Optimisation

Optimisation

Mots-clés

  • toute la géométrie
  • une fonction
  • plusieurs paramètres
  • optimisation contrant
  • optimisation de trajectoire
  • masse, raideur
  • position masse
  • maximum, RMS, moyenne

Le module d'optimisation de SAM Professionel offre une optimisation contrainte sur plusieurs paramètres d'une fonction simple, basée sur un mélange d'algorithme évolutionnaire et de la méthode Simplex.
Contraintes sont traitées en traitant chaque violation d'une contrainte comme une pénalité qui est ajoutée à l'original, fonction de coût. Le logiciel offre la possibilité de définir des expressions propres de l'ensemble standard de résultats via un analyseur formule avancé. Cette option est également utilisée pour définir et ajouter des pénalités.

En prenant le dessin/topologie comme point de départ, il est possible d'améliorer la précision de la trajectoire d'un point coupleur par rapport à la trajectoire cible en modifiant la géométrie du mécanisme dans une fourchette prédéfinie. On peut également minimiser le pic ou la valeur efficace de la rotation motrice d'un mécanisme en ajoutant une masse de compensation pour laisser SAM déterminer la valeur optimale de la masse et sa position
dans la fourchette indiquée. Comme dans le cas d'une optimisation de trajectoire, l'utilisateur peut aussi entrer une fonction de référence et minimiser les différences entre les deux modèles. Prenons l'exemple d'un équipement de remise en forme : on recherche généralement une force prédéfinie qui servira de fonction de déplacement. Le but de l'optimisation peut être la minimisation ou la maximisation d'une variété de propriétés (pic, valeur efficace, moyenne...) ou la différence entre le comportement actuel et le comportement visé d'un mécanisme, telle que :

  • Trajectoire d'un noeud (avec ou sans indication de minutage)
  • Tout mouvement ou toute intensité de force (comme fonction de temps ou d'autre valeur)

SAM recherche la solution optimum en modifiant les propriétés suivantes, dans la
fourchette indiquée par l'utilisateur :

  • Géométrie du mécanisme
  • Propriétés de l'élément – masse, constante du ressort, rapport de transmission.

Le processus d'optimisation de SAM est basé sur une approche en deux étapes :

  • Exploration de l'espace de conception
  • Optimisation d'une solution spécifique

Tout d'abord, l'espace paramétré entier est exploré globalement, grâce à une combinaison d'une technique Monte-Carlo et d'une sorte d'Algorithme évolutionnaire, technique d'optimisation dérivée d'une optimisation génétique. Les meilleurs résultats d'une telle exploration globale sont indiqués dans la fenêtre Explorer, qui affiche la valeur de la fonction d'optimisation et les paramètres correspondants. La solution offrant les meilleures
propriétés apparaît en tête de liste.


Le concepteur peut ensuite sélectionner l'un de ces résultats dans la fenêtre Explorer et lancer une optimisation locale. Cette recherche locale peut reposer sur une méthode Simplex ou sur un algorithme évolutionnaire avec une fourchette de paramètres plus réduite, centrée sur la solution choisie.

La combinaison d'une exploration globale et d'une optimisation locale – le concepteur participant au choix du mécanisme à optimiser – doit offrir le meilleur compromis entre vitesse et couverture de l'espace de conception. Des options peuvent aussi être paramétrées de façon à permettre une optimisation entièrement automatique.

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