Hallo zusammen,
ich habe einen weiteren Vorschlag, fasse aber zuvor mal mein Verständnis des Problems zusammen:
Mokinky hat ein Abaqus-Modell, das im Ergebnis Eigenfrequenzen einer gelagerten Platte berechnet. Diese weichen aber von den gemessenen ab – es wird vermutet, daß die Materialparameter, insbesondere die der Lagerung, die Abweichung verursacht. Ziel der folgenden Anstrengungen ist es, die Materialparameter der Lagerung so anzupassen, daß simulierte und gemessene Eigenfrequenz übereinstimmt.
Habe vor vielen Jahren folgende Methode im Abaqus-Umfeld angewendet, um dehnratenabhängige Materialparameter für die Crashsimulation von Kunststoffbauteilen zu identifizieren. Ich denke folgende Vorgehensweise könnte hilfreich sein:
Fasse das Problem als ein Optimierungsproblem auf. Die Optimierungsschleife kann so aussehen:
Im ersten Schritt wird ein Abaqus Modell des Versuchs modelliert und die interessierenden Materialparameter im Abaqus-Input-Deck parametrisieret. Das heißt, Deine Materialparameter, auch Designparameter genannt, können durch ein Skript veränderlich sein (z.B. Shell Skript auf Betriebssystemebene).
Im nächsten Schritt startet ein (Shell-) Skript den Abaqus-Solver, der in Abhängigkeit der Design-Parameter, eine Eigenfrequenz der Platte berechnet.
Anschließend wird die Eigenkreisfrequenz als Systemantwort über ein Python Skript (wiederum über das Shell-Skript gestartet) ausgelesen und in eine ASCII Datei geschrieben.
Ein weiteres Modul, der Optimierer, liesst die Systemantwort aus der Datei, und berechnet z.B. aus Differenz von gemessener Eigenfreqeunz und Eigenfrequenz der Simulation die Abweichung, hier auch Zielfunktion genannt. Wenn man einen passenden Optimierer verwendet, so ist dieser in der Lage die Abweichung, also die Zielfunktion, durch methodische Veränderung der Designparameter zu minimieren.
Das geschieht im nächsten Schritt: der Optimierer schlägt einen neuen Satz Materialparameter vor, die wiederum Skript gesteuert in das Abaqus-Input-Deck geschrieben werden. Somit ist die Optimierungsschleife geschlossen und es besteht eine Chance, daß mit wiederholtem, skript-gesteuerten Durchlauf die Zielfunktion minimiert wird und so die gemessene und simulierte Systemantwort übereinstimmt. In diesem Fall hast Du den gewünschten Abaqus-Materialdaten-Parametersatz identifiziert.
Ich habe selbst als Optimierer Hyper-Study aus der Famile Altair-Hyperworks verwendet. Hyper-Study bietet die Möglichkeit über Shell-Skripte beliebige Solver, Programme und Tools zu starten und auch auf deren Ergebnisse zuzugreifen.
Im Anhang ein Python Skript, daß auf eine Abaqus-ODB (Expliziter Solver) zugreift, eine bestimmte Kraft ausließt, sowie Zeit und Betrag der Kraft in eine Datei schreibt. Das sollte in ähnlicher Weise auch für Deine Eigenkreisfrequenz funktionieren. Nähere Infos zur Funktion des Skripts auf Anfrage.
Gruß,
Henry.
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