<p>U disertaciji se prikazuje modularni sistem za projektovanje alata za<br />injekciono presovanje plastike. Analizirani su različiti prilazi u<br />projektovanu alata. Prikazana je koncepcija i funkcionisanje<br />razvijenog sistema. Verifikacija sistema je izvr&scaron;ena na konkretnim<br />plastičnim proizvodima. Na kraju su dati odgovarajući zaključci i<br />mogući pravci budućih istraživanja.</p> / <p>The dissertation shows the development of the modular system for<br />mold design for plastic injection molding. Different approaches were<br />analyzed in the field of mold design. The concept and functioning of<br />the developed modular system is presented. Validation of the<br />proposed system is made with the specific plastic parts. At the end<br />the appropriate conclusions and possible directions for future<br />research are given.</p>

Einleitung und Motivation Im ZIM-Projekt Vestainnen wird die Entwicklung einer stationären Wirbelschichtfeuerungsanlage (SWSF) kleiner Leistung fortgesetzt. Dabei liegen die Schwerpunkte auf der Modellierung und Simulation der Belastungen an Anlage und den Abläufen in der Feuerung. Insgesamt sind am Projekt sieben Partner beteiligt, die parallel und weitgehend unabhängig arbeiten und die Entwicklung ihres Teilprojekts vorantreiben. Bedingt durch die Vielfalt der Aufgaben kommt bei jedem Partner eine eigene, für die Teilaufgabe geeignete Softwarelösung zum Einsatz. Um die Entwicklungsergebnisse jedoch gemeinsam nutzen zu können, müssen diese eigenständigen Teilmodelle jederzeit auf einen gemeinsamen Stand gebracht werden können, um dieselbe Baugröße und Konfiguration der SWSF abzubilden.

Generally, a design process involves multiple modeling and analysis interaction iterations accommodating changes and verifications. It is convenient to develop generative programs to automate some tedious and repetitive processes in order to minimize cycle times and the engineer’s routine efforts associated with various design stages. The proposed process model incorporates embedded engineering knowledge and generative Computer Aided Design (CAD) and Computer Aided Engineering (CAE) analysis for partial automation of product development. For improved efficiency and ease of operation, the process used a CAD/CAE integration approach with smart program development mechanism for automated modeling and analysis. A CAD/CAE integration method using a Common Data Model (CDM) containing all the required parametric information for both CAD modelling and CAE analysis is implemented. The CDM is used as a parametric data model repository and the supply source of input for those associative entities of CAD and CAE models and thus maintaining the associative dependencies among them. The pro-recorded journal file from the modeling and analysis software tool are used for rapid and easy program development of generative CAD and CAE. / Engineering Design

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Einleitung und Motivation Im ZIM-Projekt Vestainnen wird die Entwicklung einer stationären Wirbelschichtfeuerungsanlage (SWSF) kleiner Leistung fortgesetzt. Dabei liegen die Schwerpunkte auf der Modellierung und Simulation der Belastungen an Anlage und den Abläufen in der Feuerung. Insgesamt sind am Projekt sieben Partner beteiligt, die parallel und weitgehend unabhängig arbeiten und die Entwicklung ihres Teilprojekts vorantreiben. Bedingt durch die Vielfalt der Aufgaben kommt bei jedem Partner eine eigene, für die Teilaufgabe geeignete Softwarelösung zum Einsatz. Um die Entwicklungsergebnisse jedoch gemeinsam nutzen zu können, müssen diese eigenständigen Teilmodelle jederzeit auf einen gemeinsamen Stand gebracht werden können, um dieselbe Baugröße und Konfiguration der SWSF abzubilden.

Submitted by João Arthur Martins (joao.arthur@ufpe.br) on 2015-03-05T18:05:44Z No. of bitstreams: 2 dissertação de José Ricardo Menezes3_Definitivo.pdf: 8016285 bytes, checksum: 6836a5a08efb99012d720c033bcee7af (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T18:05:44Z (GMT). No. of bitstreams: 2 dissertação de José Ricardo Menezes3_Definitivo.pdf: 8016285 bytes, checksum: 6836a5a08efb99012d720c033bcee7af (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2012-04-17 / Este estudo apresenta a utilização de recursos CAD e CAE como ferramentas de desenvolvimento de novos produtos com proposição ao aumento dos índices de confiabilidade. Para atingir esta meta buscou-se a implementação de um componente do sistema de conformação mecânica por injeção em uma indústria fabricante de chuveiros elétricos. A aplicação de ferramentas qualitativas detectou as falhas críticas do referido sistema e delimitou uma especificação de projeto para concepção de alternativa de solução. A análise por elementos finitos (FEA), permitiu a construção de um novo modelo de agulha para o molde de injeção em consonância às premissas estabelecidas. Decorrido o período da implantação e ajustes pertinentes coletou-se novas amostras da aplicação prática, cujo objetivo foi comparar aos resultados do sistema convencional. Os resultados consolidados corroboram para um aumento significativo dos critérios de desempenho observados, sobretudo no que concerne às funções taxa de falhas, MTTF, e confiabilidade, permitindo-se inferir que os recursos computacionais, constituem-se como alternativa insofismável para resolução dos problemas projetuais desta natureza.

The purpose of this thesis is to develop a power seat structure that can serve as an alternativeto the one developed by Koenigsegg for their upcoming model Gemera and potentially others.The power seat structure will be designed around an existing chassis and will use it as areference to create an accommodating power seat structure. It will be designed to be used witha fixed-back seat that is used in the development process of the Gemera.Koenigsegg requires that the power seat structure allows for horizontal and lifting motion, aswell as tilting. These functions will be adapted to the power seat structure designed by theproject group.Due to confidentiality concerns, some parts of this thesis will not be made available to thepublic.

Maitriser le triptyque coût-qualité-délai lors des différentes phases du Processus de Développement d’un Produit (PDP) dans un environnement de plus en plus concurrentiel est un enjeu majeur pour l’industrie. Le développement de nouvelles méthodes et de nouveaux outils pour adapter une représentation du produit à une activité du PDP est l’une des nombreuses pistes d’amélioration du processus et certainement l’une des plus prometteuses. Cela est particulièrement vrai dans le domaine du transfert de modèles de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) vers des activités de simulations numériques. Actuellement, les méthodes et outils de préparation d’un modèle CAO original vers un modèle dédié à une activité existent. Cependant, ces processus de préparation sont des tâches complexes qui reposent souvent sur les connaissances des experts et sont peu formalisés, en particulier lorsque l’on considère des maquettes numériques riches comprenant plusieurs centaines de milliers de pièces. Pouvoir estimer a priori l’impact de la préparation de la maquette numérique sur le résultat de la simulation permettrait d’identifier dès le début le meilleur processus et assurerait une meilleure maitrise des processus et des coûts de préparation. Cette thèse a pour objectif de relever ce défi en utilisant des techniques d’intelligence artificielles capables d'imiter et de prévoir un comportement à partir d'exemples judicieusement choisis. L’idée principale est d’utiliser des exemples de préparation de maquettes numériques comme entrées d’algorithmes d’apprentissage pour configurer des estimateurs de la performance d’un processus. Lorsqu’un nouveau cas se présente, ces estimateurs pourront alors prédire a priori l’impact de la préparation sur le résultat de l’analyse sans avoir à la réaliser. Afin d'atteindre cet objectif, une méthode a été développée pour construire une base d’exemples représentatifs, identifier les variables d’entrée et de sortie déterminantes et configurer des modèles d’apprentissage. La performance d’un processus de préparation sera évaluée à l’aide de critères tels que des coûts de préparation, des coûts de simulation et des erreurs sur le résultat de l’analyse dues à la simplification des modèles CAO. Ces critères seront les données de sortie des algorithmes d’apprentissage. Le premier challenge de l’approche proposée est d’extraire les données des modèles 3D complétées par des données relatives au cas de simulation qui caractérisent au mieux un processus de préparation , puis d’identifier les variables explicatives les plus déterminantes. Un autre challenge est de configurer des modèles d’apprentissage capables d’évaluer avec une bonne précision la qualité d’un processus malgré un nombre limité d’exemples de processus de préparation et de données disponibles (seules les données relatives aux modèles CAO originaux, aux cas de simulation sont connues pour un nouveau cas). Au final, l’estimateur de la performance d’un processus aidera les analystes dans le choix d'opérations de préparation de modèles CAO. Cela ne les dispensera pas de la simulation mais permettra d'obtenir plus rapidement un modèle préparé de meilleure qualité. Les techniques d’intelligence artificielles utilisées seront des classifieurs de type réseaux de neurones ou arbres de décision. L’approche proposée sera appliquée à la préparation de modèles CAO riches pour l’analyse CFD. / Controlling the well-known triptych costs, quality and time during the different phases of the Product Development Process (PDP) is an everlasting challenge for the industry. Among the numerous issues that are to be addressed, the development of new methods and tools to adapt to the various needs the models used all along the PDP is certainly one of the most challenging and promising improvement area. This is particularly true for the adaptation of CAD (Computer-Aided Design) models to CAE (Computer-Aided Engineering) applications. Today, even if methods and tools exist, such a preparation phase still requires a deep knowledge and a huge amount of time when considering Digital Mock-Up (DMU) composed of several hundreds of thousands of parts. Thus, being able to estimate a priori the impact of DMU preparation process on the simulation results would help identifying the best process right from the beginning, and this will ensure a better control of processes and preparation costs. This thesis addresses such a difficult problem and uses Artificial Intelligence (AI) techniques to learn and accurately predict behaviors from carefully selected examples. The main idea is to identify rules from these examples used as inputs of learning algorithms. Once those rules obtained, they can be used as estimators to be applied a priori on new cases for which the impact of a preparation process can be estimated without having to perform it. To reach this objective, a method to build a representative database of examples has been developed, the right input and output variables have been identified, then the learning model and its associated control parameters have been tuned. The performance of a preparation process is assessed by criteria like preparation costs, analysis costs and the errors induced by the simplifications on the analysis results. The first challenge of the proposed approach is to extract and select most relevant input variables from the original and 3D prepared models, which are completed with data characterizing the preparation processes. Another challenge is to configure learning models able to assess with good accuracy the quality of a process, despite a limited number of examples of preparation processes and data available (the only data known to a new case are the data that characterize the original CAD models and simulation case). In the end, the estimator of the process’ performance will help analysts in the selection of CAD model preparation operations. This does not exempt the analysts to make the numerical simulation. However, this will get faster a simplified model of best quality. The rules linking the output variables to the input ones are obtained using AI techniques such as well-known neural networks and decision trees. The proposed approach is illustrated and validated on industrial examples in the context of CFD simulations.

Les entreprises aéronautiques ont un besoin continu de générer de grands et complexes modèles de simulation, en particulier pour simuler le comportement structurel de sous-systèmes de leurs produits. Actuellement, le pré-traitement des modèles de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) issus des maquettes numériques de ces sous-systèmes en Modèles Eléments Finis (MEF), est une tâche qui demande de longues heures de travail de la part des ingénieurs de simulation, surtout lorsque des idéalisations géométriques sont nécessaires. L'objectif de ce travail de thèse consiste à définir les principes et les opérateurs constituant la chaîne numérique qui permettra, à partir de maquettes numériques complexes, de produire des géométries directement utilisables pour la génération de maillages éléments finis d'une simulation mécanique. A partir d'une maquette numérique enrichie d'information sur les interfaces géométriques entre composants et d'information sur les propriétés fonctionnelles de l'assemblage, l'approche proposée dans ce manuscrit est d'ajouter un niveau supplémentaire d'enrichissement en fournissant une représentation structurelle de haut niveau de la forme des composants CAO. Le principe de cet enrichissement est d'extraire un graphe de construction de modèles CAO B-Rep de sorte que les processus de génération de forme correspondants fournissent des primitives volumiques directement adaptées à un processus d'idéalisation. Ces primitives constituent la base d'une analyse morphologique qui identifie dans les formes des composants à la fois des sous-domaines candidats à l'idéalisation mais également les interfaces géométriques qui leurs sont associées. Ainsi, les modèles de composants et leurs représentations géométriques sont structurés. Ils sont intégrés dans la maquette numérique enrichie qui est ainsi contextualisée pour la simulation par EF. De cette maquette numérique enrichie, les objectifs de simulation peuvent être utilisés pour spécifier les opérateurs géométriques adaptant les composants et leurs interfaces lors de processus automatiques de préparation d'assemblages. Ainsi, un nouveau procédé d'idéalisation de composant unitaire est proposé. Il bénéficie de l'analyse morphologique faite sur le composant lui fournissant une décomposition en sous-domaines idéalisables et en interfaces. Cette décomposition est utilisée pour générer les modèles idéalisés de ces sous-domaines et les connecter à partir de l'analyse de leurs interfaces, ce qui conduit à l'idéalisation complète du composant. Enfin, le processus d'idéalisation est étendu au niveau de l'assemblage et évolue vers une méthodologie de pré-traitement automatique de maquettes numériques. Cette méthodologie vise à exploiter l'information fonctionnelle de l'assemblage et les informations morphologiques des composants afin de transformer à la fois des groupes de composants associés à une même fonction ainsi que de traiter les transformations d'idéalisation de l'assemblage. Pour démontrer la validité de la méthodologie, des opérateurs géométriques sont développés et testés sur des cas d'application industriels. / Aeronautical companies face a significant increase in complexity and size of simulation models especially at the level of assemblies, sub-systems of their complex products. Pre-processing of Computer Aided Design (CAD) models derived from the digital representation of sub-systems, i.e., Digital Mock-Ups (DMUs), into Finite Elements Analysis (FEA) models requires usually many tedious manual tasks of model preparation and shape transformations, in particular when idealizations of components or assemblies have to be produced. Therefore, the purpose of this thesis is to make a contribution to the robust automation of the time-consuming sequences of assembly preparation processes. Starting from an enriched DMU with geometrical interfaces between components and functional properties, the proposed approach takes DMU enrichment to the next level by structuring components' shapes. This approach extracts a construction graph from B-Rep CAD models so that the corresponding generative processes provide meaningful volume primitives for idealization application. These primitives form the basis of a morphological analysis which identifies the sub-domains for idealization in the components' shapes and their associated geometric interfaces. Subsequently, models of components as well as their geometric representation get structured in an enriched DMU which is contextualized for FEA application. Based on this enriched DMU, simulation objectives can be used to specify geometric operators that can be robustly applied to automate components and interfaces shape transformations during an assembly preparation process. A new idealization process of standalone components is proposed while benefiting from the decomposition into sub-domains and their geometric interfaces provided by the morphological analysis of the component. Interfaces between sub-domains are evaluated to robustly process the connections between the idealized sub-domains leading to the complete idealization of the component. Finally, the scope of the idealization process is extended to shape transformations at the assembly level and evolves toward a methodology of assembly pre-processing. This methodology aims at exploiting the functional information of the assembly and interfaces between components to perform transformations of groups of components and assembly idealizations. In order to prove the applicability of the proposed methodology, corresponding operators are developed and successfully tested on industrial use-cases.

Orientador: João Alberto Venegas Requena / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo / Made available in DSpace on 2018-08-09T16:24:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_MauricioGuilhermeQuilez_M.pdf: 5444391 bytes, checksum: f64376df9364d46cfcb18e6ba06eff3a (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de códigos de computador que têm a finalidade de automatizar as etapas principais de um projeto de estruturas metálicas através das linguagens AutoLISP e Delphi5. Os projetos de estruturas metálicas em estudo são os de coberturas com treliças planas constituídas de barras com perfis tubulares laminados sem costuras e seus contraventamentos. Estes perfis tubulares, ainda pouco utilizados em estruturas planas no Brasil, vêm sendo disseminados através do uso de programas que ajudam os engenheiros a utilizá-los adequadamente em seus projetos tendo em vista que resultam em estruturas mais leves e de fácil fabricação. Desta forma, houve a necessidade de desenvolver um sistema CAD/CAE, para automatizar a geração das geometrias das estruturas planas, além das representações gráficas do sistema geral tridimensional de contraventamentos da estrutura - CAD; exportar os dados para um programa integrado que realiza um processo otimizado de toda a análise estrutural e dimensionamento - CAE e, finalmente, retornar os dados processados para o ambiente CAD, para realizar o detalhamento automático das ligações da estrutura treliçada analisada. Todos os procedimentos adotados para automação dos projetos seguem recomendações de normas técnicas brasileiras principalmente a NBR8800/1986 / Abstract: This work has as objective to show a software that have the goal to automate the main stages of a steel structural design, using AutoLISP and Delphi5 languages. The steel structural designs in case are the roofs formed by plane trusses made by hollow sections frames. These hollow steel sections, which are not highly used in plane structures in Brazil, are being disseminated by the use of softwares that help civil engineers to use them correctly in their designs, in view of that they result in less weighted and easy manufactured structures. So, there is the necessity to develop a CAD/CAE system, that will automate the generation of the geometries from plane structures and the graphical designs from the three-dimentional general system - CAD; also, we have the necessity to export the data to an integrated computer program that executes an optimized process from the entire structural analysis and design - CAE; and, finaly, to return the proceeded data back to CAD environment, to draw the automatic details from the connections of the analyzed structure. All the procedures and methods used to automate the design follows the specifications of Brazilian Design Codes, mainly the NBR-8800/1986 / Mestrado / Estruturas / Mestre em Engenharia Civil