Antriebsanalyse basierend auf im Versuch gemessenen Daten ... · Abaqus verfügt über keine...

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Antriebsanalyse basierend auf im

Versuch gemessenen Daten am Beispiel

eines Insassenschutzmodells

Ivan Podkolzin (Dassault Systemes Deutschland GmbH)

Dr. Bastian Näser (BMW AG)

Dr. Darius Friedemann (IAT Ingenieurgesellschaft für

Automobiltechnik mbH)

Andreas Huf (BMW AG)

Vortragender: Dr. Axel Reichert

(Dassault Systemes Deutschland)

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Kontext: Wozu werden Antriebsanalysen gebraucht?

Status: Aktueller Arbeitsvorgang ist kompliziert

Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus

Testmodell

Neue Methode für Antrieb im Einsatz

Zusammenfassung: Neue Methode bringt Vorteile

Inhalt

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Wozu werden Antriebsanalysen gebraucht? Während eines Crash-Ereignis trifft ein Fahrzeug auf ein starres oder deformierbares Hindernis.

Aus der Fahrzeugsicht:

Fahrzeugstruktur absorbiert die Aufprallenergie

Fahrgastzelle muss möglichst undeformiert bleiben

Dabei deformiert das Frontend des Fahrzeugs auf eine vordefinierte Weise

Aus Sicht der Insassen:

Aufgrund der Massenträgheit bewegen sich Körper nach dem Aufprall weiter

Rückhaltesysteme (RHS) – Sicherheitsgurte und Airbags ermöglichen dem Insassen,

Beschleunigungsänderungen im Crash zu überstehen

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Wozu werden Antriebsanalysen gebraucht? Während eines Crash-Ereignis trifft ein Fahrzeug auf ein starres oder deformierbares Hindernis.

Aus Sicht des Insassenschutzingenieurs:

Da die Fahrgastzelle fast undeformiert bleibt:

Es wird als eine angemessene Annahme betrachtet, die Karosserie starr zu setzen. Dabei wird die Performance der Insassenschutzanalysen gesteigert

Dummy, Rückhaltesystem, Sitz und die starre Zelle werden basierend auf Beschleunigungen im Crash-Fall angetrieben (daher der Name der Analysen)

Die Beschleunigungshistorie im Crash wird aufgezeichnet:

Im Versuch durch Beschleunigungsaufnehmer

In Simulationen durch entsprechende Ausgaben

Antriebsanalysen stellen Insassen und ihre unmittelbare Umgebung in Vordergrund und ermöglichen, mit einem hohen Turn-around, unterschiedliche Szenarien und Konfigurationen der RHS zu bewerten

Modelle für Antriebsanalysen werden als Schlittenmodelle (eng. Sledge Model) bezeichnet

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Beschleunigungsaufnehmer in Abaqus Für Insassenschutzzwecke werden Beschleunigungen an sechs unterschiedlichen Positionen im

Fahrzeug verwertet

Für jede Position sind Beschleunigungen in lokalen X-, Y- und Z-Richtung vorhanden

Connector vom Typ Accelerometer misst genau das, was die aufgeklebten Sensoren auch im Versuch

messen: Beschleunigungen in lokalen Koordinaten

Dieser Connectortyp wird auch verwendet, um Sensor (Beschleunigungsaufnehmer) in Simulationen

abzubilden

Es ist nicht möglich, Connector vom Typ Accelerometer via *Connector Motion mit

gespeicherten Beschleunigungshistorie (Amplituden) anzutreiben

Abaqus verfügt über keine Randbedingungsfunktionalität (Boundary) in einem lokalen

Koordinatensystem

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Aktueller Arbeitsvorgang ist kompliziert Momentan brauchen Antriebsanalysen folgende Schritte:

1. Mit einer alternativen Methode werden in Modellen Randbedingungen in lokalen Koordinatensystemen aufgebracht (Daten aus dem Versuch)

Diese Läufe liefern Verschiebungsamplituden (drei für translatorische Freiheitgraden und drei für die rotatorischen) in globalen Koordinaten für Abaqus

2. Schlittenmodelle in Abaqus werden mit den gewonnenen Amplituden (in globalen Koordinaten) angetrieben

Es gibt einen großen Anreiz aus Wirtschaftsgründen und aus dem Streben zur Eleganz den aktuellen Prozess zu ändern:

Damit nur ein FEA-Instrument eingesetzt wird

Damit die Analysen in einem Schritt gemacht werden, so dass Versuchsdaten direkt bei Antriebsanalysen verwendet werden

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Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus Connector vom Typ Cartesian hat Antriebsfunktionalität

Dafür brauchen Cartesian-Connectors Daten (Abaqus-Amplituden) im globalen Koordinatensystem

Somit müssen Beschleunigungswerte aus lokalen Koordinatensystemen in globale transformiert

werden

Für die Datentransformation brauchen wir Verdrehungswinkel an den Positionen der

Beschleunigungsaufnehmer

Keine Daten für lokale Verdrehungen sind aus dem Versuch vorhanden:

Verdrehungswinkel aufzuzeichnen ist sehr teuer und wird in der Regel nicht gemacht

Keine Lösung? Im Gegenteil…

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Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus Lösung:

Wir rekonstruieren Verdrehungen während der Simulation:

Connectors vom Typ Cartesian werden mit *Connector Motion angetrieben

Ausgangslage der lokalen Koordinatensystemen ist bekannt (diese haben gleiche Ausrichtung wie das globale Koordinatensystem)

Nach der Transformation werden die Daten in lokalen Koordinatensystemen im ersten Inkrement den Daten in globalen Koordinatensystemen gleich sein

Nach dem Aufbringen der Beschleunigungen im ersten Inkrement haben unsere lokalen Koordinatensystemen verdreht

Im zweiten Inkrement nehmen wir aus dem ersten Inkrement ergebene Verdrehung und transformieren die Daten für das zweite Inkrement

Genauso wird das Transformationsvorgang in nächsten Inkrementen wiederholt

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Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus Lösung:

Es gibt unterschiedliche Transformationsregel. Diese verwenden entsprechende Rotationsausgaben

In der vorgeschlagenen Lösung werden Euler-Winkel angewendet und die entsprechende

Transformationsregel

Für die beschriebene “On-Fly”-Transformation wird Abaqus-Unterrutine VUAMP() und die Sensorfunktionalität verwendet

Dummy-Connectors werden mit Versuchsdaten angetrieben und ‚senden‘ via Sensor-Funktionalität

Werte in jedem Inkrement an VUAMP()

VUAMP() wendet die Transformationsregel an und gibt Werte im globalen Koordinatensystem wieder

an Connector vom Typ Cartesian, die dem Antrieb dienen

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Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus Connector vom Typ Euler verwenden die Standard-x-Konvention

Standard-x-Konvention (z, x′, z):

Zuerst wird mit dem Winkel α um die Z-Achse des Koordinatensystems in Ausgangslage gedreht (z).

Es folgt eine Drehung mit dem Winkel β um die X-Achse in deren Lage nach der ersten Drehung (x′)

und schließlich eine Drehung mit dem Winkel γ um die Z-Achse in deren Lage nach den beiden

vorherigen Drehungen (z)

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Neuer Vorgang für Antrieb in Abaqus Transformationsregel:

𝑥 𝑦 𝑧 𝑇 – Werte im globalen Koordinatensystem

𝑥′ 𝑦′ 𝑧′ 𝑇– Werte im lokalen Koordinatensystem

𝑥𝑦𝑧

=

cos𝛼 cos 𝛾 − sin 𝛼 cos𝛽 sin 𝛾 − cos𝛼 sin 𝛾 − sin 𝛼 cos𝛽 cos 𝛾 sin 𝛼 sin𝛽sin 𝛼 cos 𝛾 + cos𝛼 cos𝛽 sin 𝛾 − sin𝛼 sin 𝛾 + cos𝛼 cos𝛽 cos 𝛾 − cos𝛼 sin 𝛽

sin 𝛽 sin 𝛾 sin 𝛽 cos 𝛾 cos 𝛽

𝑥′𝑦′

𝑧′

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt

Im ersten Schritt der Methodenerprobung:

Ein Starrkörper (blau) wird verschiebungsgesteuert geführt und entsprechende Daten werden generiert

• Accelerometer an drei Positionen dienen als Beschleunigungsaufnehmer

• NB: drei Positionen sind hinreichend, um die Bewegung des Körpers zu beschreiben (Die drei Punkte dürfen

nicht kollinear sein)

Beschleunigungsaufnehmer 1:

CA1, CA2, CA3

Beschleunigungsaufnehmer 2:

CA1, CA2, CA3 Beschleunigungsaufnehmer 3:

CA1, CA2, CA3

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Im zweiten Schritt 2 wird der Starrkörper mit den im Schritt 1 gewonnenen Daten angetrieben.

Schema für logische Modellierung während der Rechnung

Dat

en in

loka

len

Koo

rdin

aten

Amplitudes (Ax)

VUAMP()

(Controller)

lokale CA1,CA2, CA3 im

gegebenen Inkrement als

Sensoren

CA1,CA2, CA3 (Amplituden) in globalen

Koordinaten im gegebenen Zeitinkrement

Datenspender: Cartesian-Connectors

CUR1,CUR2, CUR3 –

Eulerwinkel aus der Simulation

im geg. Zeitinkrement als

Sensorausgaben

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Modellvorbereitung:

…am Beispiel einer Messposition

Im Modellbereich werden Amplituden für den Antrieb definiert:

*amplitude, name=10VEHCMI0000AC_A1, DEFINITION=USER



Im Step-Bereich wird der Antrieb mit Versuchsdaten der „Datenspender“ definiert:

*Connector Motion, type=ACCELERATION, AMPLITUDE=10VEHCMI0000ACXA

Con_10VEHCMI0000AC_orig, 1, 1.

*Connector Motion, type=ACCELERATION,AMPLITUDE=10VEHCMI0000ACYA


*Connector Motion, type=ACCELERATION,AMPLITUDE=10VEHCMI0000ACZA


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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Versuchsdaten und Eulerwinkel werden als Sensoren an VUAMP() gesendet:

Im Step-Bereich:

*Output, history, frequency=1, name=10VEHCMI0000AC_ORIG_A1, sensor

*Element Output, elset=Con_10VEHCMI0000AC_origCA1





…

*Output, history, frequency=1, name=EULER_1_1, sensor

*Element Output, elset=euler_1CCUR1,





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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt VUAMP()-Schnittstelle :

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subroutine vuamp( * ampName, time, ampValueOld, dt, nProps, props,

* nSvars, svars, lFlagsInfo,

* nSensor, sensorValues, sensorNames,

* jSensorLookUpTable, AmpValueNew, lFlagsDefine,

* AmpDerivative, AmpSecDerivative, AmpIncIntegral)

include 'vaba_param.inc'

c

dimension sensorValues(nSensor), svars(nSvars),

* props(nProps)

character*80 sensorNames(nSensor)

character*80 ampName

c time indices

parameter (iStepTime = 1,

* iTotalTime = 2,

* nTime = 2)

c flags passed in for information

parameter (iInitialization = 1,

* iRegularInc = 2,

* ikStep = 3,

* nFlagsInfo = 3)

c optional flags to be defined

parameter (iComputeDeriv = 1,

* iComputeSecDeriv = 2,

* iComputeInteg = 3,

* iStopAnalysis = 4,

* iConcludeStep = 5,

* nFlagsDefine = 5)

dimension time(nTime), lFlagsInfo(nFlagsInfo),

* lFlagsDefine(nFlagsDefine)

dimension jSensorLookUpTable(*)

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt VUAMP()-Schnittstelle : Werte für Eulerwinkel werden eingelesen

3 c get sensor values for the Euler angles

v_EULER11 = vGetSensorValue('EULER_1_1',jSensorLookUpTable,sensorValues)

c call xplb_abqerr(1, 'Sensor %S value: %R',0,v_CDMG1,

c * sensorNames(iR_CU1))



c * sensorNames(iR_CRF2))




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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt VUAMP()-Schnittstelle : Versuchsdaten aus den ‚Datenspender‘ werden eingelesen

3 v_10VEHCMI0000AC_O_A1 = vGetSensorValue('10VEHCMI0000AC_ORIG_A1',

jSensorLookUpTable, sensorValues)


c * sensorNames(iR_CU1))

v_10VEHCMI0000AC_O_A2 = vGetSensorValue('10VEHCMI0000AC_ORIG_A2',




v_10VEHCMI0000AC_O_A3 = vGetSensorValue('10VEHCMI0000AC_ORIG_A3',




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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt VUAMP()-Schnittstelle : Amplitude in einem lokalen Koordinatensystem wird berechnet (1)

3 if (ampName(1:18) .eq. '10VEHCMI0000AC_A1' ) then

d_1 = v_10VEHCMI0000AC_O_A1



alpha = v_EULER11

beta = v_EULER12

gamma = v_EULER13

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt VUAMP()-Schnittstelle : Amplitude in einem lokalen Koordinatensystem wird berechnet (2)

3 transform_coeff_1_1=cos(alpha)*cos(gamma)-sin(alpha)*cos(beta)*sin(gamma)

transform_coeff_1_2=-cos(alpha)*sin(gamma)-sin(alpha)*cos(beta)*cos(gamma)

transform_coeff_1_3=sin(alpha)*sin(beta)

transform_coeff_2_1=sin(alpha)*cos(gamma)+cos(alpha)*cos(beta)*sin(gamma)

transform_coeff_2_2=-sin(alpha)*sin(gamma)+cos(alpha)*cos(beta)*cos(gamma)

transform_coeff_2_3=-cos(alpha)*sin(beta)

transform_coeff_3_1=sin(beta)*sin(gamma)

transform_coeff_3_2=sin(beta)*cos(gamma)

transform_coeff_3_3=cos(beta)

ampValueNew = transform_coeff_1_1*d_1+transform_coeff_1_2*d_2+transform_coeff_1_3*d_3

end if

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Analog werden Amplituden auch für Freiheitsgraden 2 und 3 gemacht. Für alle sechs Positionen

Mit in VUAMP() errechneten Amplituden werden Connectoren für den Antrieb geführt:

*Connector Motion, type=ACCELERATION, AMPLITUDE=10VEHCMI0000AC_A1

Con_10VEHCMI0000AC, 1, 1.





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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Vergleich zwischen der Originalrechnung (Schritt 1) und der Antriebssimulation (Schritt 2):

Originalrechnung: Endzustand Antriebsanalyse: Endzustand

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Vergleich zwischen der Originalrechnung (Schritt 1) und der Antriebssimulation (Schritt 2):

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Ein für die Übereinstimmung repräsentativer Vergleich zwischen den Beschleunigungsaufgaben der

gegebenen Lösung und der Beschleunigungen aus der Aufprall-Originalrechnung in lokaler

X-Richtung

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Neue Methode wurde auf einem Testmodell erprobt Fazit: Eine sehr gute Übereinstimmung der Antriebssimulation mit dem Originallauf

Methode ist bereit für einen Test mit einem Schlittenmodell aus dem produktiven Prozess

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Für den Einsatzerprobung mit einem echten Insassenschutzmodell wurden folgende Daten zur

Verfügung gestellt:

Positionen der Beschleunigungsaufnehmer (aus dem Versuch)

Aufgezeichnete Beschleunigungen in lokalen X-, Y- und Z-Richtungen

Amplituden für Qualitätsüberprüfung, die mit einer alternativen Methode generiert wurde

FE-Netz des Starrkörpers

Quelle: BMW AG

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz FE-Netz des Starrkörpers dient lediglich der Visualisierung – kein Bedarf für die Berechnung

Antriebsrechnung ohne Starrkörper läuft unter 2 Minuten mit einem CPU

Antriebsrechnung mit dem Starrkörper etwa 5 Minuten mit einem CPU

Quelle: BMW AG

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Quelle: BMW AG

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Antriebsmodell wurde im Vergleich zum Testmodell modifiziert

Der Referenzknoten des Schlittens ist per MPC an Knoten (Positionen der

Beschleunigungsaufnehmer) angebunden

An Knoten der Messstellen wurden kleine Masse und eine kleine Trägheit gesetzt

Anstatt von drei Positionen wurden alle sechs Positionen und entsprechende Datensätze verwendet

Datenspender:

Cartesian-Connectors

MPC

Referenzknoten

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Während der Animation wird eine Abwanderung der Referenzknoten von der Knoten (zum Vergleich

mit der aktuellen Lösung) registriert:

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Vergleich zwischen den Referenzknotenverschiebungen der neuen Methode und den Verschiebungen

des aktuellen Prozesses

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NB: (Abaqusblau – neue Methode, Rot – Alternative Methode)

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Gründe für Ergebnisunterschiede:

In Realität deformiert sich die Fahrgastzelle, die in der Analyse starr gesetzt wurde

Das spiegelt sich wieder in aufgezeichneten Beschleunigungen

Der Code muss mit der Überbestimmung zurecht kommen und einen Gleichgewichtszustand

ermitteln:

Im Fall der Kombination von MPC (multi-point constraints – eine starre Verbindung) und dem Antrieb der

Connectors in Abaqus

…oder beim Aufbringen der Randbedingungen mit einer alternativen Methode

Je mehr Knoten angetrieben werden, desto stärker wird der Ausmaß der Verletzung der Annahme

vom Starrkörper und, dementsprechend, desto mehr künstliche Energie wird in Zwangsbedingungen

verbraucht, um diese möglichst wenig zu verletzen (ALLCW)

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz ALLCW-Vergleich zwischen dem Antriebsanalyse mit fünf Knoten gegen einer Analyse mit sechs

angetriebenen Knoten:

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Neue Methode für Antrieb im Einsatz Ein für die Übereinstimmung repräsentativer Vergleich zwischen den Beschleunigungsaufgaben der

gegebenen Lösung und der Beschleunigungen aus dem Versuch (10BPILRILO00AC) in lokaler

X-Richtung A1

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Y-Richtung A2

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Z-Richtung A3

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Neue Methode bringt Vorteile Fazit:

Die Antriebsmethode wurde auf einem Testmodell und einem Modell aus dem produktiven

Zyklus erfolgreich getestet

Die Methode ermöglicht Durchführung der Antriebsanalysen gänzlich in Abaqus sowohl in zwei

Schritten (aktueller Vorgang - mit Erzeugung der Verschiebungsamplituden für den Referenzknoten

des Schlittens), als auch in einem Schritt mit der direkten Anwendung der Versuchsdaten (oder der

Daten aus einer Crash-Simulation)

Überbestimmung infolge des starren Ersatzmodells der Karosserie führt zu einem Fehler im Antrieb

gegen die Realität. Der Fehler wird aufgrund von der Vorteilen in Effizienzsteigerung der

Berechnungsprozessen im Insassenschutzbereich toleriert

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Antriebsanalyse basierend auf im Versuch gemessenen Daten ... · Abaqus verfügt über keine...

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