农机CAE服务平台研究——基于云计算和快速设计技术

郭红宾

(许昌学院 信息工程学院，河南 许昌 461000)



农机CAE服务平台研究
——基于云计算和快速设计技术

郭红宾

(许昌学院 信息工程学院，河南 许昌 461000)

针对现代化农业对配套农机的迫切需求，考虑农机市场需求的多样性和个性化，为了缩短设计周期，提高现代化农机的设计效率，结合现代资源分布式管理技术，提出了一种融合云计算和参数化、模块化快速设计的农机CAE服务平台，并对其关键技术、设计理念和实现过程进行了深入的研究。在SaaS服务模式下，基于农机部件的模块化和参数化设计理念，构建了农机部件的CAE参数化建模和有限元分析云服务平台，并以有限元协同仿真计算为研究对象，验证了农机设计制造云服务平台的可行性。由典型农机收割机部件的建模和有限元分析发现：云设计制作服务平台可以快速地通过输入参数方法得到收割机支持件，并实现高速的有限元分析，在现代化农机设计中具有可行性。

农机设计；CAE服务平台；云计算；SaaS服务；协同仿真

0 引言

随着机械设计制造企业信息化技术的快速发展，以企业资源规划ERP和执行系统MES为代表的设计加工信息系统被广泛应用在机械设计制造行业，有效地提高了行业的现代化设计水平。随着农机现代化水平的不断提高，农机设计制造行业的竞争日益加剧，对农机设计和制造效率提出了更高的要求。因此，农机生产企业不仅需要关注生产成果，还需要对各种生产信息和资源进行有效的管理，从而提高企业的生产质量和效率。在农机设计过程中，大约有50%的零部件可以直接使用标准件，40%为系列零部件，而剩下的约10%则为需要客户重新设计的非标准件。在已经存在的农机部件上进行改进是现在流行的一种快速设计方法，可以有效地缩短设计周期，提高行业的竞争力。对于快速设计资源的整合，需要一种先进的资源整合和管理模式，来提高设计的水平和效率，而将云计算平台引入到农机设计平台中，可为农机现代化设计提供一种新的方法和思路。

1 农机CAE快速设计云服务平台架构

云计算的SaaS模式是在2003年被提出来的，是一种先进的客户关系管理方案，被应用在云处理平台上。随着计算机和网络技术的发展，基于Internet的应用被广泛使用在人们的生活中，云计算的出现受到了各行业的关注，Google和IBM等大型企业也加入了云计算产业的研发中，并成为云计算的开拓者和领导者。在国内，阿里巴巴、百度和腾讯也加入了研究行列，并推出了百度云和阿里云等一系列服务产品。云计算模式可以按照按需分配的原理合理地优化网络资源，将其使用在农机设计中，会有效地提高农机产品和部件的设计效率。云计算主要是将应用、数据和平台有机地结合起来，根据客户需求的不同，对资源进行优化配置，从而给客户提供一种个性化的服务。云计算的服务框架体系如图1所示。

图1 云设计计算平台框架

其基本原理是：利用虚拟网络的分布式计算机或者集群式服务器，将数据和计算进行部署，使很多企业可以共享资源，降低资金的投入。该框架采用面向服务的SOA系统架构，将企业系统和云计算平台集成，企业可以根据产品研发的需求，对云设计资源进行访问， 并在必要时利用协同设计环境，达到产品快速设计、快速研发的目的。本次针对农机产品的云设计计算过程如图2所示。

图2 基于云计算的模块和参数化设计流程

为了提高农机产品和部件的设计效率，将农机部件的设计进行模块划分，然后利用云平台的协同工作对资源进行整合，编制出参数化设计界面，客户只需要按照需求输入相应的参数，便可以完成一系列的相关服务。以农机部件参数化优化为例，建立云设计的建模路线，如图3所示。农机部件参数化设计是一种支持可变型的设计，该设计遵循参数化原则，可以针对不同模型的几何尺寸、特征约束和装配关系，通过参数化界面建立产品的几何图纸和三维模型。农机部件参数化优化具体流程是：首先，通过模块化分级对零件和装配体进行建模，创建参数化数据库；然后，根据国家规范和行业标准设计参数化程序开发，从而达到快速生成模型的目的；最后，将设计好的产品存在在云端，作为云资源共享，以提高农机的现代化设计水平。

图3 农机部件参数化优化路线

2 云制造资源评价指标的选取

在农机数字化车间的产品设计过程中，云制造资源的评价指标比较多，为了提高设计效率，主要选择3个指标作为云资源的筛选指标，其中主要包括成本C、设计质量Q、设计和制造时间T。设计和制造周期是衡量制造业的一个非常重要的指标，可有效地反映制造资源的效率，也是在设计过程中最受关注的项目之一，主要包括设计加工时间和物流运输时间，其数学模型的表达式为

(1)

加工成本是云资源筛选的另一个重要的依据，设计制作成本是普通大众客户所主要关注的问题，因为云资源的筛选主要是使昂贵的资源通过共享来降低成本。成本是云平台使用主要产生的费用，直接影响到资源的认可和选择，主要包括两个成分：一是设计加工成本；二是运输成本。设计加工成本主要包括原料、设备和工时，成本资源筛选的数学模型为

(2)

同公式(1)一样，其他项目基本相同，只是将公式中的时间t改为成本c。与成本和时间有所不同，质量Q主要受客户的主观判断影响较大，其判断的对象通常由颜色、材料等主观来判断，可以依据制造资源来统计设计加工情况，还可以通过下一级提供商来评价，从而选择资源。质量指标数学模型的表达式为

(3)

其中，qwk表示RTis中第k个资源的合格率。对于q个云平台的制造资源，权重是不相同的，权重的比例主要是通过客户来确定的。将权重加入资源优选公式，其表达式为

(4)

其中，f(x)表示对多资源进行转换后确定的单一资源；f1(x)表示去量纲后的标准值；wp表示标准值的权重。根据前边所述的时间、成本和质量，确定适应度函数为

f(x)=wtEt(x)+wcEc(x)+wqEq(x)+wrEr(x)

wt+we+wq+wr=1

(5)

其中，f(x)表示由3种资源评价项目加权后得到的多目标线性函数；wt、we、wq分别表示评价项目的权重；Et、Ee、Eq表示无量纲化的数据。使用蛙跳算法可以对云资源进行局部搜索，其搜索方式为

Y=x+r1(G-x1)+r2(Gc-x2)

Y=x+r3(B-x3)

(6)

其中，x1、x2、x3表示随机选取的优化云资源；Y表示资源调整后的数据；G表示群中的最优解；Ge表示次优解；x表示云资源的最差资源；B表示种群中的最优解。

3 农机CAE云快速设计服务平台

本文的CAE农机设计制作服务平台采用了云计算模式，将云端建构在有限元计算工作站端和服务器端，用户可以利用客户端来实现农机的快速设计，和异地设计师共享资源、协同设计。农机协同设计框架如图4所示。

图4 农机协同设计框架

利用树状结构可以将云设计制作资源合理地划分模块，然后按照任务可以在云平台上协同工作。农机设计云资源平台提供了参数设计模块(见图5)，可以直接输入参数后，得到输出结果，更加方便产品的设计。以农机支持部件的设计为例，在完成结构模型设计后，可以对其进行有限元分析，以校核农机部件的强度。

图5 云资源参数化设计

在云资源有限元参数化界面可以设置待分析农机部件的各种参数，包括材料属性、单元类型和网格划分等参数，通过参数的设置可以方便地建立模型。本设计的收割机支撑部件的模型结构如图6所示。

图6 云环境下参数化建模结果

在模型上可以通过施加载荷的方式来校核部件的强度，以收割机装置的重力为施加载荷，通过有限元分析得到了如图7所示的分析结果。

图7 云服务器有限元计算结果

为了提高计算速度，可以通过云服务器来对有限元数值仿真进行计算，利用云服务器协同仿真原理，通过并行计算，可以快速地得到计算结果，如图7所示。根据仿真结果图，可以查看部件在受力过程中的最大应力、应变集中的部位；然后在应力和应变集中的位置着重对装置的结构进行合理地设计，以提高农机部件的结构强度，使其达到更好的性能。

4 结论

针对现代化农机设计过程中存在的问题，在云环境下提出了一种农机快速设计制造服务平台，引入了一种基于蛙跳算法的云共享资源筛选方案，有效地优化了云平台资源的可靠性。对云服务平台的设计流程、设计框架和基本设计路线进行了深入研究，并构建了农机部件的CAE参数化建模和有限元分析云服务平台，以收割机有限元的协同仿真为研究对象，验证了平台的可行性。通过云快速设计计算服务平台，快速地构建了收割机支撑构建的模型，并对模型进行了有限元分析，得到了较好的设计效果。

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The CAE Service Platform of Agricultural Machinery—Based on the Integration of Cloud Computing and Rapid Design Technology

Guo Hongbin

(School of information engineering, Xuchang University, Xuchang 461000, China)

For supporting the urgent demand for agricultural modernization, considering the demand of the market of agricultural machinery diversity and individuality, in order to shorten the design cycle, improve the design efficiency of agricultural modernization, combined with modern distributed resource management technology, it presents a fusion of cloud computing and parameterization, modular rapid design of agricultural CAE service platform, researches on its key technologies, designs the concept and implementation. In the SaaS service model, machine parts, modular and parametric design concept constructed agricultural machinery parts CAE parametric modeling and finite element analysis of cloud services platform, and using finite element method (FEM) collaborative simulation is calculated as the object of study, it designs the manufacture of farm machinery of cloud services platform feasibility,which has been verified. Finally by the typical agricultural harvester parts modeling and finite element analysis ,it was found that cloud design service platform can quickly through the method of input parameters obtained harvester support member, and the realize high speed of finite element analysis,which showed to be feasible in the design of the modern agricultural.

farm machinery design; CAE service platform; cloud computing； SaaS service; collaborative simulation

2016-07-05

河南省科技厅重点科技攻关项目(122102210488)

郭红宾(1982-)，男，河南鹤壁人，讲师，硕士，(E-mail)hbguo2016@sina.con。

S126；TP311.52

A

1003-188X(2017)10-0236-05