PAM-ASSEMBLY вычисляет смещения после каждого этапа сборочной последовательности, а также после снятия закреплений. Пользователь может оптимизировать, сравнивать и, наконец, выбирать наилучшие последовательности сварки и способы фиксации изделия. ПО PAM-ASSEMBLY не требует каких-либо особых знаний в области моделирования высоконелинейной физики сварочного процесса, так как оно основано на интуитивном процессе получения решения.

В PAM-ASSEMBLY для моделирования явлений, имеющих место при сварке агрегатов, применяется весьма эффективный для больших сборок локально-глобальный метод. Программа имеет легкий в использовании интерфейс. Физика сварочного процесса в полном объеме рассматривается при анализе локальных моделей, которые моделируются с использованием «Советчика (эксперта) по локальной модели» (Visual Local Model Advisor (VLMA)). Основная идея локально-глобального метода, который реализован в PAM-ASSEMBLY, — необходимость обеспечить точность моделирования, сохраняя все нюансы физики сварочного процесса, при этом обеспечивая эффективность вычислений с точки зрения времени даже в случае крупномасштабных сборок.

Пластина и подкрепляющие ребра, подготовленные к проведению сварочных работ

Результаты моделирования в PAM-Assembly процесса приварки продольных элементов к плоской панели с целью ее подкрепления. Предварительно рассчитывались локальные модели, затем остаточные силы были перенесены на глобальную модель с учетом указанной последовательности наложения швов (рис. а). Представлены результаты расчета деформаций в конструкции и сопоставление с натурным экспериментом (рис. б)

PAM-ASSEMBLY имеет следующие особенности, позволяющие свести к минимуму временные затраты при моделировании:

• хранение результатов, полученных на локальной модели, в библиотеке, которая доступна также при моделировании сварки других конструкций;
• автоматическое распознавание свариваемых компонентов и сварочных траекторий;
• графически управляемое позиционирование сечений локальных моделей;
• полностью автоматическое встраивание локальных моделей в глобальные структуры и связывание сеток. Это позволит экономить более 90% необходимого времени по сравнению с обычными методами построения сетки. Принимаются во внимание геометрические несовершенства модели;
• полностью автоматическое извлечение внутренних сил из локальных моделей и генерация нагрузки для глобальной модели.