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模具仿真网格及其在优化设计上应用.pdf

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模具仿真网格及其在优化设计上应用.pdf

第20卷第17期系统仿真学报©Vol.20No.172008年9月JournalofSystemSimulationSep.,20084574模具仿真网格及其在优化设计上应用崔振东1,2,王希诚2(1.浙江海洋学院计算机系,舟山3160002.大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,大连116023摘要建立了一个面向优化设计应用的模具仿真网格平台。把该平台划分为仿真网格资源层、基础支持工具层、优化模型资源调度层和仿真网格应用层四个层次,并介绍了各层的主要功能和相关实现技术。基于该平台,发展了一个优化设计网格计算方法,以利用网格环境中充足的仿真资源,协同解决复杂的注塑模优化问题。并利用该算法,对收款机上壳浇口位置进行了优化设计。结果显示所建立的仿真网格平台能够满足优化设计的需要所开发的网格算法合理、高效。关键词网格计算优化设计仿真网格网格计算方法中图分类号TP391.9文献标识码A文章编号1004731X200817457404MoldSimulationGridandItsApplicationforOptimizationProblemsCUIZhenDong1,2,WANGXicheng21.DepartmentofComputer,ZhejangOceanUniversity,Zhoushan316000,China2.StateKeyLaboratoryofStructuralAnalysisforIndustrialEquipment,DalianUniversityofTechnology,Dalian116023,ChinaAbstractAfourlayersimulationgridplatformforoptimizationwasproposedwhichincludessimulationresourceslayer,supportingtoolkitslayer,schedulemethodlayerandsimulationapplicationslayer.Functionofeachlayerwasintroducedandrelatedtechniqueswereindicated.Basedondevelopedgenericalgorithm,agridalgorithmwasproposedforcollaborativesolvingcomplexoptimizationproblemsontheplatformbyusingthemassivesimulationresources.Exampleofgatelocationoptimizationwasconductedontheplatformbyusingthegridalgorithmsuccessfully.Theresultsshowthatthegridplatformisreasonableandthegridcomputationalmethodhasgoodaccuracyandhighefficiency.Keywordsgridcomputingoptimizationdesignsimulationgridgridalgorithm引言1网格将互联网上分散在不同地理位置上的资源充分利用起来,协同解决复杂的大规模问题,从而实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源等的全面共享。网格环境强调的是对计算机、软件、数据以及其他资源的直接访问,而不仅仅是文件的共享。网格技术能够提高仿真资源的重用性和仿真运行的容错性,为构造大规模复杂仿真系统提供支撑。模具仿真网格的功能是以安全、高效和合理的方式利用网格环境中闲置的仿真资源,协同解决复杂的模具优化设计问题。以塑料、橡胶为代表的聚合物材料由于其优良的加工性能和使用性能在许多领域得到广泛应用,目前其体积消耗量已超过钢、铜、铝的总和。但是由于高聚物成型过程的复杂性,长期以来高聚物成型加工过程的控制和模具设计主要依赖于工程人员的经验和技巧,具有较大盲目性,致使模具及高聚物产品的设计与制造周期长、成本高、档次低。随着新材料和新的成型方法的不断出现,问题更加突出。因此,注塑模仿真优化设计具有重要的现实意义和理论意义。收稿日期20070419修回日期20070810基金项目国家自然科学基金10590354作者简介崔振东1975,男,河南新乡人,博士,研究方向为网格计算,协同设计,分布式虚拟现实王希诚1946,辽宁大连人,教授,博导,研究方向为网格计算,优化设计。高内聚、低耦合、功能完善的层次结构是建立高性能优化设计仿真网格平台的基础和保障。同时开发基于网格环境的高效优化设计算法以尽可能缩短的设计开发周期,也是网格平台所追求目标。基于以上分析,本文建立了一个四层结构的模具仿真网格平台,并重点介绍了各个层次主要功能及相关实现技术基于该网格平台,提出了一种基于改进型遗传算法的网格优化设计算法,以利用网格环境中的大量闲置的仿真资源,有效地缩短优化设计时间。1模具仿真网格平台本文以globustoolkits4为基础,建立了一个四层的模具仿真网格平台,其体系结构如图1所示。该平台包括仿真网格资源层、基础支持工具层、优化模型资源调度层和仿真网格应用层四个层次。1.1仿真资源层该层由大量经过网格化封装的仿真资源构成。仿真资源主要包括具有快速正向设计、快速逆向设计、快速仿真、快速原型制造、快速制模、快速服务等功能的硬件设备及其相应的软件等组成。硬件资源包括大型机、集群、服务器、数据库以及各种的模拟器、仿真仪器、和仿真设备,软件资源则包括各种CAx/DFx、ANSYS、MoldFlow、Zmold、Matlab等商业化软件和函数库、仿真模型库和底层数据库等源码程序。第20卷第17期Vol.20No.172008年9月崔振东,等模具仿真网格及其在优化设计上应用Sep.,20084575网格服务入口优化模型资源调度层GAS,Kriging,PoolScheduling仿真网格用户接口层工艺参数优化浇口位置优化翘曲优化冷却系统优化气辅成型优化gt4基础支持工具层资源管理安全机制代理服务数据管理文件传输wanwanLaninternet服务器计算机大型机集群设备计算机计算机internet用户用户用户组组数据库数据DB设备设备图1模具仿真网格的层次结构如何在原有的仿真资源基础上作尽可能少的改动,即可实现仿真资源的网格化封装3,是仿真网格需要解决的首要问题。对于大多商业化软件,目前还不能直接实现对它们的网格化共享,要根据各软件的特点进行有针对性的封装或者二次开发。一般采用Java语言和可扩展标记语言XML对软件资源进行封装,形成标准的仿真网格资源模块。这些封装起来的仿真网格模块主要包括以下几个文件网格服务部署描述符、网格服务接口文件、网格服务实现文件等2。JNI技术允许Java代码和其他语言写的代码进行交互,使得原有的源码程序例如C、C、Fortran程序等仅需作极少的改动就可以与Java程序兼容,大大降低了现有资源网格化的难度。本文后面模具浇口位置优化设计中用到的网格仿真节点模块,就是在网格计算节点上封装了郑州大学橡塑模具国家工程研究中心开发的流动仿真模拟程序。1.2基础支持工具层由globus联盟开发的Globustoolkits已经成为事实上的网格标准,也是目前众多大型网格项目所使用的开发工具。在模具仿真网格平台上的主要gt44为基础的开发工具,利用它提供的资源管理、安全管理、数据传输和信息服务等功能,实现对仿真网格资源的高效、安全、高可靠性的使用。它是仿真网格的核心中间件,能够把网络上分布、异构、动态的大量仿真资源无缝地映射为虚拟化的网格服务。GRAMGridResourcesAccessedManagement提供资源分配、过程创建、监控以及管理服务46,通过为需求提供唯一的标准接口以及为作业的执行而使用远程系统资源,GRAM简化了对远程系统的使用。GRAM是远程作业提交与控制工具,它使用一种高级的资源规范语言RSLResourceSpecificationLanguage来指定命令,并且将他们映射到本地的调度程序及计算机。GSIGridSecurityInftastruture7能够为网格通信提供保密性、完整性和回放保护,并为网格用户提供单点登录和权限委托的能力。GSI同时支持传输层的安全性和消息级的安全性。gt4为了提高性能,默认设置为传输层的安全性。Gt4信息服务能够提供与网格资源相关的信息8,目的是实现资源的发现、选取和优化。MDSMonitoringandDiscoveryService及数据发现机制和轻量目录访问协议LDAP结合,提供一种可扩展的网格信息服务。GridFTP4是FTP协议的一个扩展,能够为高带宽广域网提供优化的、高性能、安全的、可靠的数据传输保障。RFTP则为使用GridFTP服务器进行第三方文件传输的控制和监控提供接口,使得客户端对传输的控制在网格服务内部即可进行。复制定位系统RLS则维护并提供对逻辑名称相关的数据项到目标名称映射信息的访问。1.3优化模型资源调度层该层主要是开发适合网格环境特点的算法,把用户任务进行合理的分解,以实现计算任务和网格资源的高效匹配。任务分解的原则是保持子任务之间尽可能的独立,以确保在子任务的执行过程之中相互之间没有消息的交换。同时,对执行仿真计算任务的网格节点进行实时监控,及时实现对失败的任务转移,以增加任务执行的可靠性,提高仿真网格平台的服务质量。通过使用资源池和任务池,提高了网格资源的服务质量和利用率。优化设计通常是一个反复迭代、逐步趋近于最优解的过程。如何合理且高效地利用网格环境中分布、异构和动态的仿真网格资源,以达到提高网格计算效率、缩短优化设计时间的目的,也是在网格平台上开发优化设计功能所亟待解决的一个重要问题。基于单处理器的串行程序和多处理器的并行程序的设计方法都不能够适应网格环境要求,所以需要设计适合于网格环境的新型计算方法和相应的设计方法,以满足网格实用化的要求。本文在注塑模仿真网格平台上开发了基于信息熵的多种群遗传算法的网格计算方法。该方法把每一代产生的新个体放入网格任务池中,并实现与资源池中资源的动态匹配,提高网格平台的执行效率。1.4仿真网格服务应用层该层主要负责实现特定的网格服务接口,提供给网格用户以友好、方便的人机交互界面。它屏蔽了复杂的优化模型第20卷第17期Vol.20No.172008年9月系统仿真学报Sep.,20084576和调度算法的实现以及繁琐的网格资源的使用过程,并针对不同的网格用户群的特点,通过网格门户为用户提供可定制的、个性化的网格接口。网格门户建立精细化、分级的用户权限管理,通过安全管理域、功能、角色等多个纬度进行细分,实现对用户功能的继承与分类。对安全日志进行全面的收集和监控,通过所收集到的日志数据,准确定位不安全的诱因,为网络平台的安全使用提供可靠保障。建立标准化管理技术,通过http、snmp、web、ftp、telnet等多种协议和管理方式来实现对最终用户访问网格平台的控制。2模具仿真网格上注塑模浇口位置优化算法2.1模具浇口位置优化注塑模模具设计中,浇口位置是一个关键的设计变量,制件的质量好坏很大程度上取决于浇口位置。一个不合理的浇口位置将会导致过压、高剪切率、很差的熔接线性质和翘曲等一系列缺陷。通过对决定浇口位置的主要因素的分析,把浇口位置优化视为一个多目标优化设计问题{}minE,1,,4rfr⋅xx1其中,设计变量x为对应浇口位置坐标1mfPx,mP是充填阶段的入口注射压力2maxindfTTT−x,dT是充填结束时制件的温度差异3novpfNx,novpN是过压单元百分比4fthfNx,fthN是过热单元百分比。通过引入加权系数法,将式(1)多目标优化问题转化为如下单目标优化问题1min..25innovpfthddNNTPstTβγλβγλϕαα⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩∈Ωxx2α、β、γ、λ分别为入口压力、过压单元百分比、过热单元百分比和温差的权重Ω为浇口位置的可行空间。式2是一个多约束的优化问题模型,为了提高优化效率,通过PCE函数将多约束优化问题转化为单约束优化问题,再用准精确惩罚函数法将问题2最终转化为序列无约束优化问题9minln1exp1htghψσϕϕψψ⎧⎫⎪⎪∑⎨⎬⎩⎭xxx3ψ为一个取值为103,105的整数,σ为惩罚因子,hgx为约束函数,t为约束个数.对于遗传算法,通常要将式3转化为如下适应值最大化问题maxFCψϕxx4Fx为的适应值函数,C是一个大的正数,以确保Fx在计算过程中为正值。2.2基于信息熵的空间收缩技术本文在演化设计模型4中引入信息熵,用来控制遗传迭代中搜索空间的变化,演化模型中信息熵的参与有助于使遗传中蕴藏着的进化目的性得到强化10。引入信息熵后的演化模型如下min1minln1..1011MpFmmMHppmmmMstppmmm⎧⎪−∑⎪⎪⎪−∑⎨⎪⎪⎪∈∑⎪⎩x,,5其中,MH12,,..,mHppp1lnMmmmpp−∑为信息熵,m为种群个数,1,2,mpmM为最优解落在第g个种群的概率,Fx为目标函数,也是式4中的适应值函数。当最优解∗x落在第g个种群时,1mp,0spsg≠,有1MmmpFF∑xx。这样,式5就与式4等价。式5中用信息熵H衡量优化过程中最优解落于哪一种群的不确定性。最初,最优解落于各种群的概率均等,即1mMp,1,2,,mM⋅⋅⋅,H取最大值。随着优化的进行,这种不确定性将减少,mp以及H都将随之变化,当在某种群得到最优解时,不确定性减为零,熵H取极小值,即min0H,这时,问题5的最优解∗x也就是问题4的最优解。2.3仿真网格算法的执行流程由于每个个体的仿真过程中,相互之间没有信息交互,按照优化设计仿真网格平台任务划分的原则,把每一代新产生的个体分配给当前网格环境中性能最优的p个节点同时进行仿真模拟。同时采用多种群的策略,以减少早熟现象的发生。该网格算法的流程如图2所示。选择优化接口,提交参数请求网格节点数量p、种群数量M,种群规模N,收敛精度e和其它参数,并置迭代器i0主控节点产生初始种群Popj,j0,..M,每个种群独立地产生初始个体Indk,k0,...N.把MN个个体放入任务池中主控节点按照资源池中性能最优p个空闲节点的计算能力,把任务分成相应规模的p组,然后分配给这些节点,并启动这些节点开始计算,把他们的状态标示为busy同时为每个计算节点启动一个任务监控者来监控其执行情况运行注塑仿真程序,求取各个个体的响应值,完成后把结果提交给主控节点运行注塑仿真程序,求取各个个体的响应值,完成后把结果提交给主控节点运行注塑仿真程序,求取各个个体的响应值,完成后把结果提交给主控节点主控节点如果发现有节点执行任务失败,标示其状态为error,并把它的任务转交给资源池中性能最优的空闲节点,标示其状态为busy若有节点成功提交了结果,就标示其状态为idle。当所有任务都成功提交,记录个体编号及其适应值,转下一步网格资源池中p个性能最优的计算节点参与计算主控节点判断是否收敛提交优化结果、执行记录和网格日志,优化设计结束主控节点置ii1,执行选择、交叉、变异并把产生的新个体放入到任务池中。NY图2优化设计网格算法流程图第20卷第17期Vol.20No.172008年9月崔振东,等模具仿真网格及其在优化设计上应用Sep.,200845773利用仿真网格实现的注塑模浇口位置优化实例以下为一个收款机外壳,壁厚为3mm。其有限元网格划分如图3所示。共包括1337个网格节点,2234个三角形单元。注塑材料为丙烯腈丁二烯苯乙烯ABSStylacABS180AsahiKaseiCorporation,模具材料为ALUMINIUMA1。图3收款机上壳的网格划分运行Moldflow的Gate分析模块,得到一个推荐浇口位置A182.41,179.2,53.51。利用本文所建立的网格算法,经过7次进化后收敛,得到最优解为B111.71,199.2,34.25。表1显示了分别以这两个位置为浇口进行填充仿真所得到的各个目标函数值。表1优化设计结果浇口位置最大入口压力Mpa过压百分比过热百分比温差ºCA60.68570.061350.1884519.8134B51.67070.000450.0922120.3135从表1中可以看出,除了温差比MoldFlow推荐位置稍大之外,其余几个指标都有较为明显的改善。分别以A和B为浇口,使用MoldFlow进行填充仿真模拟和翘曲分析,结果分别如图4和图5所示。从中可以看出,采用优化的结果,能够有效地减小模具的不规则变形。图4A为浇口时的变形图5B为浇口时的变形为了便于对比性能,网格平台中采用了性能和单机相同的计算节点进行优化设计。优化设计过程单机的运行时间约为6490秒。在仿真网格平台上使用2个节点的运行时间需要约3739秒,为单机的57.6当使用5个节点协同计算的时候,总的优化设计时间约为1908秒,仅为单机计算时间的29.4。图6显示出了在网格环境下优化设计时间与网格节点数量的关系。从图6可以看出在仿真网格平台上进行优化设计,能够有效地缩短设计时间优化设计时间随着使用节点数量的增多而减少,但减少的幅度在逐渐变缓,其主要原因是参与计算网格节点增多会加剧负载不平衡。01000200030004000500060007000800012345网格节点数量(个)网格平台时间单机时间优化设计时间(秒)图6单机和仿真网格优化设计时间4结论本文建立了一个包括仿真网格资源层、基础支持工具层、优化模型资源调度层和仿真网格应用层的模具优化设计仿真网格平台,重点介绍了各层次的主要功能及其相关的实现技术。基于此平台上开发了一个优化设计网格计算方法,并利用该算法对收款机外壳浇口位置进行了优化设计。结果显示该仿真网格平台能够有效地缩短优化设计时间,可以被用来进行优化设计。参考文献1IFoster,CKesselman,STuecke.TheAnatomyoftheGridEnablingScalableVirtualOrganizationsJ.InternationalJournalofHighPerformanceComputingApplicationS10943420,2001,153200222.2BorjaSotomayor.EB/OL200703.http//gdp.globus.org/gt4tutorial/.3张平,郑德涛,陈新,孙健.面向模具制造的资源分类及网格化封装机理研究J.系统仿真学报,2006,18SⅠ445449.4IFoster.GlobusToolkitVersion4SoftwareforServiceOrientedSystemsJ.JournalofComputerScienceandTechnologyS10009000,2006,214513520.5IFoster,CKesselman,CLee,RLindell,KNahrstedt,ARoy.ADistributedResourceManagementArchitectureThatSupportsAdvanceReservationsandCoAllocationC//SeventhInternationalWorkshoponQualityofService.WashingtonDC,IEEECSpress,19992736.6CLiu,LYang,IFoster,DAngulo.DesignandevaluationofaresourceselectionframeworkforgridapplicationsC//11thIEEEInternationalSymposiumonHighPerformanceDistributedComputing.WashingtonDC,IEEECSPress,20026372.7VWelch.GlobusToolkitVersion4GridSecurityInfrastructureAStandardsPerspective.EB/OL200703.http//www.globus.org/toolkit/docs/4.0/security/GT4GSIOverview.pdf.8KCzajkowski,SFitzgerald,IFoster,CKesselman.GridInformationServicesforDistributedResourceSharingC//10thIEEEInternationalSymposiumonHighPerformanceDistributedComputingHPDC10.WashingtonDC,IEEECSPress,2001181194.9LiXingsi.Anaggregatefunctionmethodfornonlinearprogramming.J.ScienceinChina,seriesAS10069283,1991,34314671473.10李纯莲,王希诚,赵金城等.一种基于信息熵的多种群遗传算法J.大连理工大学学报,2004,444589593.

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