特征造型与有限元分析的集成化

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随着计算机辅助设计和制造技术的日趋成熟，设计人员迫切需要一种对所做的设计进行精确评价和分析的工具，而不再仅仅依靠以往积累的经验和知识去估计.鉴于这种目的，人们希望将工程领域里广泛应用的有限元分析方法与CAD技术相集成，共同实现“设计—评价—再设计”任务的自动化，以提高设计的精确程度和效率.但在CAD与有限元分析技术的集成中，目前存在的主要困难是：一是如何实现从几何模型到有限元分析模型的自动转换；二是如何从有限元分析的结果出发评价和修改设计.在以往的工作中，必须花费大量的时间和精力去建立分析模型.产生一个分析模型总是要经过几何模型简化、网格划分、载荷和约束的定义、材料定义等步骤.而这种模型抽象化的过程常常要依赖于有经验的分析人员.因此，有必要将先前积累的知识和经验加入到CAD与有限元分析集成系统中，在“机器专家”的指导下，自动完成有限元分析模型的建立.分析和解释有限元计算结果

以及评价和修改设计也是一项繁琐的工作.目前，各种有限元分析软件的后处理器充分发挥了优异的图形功能，以等高线、矢量、阴影、动画、多模型、多窗口、图表、表格等方式，高速表现解析结果，但都不具备对有限元分析结果进行解释和评价的功能.同时，对设计的修改也要由设计者经过分析和判断后自行给出方案，而没有利用计算机强大的计算和推理功能对设计的修改进行优化指导.因此，有必要在人工智能和专家系统的指导下，进一步丰富和完善后处理功能，使其与设计者共同完成设计的优化.
　　特征造型是几何造型技术的自然延伸，它是从工程的角度，对形体的各个组成部分及其特征定义，使所描述的形体信息更具工程意义.特征模型既包含了低层几何信息，又能为下游的加工、分析提供高层语义信息.因此，实现CAD特征建模与有限元数值计算技术的集成，既是技术上的需要，也是集成发展的方向.

   2、特征造型与有限元分析集成框架

　　为了有效地实现CAD/CAE系统的集成，本文提出用特征技术和人工智能相结合的方法去集成CAD特征建模与有限元分析技术.系统框架如图1所示，包括5个部分(图1中虚框所示)：

图1　特征造型与有限元分析集成系统

　　(1) 特征造型．设计者通过调用特征库里的特征（必要时自定义特征）进行产品特征建模.在特征造型过程中，设计者要全面周到的考虑设计对象，尽可能地将以后各种应用(如分析、加工等）所要用到的特征信息输入.
　　(2) 有限元分析建模．从特征的观点看，就是将设计特征转换成有限元分析特征；从集成的观点看，就是有限元分析的前处理部分.在建模过程中，专家系统访问建模知识库，利用其中存储的规则进行判断推理；访问基于特征的产品数据库，利用其中的数据信息进行逐步计算，最终形成分析模型.
　　(3) 有限元分析．目前，有限元求解算法已经比较完善和成熟，在此不作论述.
　　(4) 分析结果解释和评价．在解释评价知识库的指导下，对分析结果进行解释，对本次设计进行评价.该模块决定是否对本此设计进行修改.如果不修改设计，则系统将各种数据存入产品数据库并将任务交给别的CAX系统.如果需要修改设计,则任务转入下一个模块.
　　(5) 指导再设计．根据优化知识库中的规则作出判断，对产品数据库中的特征信息进行修改，同时对于多种修改方案进行优化选择.
　　从总体构架来看，特征造型与有限元分析集成系统有两方面工作要做：一个是基于特征的有限元前处理；另一个是基于特征的有限元后处理.系统存在3个知识库和一个基于特征的产品数据库.建模知识库与前处理相联系，解释评价知识库和优化设计知识库与后处理发生作用.通过规则，这3个数据库分别对前处理、后处理进行驱动.基于特征的产品数据库与集成系统的整个过程相联系，为各个模块提供所需的各种信息.在知识库和产品数据库的支持下，作为后台核心的专家系统控制整个过程的运行，与设计者共同完成“设计—分析—再设计”任务.
　　由于系统集成的关键在于有限元分析的前、后处理,本文结合特征技术和人工智能等方法对此进行论述.

    3、设计特征向有限元分析特征的转换(有限元分析建模)

　　从CAD造型中生成的几何模型不能直接用于有限元分析，必须经过几何模型抽象化，删除某些细节，降维表示某些几何形状，实体对称性简化、网格划分、载荷和边界条件的处理等步骤，最后才能生成抽象的分析模型.在特征的转换过程中，应当充分利用设计特征提供的高层语义信息和低层几何信息，借助人工智能技术，尽可能地自动完成从设计特征到有限元分析特征的转换.这一步也即是基于特征的有限元前处理过程.

    3.1　细节特征的删除
　　删除细节特征就是将对应力分布只产生较小局部影响的特征删除.在有限元分析中，删除无关的细节可以减少求解时间，而不会影响到分析结果的精度.例如，将图2中的圆角部分删除，得到图2(a)的形式.当然，也可以将圆角用图2(b)和(c)的形式进行处理［2］.

图 2　细节删除实例

　　在特征造型中，可以删除的细节都是以特征的形式表达，这就为判断可以删除的细节带来方便.首先从高层的语义信息进行判断，譬如圆角特征，系统得到这个信息，可以不再进行几何分析，直接将圆角特征从模型中删除；其次对于高层语义信息不能肯定的细节特征从低层的几何信息及其属性、约束等信息进行判断，通过一些较为简单的理论计算（如几何纵横比等）并将结果与经验值相比较或直接进行经验匹配等方法，识别出该细节特征可以忽略掉，于是从模型中将之删除.因此，有必要在系统内加入专家的知识和经验，提高细节特征删除的识别能力和自动化程度.同时，系统应当具有自适应能力，不断将新经验和新知识加入到知识库中，增强系统的判断能力.