Intégration d’Abaqus dans CATIA appliquée à des problématiques de mise en forme

1. Intégration d’Abaqus dans CATIA appliquée à des problématiques de mise en forme AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

2. Problématique : Réalisation d’un outil d’optimisation du procédé de pliage lors de la conception d’une pièce de sécurité AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

3. Principe : Génération de paramètres de forme et de procédé via un algorithme génétique. Conception de la pièce de sécurité à l’aide d’une macro CATIA V5 Lancement d’un calcul de pliage de cette pièce sous Abaqus à l’aide d’un script Python AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

4. Principe d’un algorithme génétique : 560.0 ; 4.0 … 60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 … 600.0 ; 3.2 … 62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 … 599.0 ; 3.8 … 61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 … 574.0 ; 4.2 … 58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 … 542.0 ; 3.9 … 59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 … (…) (…) Espace des paramètres Espace des réponses Population de GENERATION n = N individus ↔ N jeux de paramètres A chaque jeu de paramètres correspond un jeu de solutions que l’on évalue AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

5. Principe d’un algorithme génétique : 60 ; 30 ; 10 ; 10 ; 45 ; 45 ; 4 … 62 ; 31 ; 12 ; 9 ; 50 ; 40 ; 3 … 61 ; 32 ; 10 ; 11 ; 42 ; 48 ; 2 … 58 ; 28 ; 11 ; 10 ; 55 ; 35 ; 4 … + 59 ; 31 ; 8 ; 12 ; 40 ; 65 ; 2 … (…) 5 4 1 2 3 Classement Croisement Mutation GENERATION n+1 => meilleure que la GENERATION n AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

6. Première étape : génération des individus 1 individu = 1 jeu de paramètres 6 paramètres de forme 1 paramètre pour l’épaisseur de la pièce 1 paramètre pour le rayon de matrice 8 paramètres à générer par l’algorithme AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

7. Deuxième étape : conception de la pièce 9 formes de pièces possibles AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

8. Instructions conditionnelles dans la macro CATIA : 6 paramètres de forme et l’épaisseur de la pièce (…) Conditions sur les valeurs des paramètres 5 et 6 (…) (…) Génération d’une pièce au format « iges » AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

9. Poinçon Serre-flan Matrice (rayon variable) Pièce iges importée • Le modèle du calcul : AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

10. Troisième étape : calcul avec la pièce générée AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

11. Volume de la pièce σVM maximum dans le model On cherche à minimiser ces deux valeurs L’algorithme calcul tout les individus générés pour la population n, les croises, affecte une mutation et génère la population n+1 AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

12. Principe global de l’optimisation Génération de la population n Génération de la population n +1 On applique une probabilité de mutation N individus = N jeux de paramètres Chaque individu renvoie 2 valeurs On croise les individus = on mélange aléatoirement les paramètres σVM Volume Classement des individus en fonction de ces valeurs AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

13. Algorithme Génétique On évalue la σVM max et le volume N individus = N jeux de paramètres Script python pour Abaqus On importe la pièce dans Abaqus Macro CATIA = 7 premiers paramètres Chaque individu génère une macro différente Nouvelle pièce au format iges La macro enregistre la pièce au format iges AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006

14. Conclusion et perspective : L’intégration des deux logiciels fonctionne bien L’importation des pièces provenant de CATIA vers Abaqus ne pose pas de problème particulier La possibilité de définir le modèle directement sous Abaqus for CATIA est intéressante surtout pour permettre à des personnes habituées au logiciel de CAO d’utiliser l’outil d’optimisation AIP PRIMECA des Pays de La Loire – 9 novembre 2006