使用3D打印制作的方程式赛车转向柱底座5倍刚度! 节约90%材料
德国德累斯顿工业大学研究员Michael Süß称赞一款软件说“我太喜欢PolyNURBS这个好用的功能了,它能让我们快速获取优化结果和重建零件,并加速进入制造阶段。在过去,这始终是使用优化技术时遇到的最困难的部分。我们不再需要使用多个逆向工程工具,现在可以在一个工具,即solidThinking Inspire中就可以做到。”
solidThinking Inspire为什么让Michael如此印象深刻?原来,Michael通过Inspire基于增材制造方式重新设计了转向柱底座,将必要部件数量从四个减少为一个,节省了35%的重量(从500g减少至330g),新部件提升了5倍刚度,减少了50%的设计时间,使用新的制造流程,节省了90%的材料浪费。
提升5倍刚度,节约90%的材料浪费
一辆车的转向系统会影响到整车的灵活性与稳定性,对于高速行驶的赛车,转向系统的稳定表现会让整车在比赛中更灵活的穿越各种弯道和障碍,进而提高比赛成绩。
Michael Süß是德国德累斯顿工业大学(Technische Universität Dresden)的研究员,目前他的博士学位研究专注于增材制造/电子束熔融技术。除此之外,Michael还与德国Fraunhofer增材制造技术和先进材料研究所(IFAM)合作密切。Fraunhofer IFAM是欧洲领先的粘合技术、材料科学和制造技术领域研究机构之一。
Michael试图寻找一个案例,应用于他的研究报告。此时他回想起了曾经参与学生方程式赛车队时的经历。Michael说,“我曾在一个方程式赛车队中工作,并希望能够帮助到德累斯顿大学的在校车队。我请ELBFLORACE电动方程式赛车队推荐一个从事该项目的志愿者,以便深入合作。”由此,Michael遇到了德累斯顿工业大学在校学生Lucas Hofman。
挑战
Michael和Lucas一起,开始在汽车上寻找一个最有重新设计必要的部件,并以增材制造/电子束熔融方式生产。最终,他们选定的部件是方程式赛车的转向柱底座。Lucas指出,“当前的转向柱底座有四个不同的区域,彼此之间有着不同的角度。因此,用5轴铣床制造加工是非常困难。 目前生产这个部件的解决方案是由四个不同的铣削铝部件组成,并以螺栓连接在一起。 我们还发现了一些其他有必要进行重新设计并可以增材制造技术生产的部件,比如立柱。但我们最终还是选择了转向柱底座。因为我们觉得通过这个部分的改进,可以做出最为显著的性能提升和重量方案的改进。”
解决方案
Michael和Lucas是以不同的方式了解到的solidThinking Inspire。Michael是在Euromold国际模具展中的研讨会上首次接触到了Inspire。而Lucas则是在大学生方程式赛车工作坊中了解到的这个工具。他俩立即被工具带来的便利深深吸引。Michael指出,“我太喜欢PolyNURBS这个好用的功能了,它能让我们快速获取优化结果和重建零件,并加速进入制造阶段。在过去,这始终是使用优化技术时遇到的最困难的部分。我们不再需要使用多个逆向工程工具,现在可以在一个工具,即Inspire中就可以做到。”Michael和Lucas还注意到Inspire中还集成了分析工具,让他们能模拟部件在真实世界中所受到的工况。
图片:原始转向柱组件
图片:经由Inspire进行拓扑优化结果,来源Altair
由于是使用电子束熔融的方式生产部件,Michael和Lucas在设计部件时就有很大的自由度。 Michael指出:“电子束熔融与其他制造方法相比具有巨大的优势,我们的设计可以相当自由,因为设计约束非常少。”在掌握了Inspire后,Michael和Lucas非常笃定的认为,这是他们执行优化及精炼最终制造模型的最理想工具。Lucas指出:“Inspire拓扑优化技术允许我们确定部件的理想材料布局,PolyNURBS工具使我们能够极快地将模型从优化阶段转换到制造阶段。整个零件提炼过程只需要5-7小时,这实在是太快了!”
图片:通过Inspire中的PolyNURBS功能重塑造型,来源Altair
图片:全新增材制造部件(后处理之前)
一旦根据Inspire优化结果重新设计了新的部件,下一步就是将其制造出来了。这个阶段团队与Franhaufer IFAM合作完成。这个过程使用的是Arcam A2X电子束熔融设备。Michael解释说,“部件的制造时间约为29小时,是用钛合金制造的。电子束熔融技术对于这个过程非常重要,因为不需要像其他增材制造方法一样添加很多支撑结构。在后处理结束之后,该部件重量为330g,比原始部件的500g轻了35%。如果没有Inspire,这样大幅的重量节省是不可能完成的。Inspire的拓扑优化及其PolyNURBS工具令人印象非常深刻,它使我们能够以极快的速度从优化结果过渡到最终制造部件,我们一定会在未来更多地使用Inspire。”