Компания Mubea использует pSeven для улучшения технологии производства прокатных заготовок

Компания Mubea специализируется на производстве легких компонентов для автомобильной промышленности.

Mubea занимается поставками прокатных заготовок по своей технологии TRB® (Tailor Rolled Blanks) практически всем автомобилестроительным предприятиям с 2001 года, являясь одним из ведущих мировых производителей легких компонентов для предприятий сферы автомобилестроения. Используемая технология гибкой прокатки позволяет производить листовой материал с различными толщинами.

Детали для кузова автомобилей проектируются с учетом функциональности, стоимости, дизайна и сложности производства. Изделия, полученные в итоге, часто представляют собой компромисс между этими аспектами. 

Технология TRB позволяет использовать преимущества неравномерного расходования материала при изготовлении заготовок из сплошного листового материала и уменьшить толщину листа в зонах с низкой нагрузкой.

Ключевое условие для эффективного проектирования и использования всего потенциала этой технологии — верно подобранные подходы к оптимизации. Существует широкий спектр программных продуктов, предлагающих возможности интеграции процессов и инженерной оптимизации. Задачи усложнились, и это привело к тому, что компании Mubea пришлось пересмотреть действующую стратегию и изучить различные продукты, чтобы найти лучшее решение будущих задач оптимизации. Были проанализированы 5 программных инструментов. И pSeven выбрали, как наилучшее решение для оптимизационных задач технологии TRB.

Для производства прокатных заготовок по технологии TRB нужна специальная технологическая цепочка и особая последовательность CAE-расчетов. Специалисты компании Mubea разработали собственное программное приложение на языке Python. Оно используется в компании для автоматического исследования пространства параметров.

Интеграция кода Python в расчётные схемы pSeven проста и позволяет многократно использовать существующую логику. Ещё одно преимущество pSeven — наличие библиотеки pSeven Core на языке Python, которая предоставляет доступ к алгоритмам и упрощает разработку собственных подходов к оптимизации.

Проектирование заготовок учитывает нелинейные и численно шумные нагрузки. Применение быстрых и надёжных предиктивных моделей помогает оптимизировать детали с коротким сроком изготовления.

«В нашем сравнительном анализе pSeven показал лучшее качество предиктивной модели по сравнению с другими программными продуктами. С помощью функции SmartSelection можно автоматически обучать модели с хорошими возможностями и точностью прогнозирования. Еще одна интересная функция в pSeven — это возможность уменьшения размерности. На основе планирования эксперимента (DoE) при полной детализации задачи размерность может быть уменьшена, что помогает нам преодолеть связанные с ней сложности и обучать предиктивные модели для большого числа параметров», — Никлас Клинке, старший CAE-инженер, Mubea Tailor Rolled Blanks GmbH.

По материалам компании DATADVANCE

Немецкая компания Mubea (Мубеа) является главным партнером автомобилестроительных предприятий, так как более 40 лет специализируется на производстве пружинистых изделий и сопутствующих товаров. Компания была основана в 1916 году в городе Аттендорн (Германия).

Приглашаем на курс обучения по pSeven. Посмотреть программу курса и записаться можно здесь.

Примеры использования pSeven:

Двухуровневое улучшение конструкции стабилизатора

Оптимизация формы лопасти ветрогенератора

Применение аппроксимационных моделей для прогноза данных по нагрузкам на элементы вертолета

Создание аппроксимационных моделей оборудования

Оптимизация опор при ограниченном бюджете на моделирование

Оптимизация пултрузии полимерных деталей из стеклопластика

​