modefrontier ile Çoklu-Amaçlı, Çoklu-Disiplinli Eniyileme FIGES A.ġ. Teknokent GümüĢ Bloklar ODTU İnş. Yük. Müh. Mehmet Ata BODUR Ofis Tel: 0 312 2101020 Cep: 0 533 3484662 e-mail: ata.bodur@figes.com.tr atabodur77@gmail.com 2
ġirket Bilgileri FIGES: Fizik ve Geometride Bilgisayar Simülasyonu Hiz. ve Tic. A.Ş. 1990 yılında kurulmuş özel bir firma, 1990 yılından beri bilgisayar destekli mühendislik araçları, yazılım ve hizmetler ile çözüm sunmakta 76 çalışanı var Türkiye de 3 şehre yayılmış bir firma (Bursa, Istanbul, Ankara) TechNet Alliance AG kurucusu 3
ġirket Bilgileri Üyelikler: ISO 9000 Sertifikası The Technology Network Alliance AG (Switzerland) The International Association for the Engineering Analysis Community (UK) TAġIT ARAÇLARI YAN SANAYĠCĠLERĠ DERNEĞĠ Association of Automotive Parts & Components Manufacturers 4
ġirket Bilgileri Ortaklıklar: CAE Sistem Mühendisliği Turkiye de Mekatronik servisleri 5
ġirket Bilgileri ESTECO EU Projesi Frontier 1993 Laminar CFD eniyilemesi 1995 British Aerospace ile ilk Çoklu-Amaçlı eniyileme 1996 FRONTIER EU projesi başladı 1998 FRONTIER v1.0 sunuldu Engin Soft 1984 Yapısal Analız 1992 Akustik/Dinamik, CFD 1995 Çoklu-Yapılı yapısal eniyileme 1997 İşlem Bütünleştirme ESTECO srl 1999 ES.TEC.O kuruldu 2001 FRONTIER 2.4 dünyada mühendislik aracı olarak kabul gördü 2002 modefrontier Version 2.5.1 sunuldu 2003 Versiyon 3.0 sunuldu 2005 Versiyon 3.1 sunuldu 2007 Versiyon 4.0 sunuldu 2008 Versiyon 4.1 sunuldu 2009 Versiyon 4.11 son sürüm! 6
modefrontier Dünya da Bugün Icon UK Local Distributor TASS WW Reseller* EMT-R Local Distributor Mindware Local Distributor bluecape Local Distributor ESTECO GmbH CDAJ Local Distributor ESTECO NA North America SIREHNA Local Distributor Albert Turtscher Local Distributor ESSS Local Distributor Engin Soft Trading Local Distributor ESTECO s.r.l. Headquarter/R&D ESTECO Yerel Satışçılar *Tass for Occupant Safety market 7
8 MÜġTERĠLER: 150 den fazla kullanıcı!
Mühendislik Problemlerinde modefrontier: Motor Hava Girişi manifold tasarımı a Termo-mekanik a aeeeeeeeeeeeeeeee eeeeeeee Akustik analiz Modal analiz Ve daha fazlası, Maliyet, üretim, CFD, Performans 9
Eniyileme Probleminin Genel Tanımı: Eniyileme (Optimization), mümkün olan en iyi çözüm(ler)in mümkün seçenekler arasından seçilmesidir. Eniyileme, tasarımlardaki amaçlar bakımından en iyi takas ya da feragattir (Best Trade-off)! Matematiksel formülleme: max subject to f1 x1,, xn, f2 x1,, xn,, fk x1,, x g g g i j l x x x x S 0 0 0 Not: k>1 ve fonksiyonların çeliştiği durumda çoklu amaçlı eniyilemeden bahsediyoruz. n 10
Gerçek Hayat Problemi Elmalar ile portakallar: Eniyi olanı kaçırma: Eniyi= *maliyet+ *ağırlık Yerdeğişitirme tek-amaç çözümü Eniyi= 3*maliyet+ 3*ağırlık O XO Eniyi= 2*maliyet+ 2*ağırlık O XO O Eniyi= 1*maliyet+ 1*ağırlık XO XO XO Ağırlık Çoklu Amaçlı Çözüm 11
modefrontier ın arkasındaki kavram: Karanlık Kutu: Girdilere göre çıktıları üretir Girdi Değişkenleri: Tasarım uzayını belirleyen birimler. Çıktı Değişkenleri: Sistemden elde edilen (hesaplanan) ölçümler 12
Girdi Değişkenleri DeğiĢkenler: Değişkenler, tasarımcının değiştirebildiği ya da seçebileceği miktarlar, serbest parametreler. Eğer n farklı sürekli değişken ile birlikte tanımlanan bir tasarım var ise, bütün tasarımları içeren tasarım uzayı n boyutludur. Her bir tasarım, tasarım uzayında bir nokta olarak düşünülebilir. Sürekli değiģkenler: Nokta coordinatları İşlem değişkenleri... AyrıĢık değiģkenler: Katalog bileşenleri Bileşen sayısı... 13
Girdi Değişkenleri AyrıĢık DeğiĢkenler: Çok defa seçim var olan ayrık seçenekler arasından yapılır. Aralarında aradeğer seçeneği yoktur. Malzeme: çelik, aluminyum, plastic... (Seçenek 1, 2, 3) Raf Malzemeleri: Katalog seçimleri İyi bölge ya da yön kavramlarını kullanarak arama yapamıyoruz. Seçeneklerin birbirine yakınlığı ya da uzaklığı gibi anlamlı kavram bulunamayabilir. 1 numaralı çelik malzeme seçeneği aluminium ya da plastik malzemelerden herhangi birine daha yakın ya da uzak olarak değerlendirilemez. 14
Girdi Değişkenleri modefrontier da bu türden ayrışık parametre tanımlamada hiçbir zorluk yoktur. modefrontier da ayrışık parametre problemlerinin kurulumu kolaydır. Zorluk arama işleminde yatar (Genetik Algoritmaları kullanırız). 15
Girdi Değişkenleri Karma DeğiĢkenler: Pratikte sürekli ve ayrışık değişkenlerin karmasının da olduğu problemler olasıdır. Bu durum modefrontier ile eniyileme probleminin kurulumunda bir problem yaratmamakta. Kullanıcının algoritma seçimini bir miktar kısıtlayabilir. 16
Karanlık Kutu Karanlık kutu: Tasarım problemini sayısal olarak modelleyen ve çözen çözücü kümesi (Ör.: CAD/CAE araçları) Veri üreten bir gurup deney Çoklu Disiplinli Senaryo CFD (StarCD, Fluent, CFX) CAD (CATIA, UGS, PROE) Diğerleri (Evde yazılmış programlar, MATLAB, Excel) FEM (Nastran, Ansys, Madymo, vb.) 17
Amaçlar (Objectives) Amaçlar tepki parametreleridir (response parameters), ör.: Tasarımıcının MAX ya da MIN olmasını istediği miktarlar MAX MIN verimlilik maliyet performans ağırlık vb... vb... Not: Bir MAX problemi herzaman min problemine dönüştürülebilir. Max(f(x)) = Min(-f(x)) 18
Pareto Baskınlığı: Çoklu amaçlı bir problemde tasarım a tasarım b ye baskındır (dominates) eğer: [f1(a) >= f1(b) and f2(a) >= f2(b)...and fn(a) >= fn(b)] and [f1(a) > f1(b) or f2(a) > f2(b)...or fn(a) > fn(b)] Pareto öncüsü (Pareto Frontier) nde herhangi bir amaç diğer amaçlardan en az birini daha kötü yapmadan iyileştirilemez. Tek amaçlı problemde Pareto öncülüğü klasik eniyileme ile çakışır (Tek bir en iyi) Pareto baskınlığı bir gurup verimli sonucu tanımlar: n amaç fonksiyonlu bir eniyilemede verimli çözüm gurubunun boyutu en fazla (n-1) dir. Örnek olarak 2 amaçlı bir problemde Pareto 2 boyutlu amaç uzayında en fazla bir eğri oluşturur. 3 amaçlı bir tasarım için ise amaç uzayında en fazla bir yüzey elde edilir. 19
ÇOKLU AMAÇLI PROBLEMLER: PARETO-ÖNCÜSÜ, EN ĠYĠ ÇÖZÜMLER KÜMESĠ Baskınlanmış: her iki amaç içinde baskınlanmış. (Daha iyi çözümler var) Pareto öncüsü: Her iki amaç için de daha iyi çözüm yok. 20
ÇOKLU AMAÇLI PROBLEMLER: PARETO-ÖNCÜSÜ, EN ĠYĠ ÇÖZÜMLER KÜMESĠ En iyi takas ya da feragat (Best Trade-Off): Pareto üzerinde olmak demektir. Pareto üzerinde amaçlardan hiçbirisi en az diğer bir amacı daha kötü yapmadan iyileştirilemez. Accept nothing short of perfection Perfection is achived only at the point of collapse 21
MODEFRONTIER modefrontier, herhangi bilgisayar destekli mühendislik (CAE) aracı ile (ticari ya da evde yazılmış) kolay birleģme yapabilen, çoklu-amaçlı eniyileme ve tasarım ortamıdır. 22
modefrontier modefrontier çoklu-amaçlı eniyileme ve tasarım ortamıdır. Evde yazılmış ya da ticari, hemen her mühendislik aracı ile kolay birleşmeye izin verecek şekilde yazılmıştır. Üretim mühendisleri ve tasarımcılara çeşitli CAE araçlarının, CAD gibi, sonlu elemanlar (FEM) gibi yapısal tasarım ve hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) programları gibi, birleştirildiği bir ortam sağlar. 23
modefrontier Gradient tabanlıdan genetik algoritmalara kadar son teknoloji eniyileme tekniklerini kullanır. İşlem ya da tasarım, amaçları belirleyerek ve geometrik şekil ve çalışma koşulları gibi değişkenleri tanımlayarak eniyilenir. modefrontier aslında CAE araçlarını sarmalayan bir araçtır. Eniyileme işlemi, girdi değişkenlerini değiştirerek ve çıktı değişkenlerini gözlemleyerek yapılır. 24
modefrontier modefrontier bir çözücü program değildir: Model(ler)iniz bağlanır ve otomatik olarak EN ĠYĠye doğru modefrontier yapay zeka ile herhangi bir kullanıcı müdahalesi olmadan sürülür. It was new. It was singular. It was simple. It must succeed! H. Nelson 25
Faydaları Elinizdeki CAE aracı ya da deneysel bileşen ile anında bağlantı, anında çalışabilirlik ve eldeki CAE aracından sonuna kadar faydalanma. Ürünleri DAHA KISA ZAMANDA, MALİYETLERİ DÜŞÜREREK var olan bilgiyi son noktaya kadar kullanarak GELİŞTİRMEK. Aynı modefrontier herhangi simulasyon aracına uygulanabilir. Kullanımı ve öğrenmesi kolay. 26
modefrontier ı özel kılan nedir? P.I. (Process Integration) ĠĢlem bütünleģtirme: herhangi CAE aracı ile bütünleşme yeteneği ve eniyileme döngüsünü otomatikleştirme. D.O. (Design Optimization) Tasarım Eniyileme: tasarımları en iyiye götürmek için eniyileme algoritmaları Çoklu-Amaçlı (Multi-Objective) standart yaklaşımdır M.D.O. (Multi-Disciplinary-(Design)-Optimization): Tasarımı farklı çok sayıda bakış açısı (yapısal + CFD + akustik +maliyet...) ile aynı anda eniyileme 27
modefrontier ne sağlar? Karmaşık fiziksel olgunun daha iyi anlaşılması Toplam proje zamanının ve maliyetinin azaltılması Tasarımların en baştan üretilmeden iyileştirilmesi PERFORMANSI ARTIRILMIŞ ürünler sunarak müşteri memnuniyetinin en iyi şekilde sağlanması Problemlere farklı disiplinler açısından yaklaşma, var olan bilgiyi son noktaya kadar kullanarak ürün GELİŞTİRME. Hesaplamalı ve analitik yöntemleri ürün geliştirme sırasında bütünleştirme. 28
modefrontier özellikleri: Çok sayıda eniyileme algoritması (18 den fazla) Gerçek çoklu amaçlı eniyileme çözümü Platformdan bağısız ve kullanıcı dostu arayüz Son derece iyi tasarlanmış son işleme menüsü ve karar araçları Farklı çözücüler ile kolay bağlanma 29
ĠġLEM BÜTÜNLEġTĠRME: Bağlanılan CAE araçları ABAQUS (DIRECT) Adams - MSCSoftware Ansys Workbench (DIRECT) AMESim (DIRECT) Aspen AVL (DIRECT) CADFix CADmould CARSim Catia V5 (DIRECT) CFX Chemkin COMSOL Condor CST Microwave DEP Dymola EPANET ESACOMP Excel (DIRECT) Femfat Fidap Flowmaster Fluent 30 Gambit GiD GridGen GT-Power HISSD IBM Loadleveler Icem I-Deas KULI Lagrange Ldyn LMS Virtual Lab LS-Dyna LSF MACsurf Madymo (DIRECT) Magma Marc Matlab (DIRECT) Mathematica MATHCAD (DIRECT) Moldflow Modelica Nastran Patran Paramesh Permas Pisdyn ProE (DIRECT) Radioss Recurdyn Samcef Sculptor Scilab (DIRECT) ShipFlow Simulink (Direct) Simpack SolidEdge-SolidWorks STAR-CD Strauss7 Sun GridEngine Sysnoise Unigraphics (DIRECT) TascFlow WAMIT Wave PLUS many In-House Analysis Tools 30
modefrontier Araçları Deney Tasarımları (DOE) İstatistiksel Araçlar Tepki Yüzeyi Modelleme Çok sayıda eniyileme algoritması X Z Y Kararlı Tasarım (MORDO) ve Altı Sigma Tasarımı (DFSS) 31
modefrontier mimarisi modefrontier Önişleme ( İş Akışı ) modefrontier RUN ( Run Log ) modefrontier Sonişleme ( Tasarım Uzayı ) İşlemlerin Tanımlanması Tasarımları izleme, hataları görüntüleme Veri Analizi, Karar Araçları, Çoklu Amaçlı Sağlam Tasarım 32
modefrontier Önişleme ( İş Akışı ) (Workflow) 33
modefrontier Ön İşleme ( İş akışı ) Sebest Parametreler (koordinatlar, indeksler...) Çözücü Araçlar (CAD/CAE model, ya da kendi yazdığınız program) Çıktılar (Bir motorun tüketim ya da gücü) Amaçlar (Gücün artırılması, yakıt tüketiminin azaltılması) Kısıtlar (Emisyon değerleri... Mantık akış araçları (mantık akışında geçişler (switch)) 34
Deney Tasarımları (D.O.E.) 3 Boyutlu deneysel tasarımlar: Bazı deneysel tasarımlar düzenli bir dağılım gösterirken bazıları noktalar bulutu oluşturuyor. Nokta seçimi ihtiyaç duyulan, ya da mümkün olan çözüm sayısına ve aranan çözüm türüne göre değişiyor. 35
Deney Tasarımları (D.O.E.) 3 girdi değişkeni için D.O.E.: Eğer noktalar tasarım uzayının aynı kısmında ise bağıntılıdırlar (correlated) [solda] İyi deney tasarımlarımları uzayda iyi dağılmıştır ve bağıntılı değildir. (not-correlated) [sağda] 36
Deney Tasarımları (D.O.E.) http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pri/section7/pri7.htm Full Factorial 3 seviye 3n Deney 2. derece etkilerin gözlemlenmesi Cubic Face Centered (Kübik Yüzey Merkezleme) 2n + 2*n +1 Deney 2. Derece etkilerin gözlemlenmesini sağlar 3 Seviyeli Full Factorial den daha verimli 3 değiģken 27 deney 3 değiģken 15 deney Inscribed Composite Design: (OranlanmıĢ Kübik Yüzey Merkezleme) Küp köşeleri Yüzey Merkezleri Küp Merkezi 37
Deney Tasarımları (D.O.E.) Incremental Space Filler (ISF): Düzgün dağılı noktalar oluşturmak için yeni bir algoritma Önceden oluşturulmuş noktaları göz önünde bulundurarak düzgün dağılmış noktalar kümesi oluşturmak için yeni noktalar oluşturur. Böylece tepki yüzeyi oluşturmada hatayı azaltır ve tasarım parametrelerinin ilişkilerini (corralation) daha iyi anlamamızı sağlar. Bu algoritmada yeni noktalar adım adım eklenirken eklenen noktaların var olan noktalara minimum uzaklıkları maximize edilir. Yeni nokta var olan noktalara minimum mesafe maksimize edilecek şekilde eklenir. Mevcut 2 Yöntem: Genetik algoritma eniyilemesi Voronoi Delaunay 38
Deney Tasarımları (D.O.E.) modefrontier gibi bir eniyileme aracını kullanırken D.O.E. Kullanmanın en az dört iyi sebebi vardır: Problem hakkında iyi istatistiksel bilgi edinme ve değişimlerin nedenlerini belirleme. Tepki yüzeyi oluşturmada tasarım uzayının akıllıca keşfedilmesini sağlayacak noktalar sağlama Eniyileme için iyi bir başlama noktası elde etme (Genetik algoritmalar, simplex) Sağlam tasrım için kontroller yapma 39
Eniyileme Sihirbazı (Optimization Wizard) 40
modefrontier RUN ( Run Logs ) 41
modefrontier Son İşleme ( Design Space ) 42
Veri İşleme, İstatistiksel Analizler modefrontier student charts, correlation matrix gibi birçok istatistiksel aracı ve grafikleri içerir. Bir işlem ya da ürün hata ya da üstünlük bakımından tasarımı etkileyen parametreler bakımından incelenebilir. 43
Tepki Yüzeyi Modellemesi: modefrontier, yapay sinir ağları (neural networks), Radial Basis Functions (RBF) gibi birçok farklı algoritma kullanarak eğri uydurma yapar. Amaçların girdi değişkenlerine göre tepkileri oluşturulabilir, böylece yakınsanmış tasarımlar daha az hesaplama ile elde edilebilir ya da eniyileme işleminin süreci gözlemlenebilir. 44
Kararlı Tasarım Eniyilemesi ve Kararlılık Değerlendirmesi (Robust design Optimization and design robustness assessment (MORDO)) Yandaki şekilde maksimuma götürülmek istenen bir amacı etkileyen iki değişkenin grafiği var. İlki (A noktası) mutlak olarak ikinciden (B noktası) daha iyi fakat yakın çevresi bakımından dengeli değil. İkinci yerel maksimum (B noktası) daha düşük değere sahip fakat yakın çevresinde dolaşıldığında daha dengeli 45
Basit Bir Örnek Problem: İçecek Kutusu İçecek Kutusunun En İyi Tasarımını Bulma: Yüzey Alanı minimum Hacim=333 cm 3 46
Basit Bir Örnek Problem: İçecek Kutusu 47
ANSYS ile Hoperlor Kabini Eniyilemesi (Doğrudan Bağlantı) Girdi Verileri (Input Data): 3 geometrik parametre: Genişlik Yükseklik Ayak Yüksekliği Çıktı Verileir (Output Data) 1. Mod Frekansı Ağırlık Amaçlar (Objectives): 1. mod Frekansını artır (MAX) Üretim Maliyetini azalt (MIN) Sınırlamalar (Constraints): 48
ANSYS ile Hoperlor Kabini Eniyilemesi (Doğrudan Bağlantı) modefrontier Kurulumu Elde Edilen Tasarımlar (Yeşiller Pareto Tasarımları) 49
ANSYS ile Hoperlor Kabini Eniyilemesi (Doğrudan Bağlantı) Tasarım 6 1. Mod Frekansı: 464.55 Hz Ağırlık: 10.716 Tasarım 81 1. Mod Frekansı: 479.75 Hz Ağırlık: 10.85 50
ANSYS ile Hoperlor Kabini Eniyilemesi (Doğrudan Bağlantı) Tasarım 0 1. Mod Frekansı: 475.43 Hz Ağırlık: 10.716 Tasarım 94 1. Mod Frekansı: 417.28 Hz Ağırlık: 10.616 51
Uygulama: Motor Giriş Portu Eniyilemesi Motor güç ve emisyon karakteristikleri çıkış katsayısı (Discharge Coefficient ) ve Burgu sayısı (Swirl-Tumble number) ile ortaya çıkıyor. CFD ile giriğ portu eniyilemesi bu akış parametrelerini geliştirmek için normalde elle yapılıyor. Tasarım amacına etkin bir şekilde ulaşmak için eniyileme gerekli Kullanılan araçlar: ProEngineer: CAD ile yüzeyi oluşturma FIRE: Her bir giriş portunda CFD simulasyonu modefrontier: tasarım eniyileme Eniyileme Stratejisi: 1. Çıkış Katsayısını (Discharge Coefficient) ve burgu sayısını (Swirl Number) artır. 2. Çıkış katsayısını artırırken burgu sayısını kısıtla 52
Uygulama: Motor Giriş Portu Eniyilemesi (modefrontier setup) 53
Uygulama: Motor Giriş Portu Eniyilemesi Seçilen Tasarımlar ve CFD çözümleri 54
Uygulama: Buzdolabında Kompresör Gürültüsü Azaltılması (SYSNOISE) Buzdolabında Kompresör Gürültüsü Azaltılması İç yapıdan kabuğa geçen yapısal titreşim gürültüsü Kuvvet spektrumu mekanik ölçümlerden ya da yapısal analizden biliniyor. Eniyileme sadece fiziksel parametreler kullanılarak yapılıyor (kalınlıklar, kuvvet, nokta...) 55
Uygulama: Buzdolabında Kompresör Gürültüsü Azaltılması (SYSNOISE) 1. Titreşim Modu YÖNTEM: MODAL ANALİZ (ANSYS) Kompresör muhafazasının sonlu elemanlar modeli (Ansys) Eigenvalues ve eigenvectors (Ansys) HARMONIC TEPKİ (SYSNOISE) Yapısal Sonlu elemanlar modelinin kurulumu ANSYS ağ ve yapısal modlarının aktarılması Kuvvetlerin yüklerinin ve ilgili spektranın uygulanması Harmonik Tepki probleminin çözümü Modal birleştirme Modal katılım faktörlerinin aktarılması 20. Titreşim Modu Kapak Kalınlığı Kabuk Kalınlığı Kauçuk Yatak katılığı 56
Uygulama: Buzdolabında Kompresör Gürültüsü Azaltılması (SYSNOISE) Akustik yayılma sınır elemanları modeli 57
Uygulama: Disk Fren Eniyilemesi 58
Uygulama: Disk Fren Eniyilemesi modefrontier Setup 59
Uygulama: Disk Fren Eniyilemesi ICEM for Meshing Patran for post processing 60
modefrontier GAMBIT ve Fluent bağlantısı: Gambit macro Running Fluent in batch mode Gambit macro Running Gambit in batch mode 61
Sabrınız İçin Teşekkürler Premature Optimization is the root of all evil! D. Knuth On the other hand, we can not ignore efficiency! Jon Bentley 62