项目介绍

Gestamp Tallent Ltd是世界级的汽车零部件设计商、开发商和制造商，为 汽车行业提供尖端的底盘结构件与悬挂系统产品、白车身结构以及模块与系统。

Gestamp Tallent集团主要致力于创新型产品的研发，旨在提高车辆安全性 并实现车辆轻量化，从而减少能源消耗和对环境的影响。Gestamp在全球拥有30,000多名员工，旗下96家制造厂遍及世界20个国家/地区，目前仍继续在 增长型市场中扩张业务足迹。

Gestamp Tallent当时利用了BMW MINI车的前副车架支撑塔来验证焊接 变形优化方法。该支撑塔结构细长，因而特别容易发生焊接变形。此优化方案 的目的就是将支撑塔的变形程度降至最低，而这个变形程度则按照焊接部分冷 却时塔顶的移位来测量。

挑战

焊接变形是钢板产品制造领域面临的重要难题，在多种情况下会导致产品生产成本的增加。这种情况在汽车业尤为突出，该行业的公差标准非常严格，而且要求零部件兼具复杂性和高性能。

焊接冷却会导致钢板收缩，进而引起相当大的变形，这时需要采取额外的 措施才能恢复此过程中失去的几何结构。

零件各个部位的焊接顺序在很大程度上会影响该零件的变形程度，因为刚 度变化主要取决于哪些焊点已完成。

通过利用最新技术将焊接变形程度降至最低，从而节省不必要的流程，能 够使企业获得独特的优势。

解决方案

几年前，Gestamp Tallent就选择了Altair HyperStudy CAE平台为他们的优化项目提供支持。为了进一步研究焊 点删除优化，他们再次选择了Altair HyperStudy产品。通过HyperStudy，用户可以基于多个仿真代码对模型进行实 验设计(DOE)、优化和随机研究。

为避免优化算法从支撑塔删除过多的焊点和破坏结构完整性，HyperStudy 对负荷状态下的支撑塔刚度施加了一个约束条件。

最初使用的优化算法是由HyperStudy管理的HyperStudy自适应响应面法(ARSM)。

在ARSM算法提供了局部解决方案后，Gestamp Tallent又尝试了一种通用算法，以研究它能否成为更有效的全 局解决方案。这种通用算法能够充分利用一个集群中的多个CPU，适用于离散型问题。但要找到全局最优方案需要 多次迭代，这种方法后来被发现是非常耗费成本的。

随后，Gestamp Tallent 将混合多目标(HMMO)方法同时用于梯度搜索算法和全局搜索算法。HMMO提供的解决 方案与ARSM算法相同，这表明在给定的刚度约束下，ARSM解决方案是全局最优方法。