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Industrial machine structural components’ optimization and redesign
Tese de doutoramento em Líderes para as Indústrias TecnológicasO corte por laser é um processo altamente flexível com numerosas vantagens sobre tecnologias concorrentes.
O crescimento do mercado é revelador do seu potencial, totalizando 4300 milhões de dólares americanos
em 2020. O processo é utilizado em muitas indústrias e as tendências atuais passam por melhorias ao nível
do tempo de ciclo, qualidade, custos e exatidão.
Os materiais compósitos (nomeadamente polímeros reforçados por fibras) apresentam propriedades
mecânicas atrativas para várias aplicações, incluindo a que se relaciona com o presente trabalho:
componentes de máquinas industriais. A utilização de compósitos resulta tipicamente em máquinas mais
eficientes, exatidão dimensional acrescida, melhor qualidade superficial, melhor eficiência energética e
menor impacto ambiental.
O principal objetivo deste trabalho é aumentar a produtividade de uma máquina de corte laser, através do
redesign de um componente crítico (o pórtico), grande influenciador da exatidão da máquina. Pretende-se
com isto criar uma metodologia genérica capaz de auxiliar no processo de redesign de componentes
industriais. Dado que o problema lida com dois objetivos concorrentes (redução de peso e aumento de
rigidez) e com um elevado número de variáveis, a implementação de uma rotina de otimização é um aspeto
central. É crucial demonstrar que o processo de otimização proposto resulta em soluções efetivas. Estas
foram validadas através de análise de elementos finitos e de validação experimental, com recurso a um
protótipo à escala.
O algoritmo de otimização usado é uma metaheurística, inspirado no comportamento de grupos de animais.
Algoritmos Particle Swarm são sugeridos com sucesso para problemas de otimização semelhantes. A
otimização focou-se na espessura de cada laminado, para diferentes orientações.
A rotina de otimização resultou na definição de uma solução quase-ótima para os laminados analisados e
permitiu a redução do peso da peça em 43% relativamente à solução atual, bem como um aumento de 25%
na aceleração máxima permitida, o que se reflete na produtividade da máquina, enquanto a mesma exatidão
é garantida.
A comparação entre os resultados numéricos e experimentais para os protótipos mostra uma boa
concordância, com divergências pontuais, mas que ainda assim resultam na validação do modelo de
elementos finitos no qual se baseia a otimização.Laser cutting is a highly flexible process with numerous advantages over competing technologies. These have
ensured the growth of its market, totalling 4300 million United States dollars in 2020. Being used in many
industries, the current trends are focused on reduced lead time, increased quality standards and competitive
costs, while ensuring accuracy.
Composite materials (namely fibre reinforced polymers) present attractive mechanical properties that poses
them as advantageous for several applications, including the matter of this thesis: industrial machine
components. The use of these materials leads to machines with higher efficiency, dimensional accuracy,
surface quality, energy efficiency, and environmental impact.
The main goal of this work is to increase the productivity of a laser cutting machine through the redesign of
a critical component (gantry), also key for the overall machine accuracy. Beyond that, it is intended that this
work lays out a methodology capable of assisting in the redesign of other machine critical components. As
the problem leads with two opposing objectives (reducing weight and increasing stiffness), and with many
variables, the implementation of an optimization routine is a central aspect of the present work. It is of major
importance that the proposed optimization method leads to reliable results, demonstrated in this work by a
finite element analysis and through experimental validation, by means of a scale prototype.
The optimization algorithm selected is a metaheuristic inspired by the behaviour of swarms of animals.
Particle swarm algorithms are proven to provide good and fast results in similar optimization problems. The
optimization was performed focusing on the thickness of each laminate and on the orientations present in
these.
The optimization routine resulted in a definition of a near-optimal solution for the laminates analysed and
allowed a weight reduction of 43% regarding the current solution, as well as an increase of 25% in the
maximum allowed acceleration, which reflects on the productivity of the machine, while ensuring the same
accuracy.
The comparison between numeric and experimental testing of the prototypes shows a good agreement, with
punctual divergences, but that still validates the Finite elements upon which the optimization process is
supported.Portuguese Foundation for Science and Technology - SFRH/BD/51106/2010