲線最小曲率半徑(水平管)DIST_V_H9.9047.798兩管壁間最短距離設(shè)計(jì)變量原始數(shù)據(jù)篩選數(shù)據(jù)意義D1162.0059.812基準(zhǔn)點(diǎn)V_PNT至水平管左端的距