13 décembre 2016
L’article suivant présente une nouvelle technique de simulation EF (KBC-FE), qui réduit les coûts de calcul en effectuant des simulations sur un environnement de cloud computing, grâce à l’application de modules individuels. De plus, il établit un réseau de collaboration transparent entre des scientifiques de renommée mondiale, permettant l’intégration de modules de connaissances de pointe dans les simulations EF.
L'objectif général de la méthode de simulation par éléments finis (EF) basée sur le cloud et fondée sur les connaissances est de combiner des expertises provenant de différents domaines au sein d'un portail unique afin d'améliorer la capacité et la précision des simulations de procédés de mise en forme, sans augmenter significativement la difficulté de leur utilisation. Cette méthode peut aider à répondre à des questions clés dans le domaine de la mise en forme de tôles, telles que le réglage des paramètres permettant de former correctement les composants, ou la prédiction de la durée de vie des outils de mise en forme. Un avantage majeur de cette méthodologie est qu'elle permet d'utiliser des modèles prédictifs avancés avec n'importe quel logiciel de simulation par éléments finis, sans nécessiter de modifications des modèles eux-mêmes.
En général, les personnes novices dans cette méthode pourront l'utiliser très facilement en raison de l'interface utilisateur conviviale. Une démonstration visuelle montrera à quel point il est simple d'intégrer des modèles prédictifs avancés dans des simulations EF classiques. Cette section explique comment le calcul KBC-FE peut être utilisé pour prédire l'emboutissabilité dans un procédé de forgeage à chaud.
Démarrez un nouveau projet dans le logiciel de simulation EF. Sélectionnez le procédé de formage à chaud par estampage et le type de solveur PAM-AutoStamp lors de l'enregistrement du projet. Ensuite, importez la matrice intérieure de porte en cliquant d'abord sur les outils d'importation CAO, nommez l'objet importé « die », activez la stratégie de formage à chaud pour mailler les outils, puis importez et transférez le fichier géométrique IGS de la porte intérieure dans l'interface graphique.
À présent, répétez le processus pour importer le poinçon et le serre-flan. Ensuite, sous l’onglet configuration, cliquez sur flan. Puis, dans l’éditeur de flan, cliquez sur ajouter un flan.
Définissez le nouvel objet comme blanc et réglez le type sur blanc de surface. Choisissez maintenant le contour comme type de définition, puis importez la forme du blanc en cliquant sur « Importer à partir d'un fichier CAO ». Sous les options de maillage, définissez le raffinement comme niveau imposé et sélectionnez le niveau un.
Ensuite, désactivez le maillage automatique et réglez la taille du maillage à quatre millimètres. Poursuivez en définissant les propriétés du matériau dans l'éditeur vide. Sous l'onglet matériau, cliquez sur charger un matériau, puis sélectionnez le matériau AA-six-zéro-quatre-vingt-deux.
Définissez le sens de laminage sur X égal à un. Réglez l'épaisseur de la brame à deux millimètres et la température initiale de la brame à 490 degrés Celsius. Ensuite, accédez à l'onglet configuration, cliquez sur processus, puis sélectionnez l'icône plus pour charger une nouvelle macro.
Ensuite, accédez au dossier de formage à chaud du poinçon et sélectionnez le fichier GPA de validation du double effet HF. Dans la boîte de dialogue de personnalisation, activez les objets de la tôle brute, de la matrice, du poinçon et du serre-flan. Sous l'onglet étapes, activez la gravité, le maintien, le poinçonnage et la trempe.
Maintenant, configurez tous les paramètres dans les attributs de l'objet sous l'onglet de configuration pour qu'ils correspondent au dispositif expérimental réel. Définissez les coefficients de transfert de chaleur en fonction de l'écart et de la pression de contact. Ensuite, cliquez sur l'icône de vérification pour contrôler la configuration afin de détecter d'éventuelles erreurs, et s'il n'y en a aucune, cliquez sur l'icône de calcul pour démarrer la simulation sur l'ordinateur hôte.
Après avoir observé les résultats, exécutez un script permettant d'exporter la déformation principale, la déformation secondaire et les valeurs des courbes de température pour tous les éléments de tous les états de simulation sous forme de fichiers ascii, puis enregistrez les fichiers. En exploitant les données de cette manière, aucune information concernant la géométrie du composant n'est transférée vers le portail en ligne, protégeant ainsi toute information confidentielle. Accédez maintenant à smart forming, le portail nouvellement créé pour les simulations KBC-FE, et connectez-vous à votre propre profil utilisateur.
Sélectionnez le module de prédiction de la limite de formage et exportez les fichiers de résultats de simulation vers l'ordinateur en nuage. Ensuite, saisissez le nombre d'états dans la simulation, entrez manuellement les détails et les paramètres de la simulation, puis démarrez le calcul. Une fois le calcul effectué, téléchargez les résultats depuis l'ordinateur en nuage pour les visualiser dans votre simulation EF.
Ensuite, chargeez l'état final des résultats de la simulation par éléments finis, puis, sous l'onglet contours, cliquez sur importé, puis sur valeurs scalaires. Sélectionnez ascii pour afficher les résultats de la prédiction de la limite de formage. Cette section explique comment le calcul KBC-FE peut être utilisé pour prédire la durée de vie des outils à l'aide d'un procédé de formage alternatif.
Créez et nommez un nouveau projet de simulation dans le logiciel de simulation EF. Sélectionnez le procédé comme emboutissage standard et le type de solveur comme PAM AutoStamp lors de l'enregistrement du projet. Ensuite, importez la géométrie de la matrice en cliquant sur l'outil d'importation de CAO.
Ensuite, importez et transférez le fichier géométrique IGS du massif en forme de U dans l'interface graphique. Sélectionnez la stratégie de validation pour le maillage des outils et définissez la taille du maillage à deux millimètres, avec un angle maximal de cinq. Nommez l'objet importé « massif ».
De la même manière, importez le poinçon et le serre-flan. Maintenant, dans la configuration, cliquez sur flan, puis ajoutez le flan dans l'éditeur de flan. Définissez le nouvel objet comme flan, puis sélectionnez le type comme flan de surface.
Ensuite, choisissez quatre points pour le type de définition et réglez la taille de la pièce à 120 par 80 millimètres carrés. Assurez-vous que le maillage automatique est désactivé et réglez la taille du maillage à un virgule cinq millimètre. Définissez maintenant les propriétés du matériau dans l'éditeur de pièce.
Cliquez sur charger un matériau dans l'onglet matériau et sélectionnez le matériau AA cinq-sept-cinq-quatre H un-un-un comme propriétés du matériau. Ensuite, réglez l'épaisseur de la tôle à un point cinq millimètre avec une température initiale de 20 degrés Celsius. Poursuivez en cliquant sur processus dans l'onglet configuration et sélectionnez l'icône plus pour charger une nouvelle macro.
Accédez au dossier de faisabilité du poinçon et sélectionnez le fichier GPA de pointage double action uniquement. Dans la boîte de dialogue de personnalisation, activez la tôle brute, la matrice, le poinçon et le serre-flan. Sous les étapes, activez le poinçonnage.
Maintenant, configurez tous les paramètres de la simulation afin qu'ils correspondent à la configuration réelle de l'expérience. Ensuite, cliquez sur « vérifier » dans la configuration pour vous assurer qu'aucune erreur n'a été commise. Cliquez maintenant sur l'icône de calcul et lancez le calcul pour une simulation de flexion en forme de U à 11 états sur l'ordinateur hôte.
Lorsque la simulation est terminée, exécutez un script pour exporter des fichiers ascii contenant les données de coordonnées et les données de pression de contact pour la matrice. Ensuite, à partir du portail de formage intelligent, sélectionnez le module de prédiction de durée de vie de l'outil, saisissez manuellement les détails de la simulation ainsi que le nombre d'états dans la simulation, puis exportez les fichiers de résultats de simulation vers l'ordinateur en nuage. Ensuite, démarrez le calcul.
Une fois le calcul terminé, téléchargez les résultats et visualisez leur état final dans le logiciel de simulation par éléments finis. Pour ce faire, accédez à l'onglet contours, cliquez sur importé, puis sur valeurs scalaires. Ensuite, sélectionnez ascii pour afficher les résultats de la prédiction de la durée de vie de l'outil.
La forme initiale du flan, adoptée à partir d'un procédé conventionnel d'estampage à froid, a été utilisée dans la simulation KBC-FE. Les résultats expérimentaux obtenus avec cette forme présentaient de grandes zones de rupture visibles après l'estampage à chaud. Après une itération de l'optimisation de la forme du flan, un panneau presque entièrement satisfaisant a été formé, avec un ainceissement nettement réduit.
On peut observer qu'il subsiste encore un indice de rétrécissement au niveau des poches dans les coins supérieur droit et gauche du panneau. Après une optimisation supplémentaire, une forme brute sans rétrécissement visible sur le panneau a été obtenue. La forme brute optimisée a été validée par des essais d'emboutissage à chaud réalisés sur une ligne de production entièrement automatisée.
Pour étudier les effets de la force de maintien de la tôle sur la durée de vie de l'outil, trois forces de maintien ont été examinées. À une vitesse de formage constante de 250 millimètres par seconde, après plus de 300 cycles de formage, l'épaisseur résiduelle du codage a diminué à mesure que la force de maintien augmentait. La représentation graphique de la pression et de l'épaisseur résiduelle du codage en fonction de la distance curviligne le long de la matrice a montré que l'usure du codage se produisait principalement au rayon d'entrée de la matrice.
Les deux valeurs maximales de réduction de l'épaisseur de codage correspondent aux pics de pression. En développant simultanément les modèles prédictifs et en les mettant en œuvre sous forme de modules sur le portail de formage intelligent, la précision des simulations EF commerciales peut être considérablement améliorée sans avoir recours à des sous-programmes complexes. Lors de la mise en œuvre de cette procédure, il est important de garder à l'esprit que différents modules doivent être étalonnés en fonction de l'alliage de tôle métallique simulé.
En plus de permettre la prédiction des limites et de la durée de vie des outils, d'autres caractéristiques des procédés de mise en forme pourraient être capturées à l'aide de cette technique, telles que l'évolution de la microstructure et la prédiction de la résistance après mise en forme. Cela signifie que les spécialisations des principaux scientifiques du monde entier peuvent désormais être reliées entre elles en contribuant aux travaux sur la mise en forme des métaux sous forme de modules. Les conséquences de cette technique s'étendent au domaine du big data.
Les informations sur les conditions de formation provenant de nombreux processus peuvent être regroupées pour une analyse pertinente afin de guider les futurs travaux expérimentaux et les développements de modèles.
Cet article présente la méthode de simulation par éléments finis dans le cloud basée sur les connaissances (KBC-FE), qui intègre diverses spécialités au sein d'une seule plateforme afin d'améliorer la précision des simulations de procédés de mise en forme. Elle permet aux utilisateurs d'exploiter des modèles prédictifs avancés sans modifier les logiciels de simulation par éléments finis existants.
Les méthodes avancées de simulation par éléments finis, telles que la méthode par éléments finis basée sur le cloud et sur des connaissances (KBC-FE), répondent à la complexité croissante et aux exigences prédictives liées à la mise en forme des matériaux dans la recherche et le développement automobile et aérospatial. En intégrant des modèles avancés de matériaux et de frottement à un calcul basé sur le cloud, la méthode KBC-FE améliore la précision de la simulation et l'efficacité opérationnelle aux points critiques de conception et de fabrication. Cette capacité favorise une itération rapide, la réduction des risques et une prise de décision fondée sur les données tout au long du processus de développement des produits.
La simulation KBC-FE s'intègre parfaitement du début de la conception du procédé jusqu'à la validation préclinique de la fabrication, permettant une optimisation itérative et un soutien aux décisions fondé sur les données.