Reducing Weld Distortion in Automotive Manufacturing: A Case Study of Gestamp Tallent Ltd

适用行业

汽车

适用功能

采购
产品研发

用例

制造过程模拟
交通监控

挑战

焊接变形是钢板产品制造中的一个重要问题，尤其是在公差严格且复杂的高性能部件已成为常态的汽车行业。焊缝冷却引起的收缩导致变形严重到需要额外的工艺来重新获得丢失的几何形状。零件的焊接顺序很大程度上影响零件的变形，因为刚度会根据已执行的焊接而显着变化。 Gestamp Tallent Ltd 是世界一流的尖端汽车产品设计者、开发商和制造商，面临着准确预测焊接变形并优化焊接图案以减少变形的挑战。他们使用 BMW MINI 前副车架塔来演示焊接变形优化方法。由于其又高又薄的尺寸，该塔特别容易变形。

关于客户

海斯坦普 Tallent Ltd 是一家世界一流的设计商、开发商和制造商，为汽车行业提供尖端的底盘结构和悬架产品、白车身结构、模块和系统。他们专注于开发创新设计的产品，以实现越来越安全、更轻的车辆，从而减少能源消耗和环境影响。海斯坦普在 20 个国家/地区设有 96 家制造工厂，在全球拥有超过 30,000 名员工，不断在增长型市场中扩张。他们使用 BMW MINI 前副车架塔来演示焊接变形优化方法。

解决方案

为了应对这一挑战，Gestamp Tallent 选择 Altair 的 HyperWorks CAE 平台用于其优化项目。他们选择 Altair HyperStudy 来进一步研究焊缝去除优化。 HyperStudy 使用户能够对来自众多仿真代码的模型运行实验设计 (DOE)、优化和随机研究。为了防止优化算法从塔架上去除过多的焊缝并损害结构完整性，引入了对塔架在负载下的刚度的约束。最初使用的优化算法是由 HyperStudy 管理的 HyperStudy 自适应响应面法 (ARSM)。 ARSM 算法给出局部解后，运行遗传算法来研究更好的全局解的可能性。然后将混合方法多目标（HMMO）用于梯度和全局搜索算法。 HyperStudy 还用于优化焊接顺序，以尽量减少塔架的变形。

运营影响

By using HyperStudy, Gestamp Tallent was able to balance the welds and suggest the most effective pattern to significantly reduce distortion without adding additional process costs or reducing the performance of the part. The use of HyperStudy to reduce weld distortion and define an optimum welding procedure produces high-performance, manufacture-friendly assemblies without expensive tool changes. The technology used in this project is generic and can be applied to any weld distortion project without any adaptation. This method is also best applied to areas in which welds can be balanced such that the distortional effects of one weld may be cancelled out or minimized by another.

数量效益

Initial analysis work identified 20% of the total welds were critical for the stiffness and strength of the tower while inducing minimal distortion.
The weld removal optimization gave a 56% reduction in the distortion predicted at the top of the tower for an equivalent design.
The weld sequencing optimization resulted in a welding process with a predicted 93% reduction in distortion.