AI技术重塑高端复合材料的设计路径_

上期，数字化研发部经理廖建斌

为大家分享了

如何借助AI技术加速复合材料研发设计

实现碳纤维自行车车架仿真优化与制造

在高端复合材料应用到自行车车架的研发和制造过程中，您认为最大的技术挑战是什么?

在高端复合材料的研发和制造过程中，我们面临了多方面的技术挑战。

1.材料理解挑战。复合材料，尤其是碳纤维材料以轻量化闻名。与传统金属材质相比，碳纤维具有更高的比强度和比模量（比强度:材料的强度与其密度之比，比模量:材料的模量与密度之比，比强度和比模量较高说明材料质量轻，而强度和刚度大），这使得碳纤维自行车在保持或提高强度的同时，能够显著减轻重量。但如何充分利用这些特性并优化组合，以达到最佳的力学性能、耐久性和安全性，是一个巨大的挑战。

2.设计工艺挑战。碳纤维材料可以通过复杂的编织和层压工艺，实现各种流线型和空气动力学优化的车身设计，这些设计不仅美观，还能有效减少风阻，提升骑行效率。但是，复合材料的制造工艺要求极高，任何微小的误差都可能对最终产品的性能产生重大影响。

3.性能安全挑战。现代碳纤维自行车在制造过程中，需要采用先进的模拟仿真技术和严格的质量控制体系，确保每一款车型都能达到最佳的力学性能和安全性能。

4.成本控制挑战。因为复合材料通常使用成本较高的原材料，并且涉及复杂的生产工艺，需要通过技术创新和工艺优化，提高生产效率并减少浪费。

图1 基于高端复合材料设计制造的自行车

面对这些挑战，我们首先需要深入理解复合材料的特性，理解这些材料之间的相互作用，以确保最终产品满足性能要求；其次，精确的制造工艺也是关键，因为复合材料的制造过程需要极高的精确性，需要严格控制温度、压力、固化时间等参数，以确保材料能够充分固化并达到预期的力学性能，同时，还需要考虑复合材料的层叠结构、编织方式和成型工艺等因素，以实现最佳的轻量化效果和空气动力学性能。在此基础上，我们引入了先进的模拟软件和高性能计算设备，例如惠普Z系列Z4G5 AI工作站，大大提高了设计和仿真的精确性，不断优化了我们的生产工艺，有助于减少实际生产中的成本浪费。此外，我们建立了严格的质量控制流程，确保每批生产的部件都能满足高标准。通过这些措施，我们能够克服技术挑战，推动高端复合材料技术的发展。

您能详细描述一下使用HyperWorks等仿真工具在碳纤维自行车车架设计中的具体应用和取得的成果吗？

碳纤维自行车车架的设计依赖于多层不同角度的碳纤维布的精确叠合，每一层的特性和方向都对产品性能有着显著影响。自行车车架的结构复杂性要求在仿真分析前进行精确的网格化处理，这是确保分析结果准确性的基础。为此，需要仿真软件能够高效处理复杂的几何形状，并生成高质量的网格，以满足这一要求。

为了解决这些问题，我们通过采用HyperWorks的OptiStruct模块，实现了对自行车车架设计的深度优化。OptiStruct在尺寸优化、形状优化和铺层顺序优化方面发挥着关键作用，显著提升了设计的整体质量。此外，我们利用solidThinking Inspire软件，迅速创建出满足性能标准的几何布局，并导出创新的设计概念。在自行车车架设计的模型创建和网格划分阶段，HyperMesh发挥了关键作用，确保了模型的精确性和计算效率，为后续的仿真分析奠定了坚实的基础。

图2 借助尺寸优化确定材料的最佳厚度

过去赖于普通工作站和个人电脑的混合配置，但这些设备的使用年限较长，性能开始显得捉襟见肘。为了解决这一问题，我们引入了惠普Z系列Z4G5 AI工作站，在使用HyperWorks进行复杂求解任务时，工作效率提升了80%左右。特别是在模型的转换与编辑过程中，包括快速的数据替换、流畅的图形显示以及高效的求解能力。具体来说，原本需要24小时完成的求解工作，现在仅用大约4小时52分钟就能完成，而且通过将核心数据保留在本地，我们确保了数据的安全性和私密性。