如何實現兩個軟件在建模和計算上的優勢互補,更好的去利用現有模型進行體型優化設計?目前為止主要借助于二者之間的數據接口實現模型的轉換,進行有限元分析,進而作為結構體型優化的依據。
MicroStation作為一款專業的二維和三維CAD設計軟件,近年來在建筑、交通運輸、水利工程等領域應用較為廣泛,其完善的三維建模功能、高質量的動畫渲染效果和強大的二次開發工具為其在設計院迅速推廣提供了保障。而ANSYS作為一款大型通用有限元分析軟件,以先進的計算方法和良好的可靠性、開放性也得到各行業廣泛應用,作為專業CAE軟件,其分析和后處理功能強大,而建模能力相對較弱。
MicroStation完成三維建模后通過導出為中間格式的模型,然后導入到ANSYS中,再利用ANSYS內部參數管理器編輯CAD模型、材料、邊界條件等參數,然后進行網格剖分和加載求解。

>>圖1 MicroStation三維模型

>>圖2 ANSYS三維幾何模型(加地基)
數據接口又稱數據轉換接口,是一種能夠實現兩個以上系統間信息交換的程序或方法,數據接口的核心內容是由其中一個系統(文件)讀出信息,將信息寫入另一個系統(文件)。幾乎所有的三維設計軟件都有開發通用格式的數據接口模塊,不同的MicroStation文件格式需要不同的ANSYS接口工具。MicroStation和ANSYS同時具備的數據類型主要有三 種 :IGES、 ACSI SAT、Parasolid。三種數據形式可以說可有利有弊,而又都不完全滿足兩者之間模型的100%融合,一定程度上仍需要相關人員進行后期處理。
IGES是目前廣泛采用的中間格式之一,它是一種描述產品設計和制造信息的數據格式。標準的IGES格式默認支持線框、面域和實體模型的轉換,數據文件后綴名為.igs。而MicroStation的實體模型轉換,僅能以“面格式”導入到ANSYS中,且如果模型中有一個或者幾個元素導入不成功,則會發生嚴重的數據丟失或者整個模型導入失敗,因此不建議適用。

>>圖3 ANSYS結構模型網格劃分

>>圖4 ANSYS結構沉降變形

>>圖5 ANSYS結構X向應力
SAT模型文件以ASCII 文本格式存儲,文件轉換的對象只能是三維實體和面域,SAT文件中包含不同類型的幾何實體時,可以設定圖形輸入類型是A11 entities。然而在MicroStation的導出功能中,SAT文件存在缺陷,默認僅支持一個對象操作,當然也可以先選擇多個模型對象,然后導出,這樣的結果會造成多模型的自動疊加,違背了模型的本意。
Parasolid格式文件擴展名為“.x_t”。是一個嚴格的邊界表示的實體建模模塊,它支持實體建模,通用的單元建模和集成的自由形狀曲面/片體建模,但同樣存在SAT格式的轉換缺陷。這些缺陷無疑使得MicroStation和其他CAD或者CAE軟件的模型轉換上顯得很不方便,這也是MicroStation應該繼續加強的一面。
對于水電行業來說,結構數值計算貫穿于我們設計的整個流程。其中三維模型的建立可以通過MicroStation本身的三維建模功能來實現,如圖1為渡槽重力壩段的三維模型。模型細部結構對于計算結果影響很小,而劃分網格可能會付出較大代價,一般在模型建好以后在導入之前,還需要對模型進行修正,刪除模型中不必要的細節,對模型進行布爾合并,然后選擇導出。
在此,我們選擇SAT中間格式進行導出,導出方法為:MicroStation→File→Export→ACIS SAT,鼠標選擇要導入的模型,設置保存路徑和模型名稱,版本及模型單位,點擊OK,保存為SAT文件。
ANSYS作為一款通用的數值計算軟件,主要由三部分組成:前處理模塊、分析計算模塊和后處理模塊。相對來說,該軟件的建模功能遠不及MicroStation,通過導入已有模型,從而避免了二次建模的重復性工作。導入方法:打開ANSYS→Import→SAT,選擇模型文件打開,通過Reset PlotCtrls顯示完整模型。
模型導入之后,根據我們在ANSYS的使用習慣,需要首先進行坐標調整。通常在ANSYS中調整坐標較難實現,一般是通過柱坐標系下復制或者移動模型,實際是繞軸線旋轉得到。然后補充地基模型,那么整個幾何模型就具備了。
為了方便劃分網格和提高網格劃分的質量,我們一般要先對結構進行分解成小的區域,材料分區的劃分同樣適用。分解完成后一定要粘連一下模型,確保各部位實體共面、共線、共點,這也是保證計算節點真正起到傳遞力和力矩的前提。
然后進行單元、材料屬性定義及材料分區設置,完成網格劃分,啟動計算主程序。最后在后處理模塊中,通過選擇不同的查看方式,分析結構變形及應力情況。
以渡槽重力壩段為例,從建模、模型轉換及數值計算的一體化設計流程,說明信息模型在MicroStation和ANSYS數據轉換的可行性,但是由于該數據轉換過程僅僅支持單向轉換,很難做到CAE結構計算成果自動參數化體型優化的功能,因此,今后有必要繼續深入研究兩者之前的數據化集成技術。