פיתוח מודל חלופי לניסויים דיגיטליים בריתוך

Summary

פרוטוקול זה מתאר זרימת עבודה כללית לבניית רשת עצבית מלאכותית לסימולציה של ריתוך באמצעות מערכי נתונים שנוצרו אוטומטית באמצעות סקריפטים של Python עם פונקציות מאקרו. זרימת העבודה מאומתת מול מקרה אמת מידה הכולל ריתוך קו ישר במעבר יחיד. דיוק החיזוי של המודל החלופי מראה הסכמה חזקה עם סימולציות אלמנטים סופיים.

Abstract

תעשיית הייצור מסתמכת במידה רבה על תהליכי ריתוך כדי לחבר חומרים, ויוצרים רכיבים אינטגרליים במגזרים שונים. היבטים רבים ישפיעו על איכות הריתוך ולבסוף ישפיעו על שלמות המבנה של הריתוך. מתח שיורי המושרה על ידי ריתוך, תוצאה של המחזור התרמי הטבוע בתהליכים אלה, משפיע באופן משמעותי על השלמות המבנית והביצועים של רכיבים מפוברקים. הבנה וחיזוי מתח שיורי זה חיוני לשיפור האמינות והעמידות של מבנים מרותכים. עם זאת, הערכה מהירה של מערך ריתוך בניסויים דיגיטליים מציבה אתגרים משמעותיים, שכן סימולציה מסורתית עשויה לגזול זמן. מחקר זה מתאר את היישום של זרימת עבודה לבניית מודל חלופי מבוסס רשת עצבית מלאכותית כדי לחזות מתח שיורי הנגרם על ידי ריתוך. המודל נבנה באמצעות נתונים שנוצרו אוטומטית מסימולציות אלמנטים סופיים באמצעות סקריפטים של Python המבוססים על פונקציות מאקרו. בניגוד לשיטות מסורתיות המסתמכות על עיבוד מקדים ידני וסימולציות אלמנטים סופיים, גישה זו מפחיתה משמעותית את הזמן והמאמץ הנדרשים להגדרת סימולציה וחילוץ נתונים, ומשפרת את היעילות הכוללת. על ידי הבטחה שכל שלבי הסימולציה מבוצעים באופן עקבי באמצעות פונקציות מאקרו, השיטה מבטלת שונות הנגרמת על ידי אדם, מה שמוביל לשיפור יכולת השחזור. יתר על כן, האוטומציה של יצירת נתונים מאפשרת ליצור מערכי נתונים נרחבים הנחוצים לאימון מודלים של למידת מכונה, תוך התגברות על המגבלות של טכניקות מסורתיות עתירות עבודה. זרימת העבודה מכילה ארבעה שלבים עיקריים: בניית סימולציה סטנדרטית של אלמנטים סופיים לריתוך ואימות תוצאות הדמיית האלמנטים הסופיים מול נתוני ניסוי; לפתח סקריפטים ליצירת מערכי נתונים גדולים באמצעות פונקציית מאקרו המתעדת את שלבי העיבוד המקדים והעיבוד המאוחר של סימולציית האלמנטים הסופיים; השתמש בקבצי ה- Script כדי ליצור את הנתונים הנדרשים; לפתח מודלים חלופיים ולבחון את ביצועיהם. הרשת העצבית המלאכותית הדגימה דיוק גבוה בחיזוי רמות הלחץ, תוך התאמה הדוקה לתוצאות הסימולציה במערך נתוני הבדיקה ושגיאה ריבועית ממוצעת יחסית של 0.0024.

Introduction

בעת ביצוע ניסוי דיגיטלי לתרגול ריתוך, מתח שיורי הוא תוצאה מרכזית, מכיוון שהוא היבט קריטי של הערכת שלמות מבנית. מתח שיורי המושרה על ידי ריתוך נגרם על ידי שילוב של טמפרטורות גבוהות, קירור מהיר וכתוצאה מכך שיפועים תרמיים לא אחידים ואילוצים מכניים במהלך תהליך הריתוך¹. המתכת שומרת על לחץ גם לאחר ששיפוע הטמפרטורה הפנימי שוכך כתוצאה מעיוות פלסטי והידוק חיצוני. למתח שיורי יכולה להיות השפעה משמעותית על ההתנהגות והביצועים של רכיבים, במיוחד אלה הנתונים לעומס מחזורי או לחץ גבוה. זה יכול לגרום לסדקים ^2,3 ולהשפיע על חיי העייפות הכוללים⁴.

על מנת לשפר את אמינות האפיון של התפלגות מתח שיורי ריתוך, קבוצות כמו הרשת האירופית לסטנדרטיזציה של טכניקות נויטרונים לשלמות מבנית (NeT)⁵ קיימו סדרה של פעילויות סיבוב לביצוע ניסויים ויישמו סימולציות של אלמנטים סופיים (FE) עבור תרחישי ריתוך שונים, כגון ריתוך חרוז על צלחת ריתוך יחיד⁶ וריתוך חריץ מרובה מעברים^{7, 8}. טכניקות שונות של מדידה ניסיונית משמשות לכימות הלחץ השיורי המושרה על ידי ריתוך, כולל עקיפה של נייטרונים⁹, שיטת קווי מתאר, עקיפה של קרני רנטגן, קידוח חורים עמוקים¹⁰ וקידוח חור מרכזי מצטבר¹¹. בנוסף למדידה ניסיונית, סימולציה של אלמנטים סופיים משמשת גם לשחזור שדה המתח השיורי. Gilles et ^al.12 השתמשו במודל מקור החום על פני השטח במודל האלמנטים הסופיים כדי לדמות ריתוך חרוז על לוח; הם גם ערכו ניתוחי רגישות של עיצוב רשת ומודלים של מקורות חום. Shan et ^al.13ערכו ניתוח תרמי-מכני ברצף כדי לחזות את התפלגות המתח השיורי לאחר הריתוך; הם השתמשו במודל מקור חום נע עם טכניקת לידה או מוות של יסוד כדי לאפיין את התפלגות שטף החום. בייט ואחרים ¹⁴תיארו כיצד לבצע כיול מודל מקור חום על מודל דו-ממדי פשוט של הדגימה כדי להבטיח את אמינות הניתוח התרמי של הריתוך. Coules et ^al.15 הציגו שיטה לשחזור שדות מתח שיוריים באזור לא תואם על ידי שילוב מדידות ממספר אזורים סמוכים. המאמר הדגיש את הפוטנציאל של שיטה זו לשיפור הדיוק של מדידות מתח שיורי, במיוחד במצבים בהם מדידות באזור הרצוי אינן אפשריות. Bouchard⁶הציג אמת מידה לסימולציית ריתוך חרוז על צלחת והציע הגדרה של יעדי ביצועי מתח תרמי ושארי שיכולים לשמש להערכת גישת סימולציה של ריתוך. סמית ואחרים ^סקרו את שיטות המידול השונות של סימולציית ריתוך והציגו ניתוחי רגישות של פרמטרים רבים של מידול סימולציית ריתוך, כולל עיצוב רשת, מאפייני מקור חום, קלט חום ומודל מכונן. הדיוק של תוצאות הסימולציה תלוי במידה רבה בהנחות ובפישוטים של האנליסטים. בנוסף, חלק מהפרטים עבור הגדרות סימולציה במאמרים שפורסמו בעבר מוזנחים לעתים קרובות, מה שמקשה על שכפול סימולציות.

בנוסף לסימולציית FE, סדרה של אלגוריתמים של למידת מכונה יושמו לחיזוי מתח, הכוללים רשת עצבית מטושטשת¹⁷, תמיכה ברגרסיה וקטורית 18,19,20 רשת נוירו-מטושטשת אדפטיבית^21,22 רשת עצבית מלאכותית²³. השימוש באלגוריתמים של למידת מכונה מאומנים מראש מפחית משמעותית את הזמן הנדרש לחיזוי מתח בהשוואה לניתוח אלמנטים סופיים. במקום מידול המבוסס על מתמטיקה ופיזיקה ולאחר מכן פתרון משוואות דיפרנציאליות, פיתוח מודל חלופי בונה ישירות קשרים בין תשומות ותפוקות. עם זאת, מתודולוגיה מונעת נתונים זו דורשת בדרך כלל נפח משמעותי של נתוני אימון. למרות דרישה זו, יש כיום מחסור במחקרים שפורסמו המסבירים בפירוט את תהליך האוטומציה של יצירת נתונים כאלה.

המטרה הכוללת כאן היא לפתח זרימת עבודה יעילה לאוטומציה של יצירת נתונים מסימולציות של אלמנטים סופיים וניצול הנתונים שנוצרו כדי להכשיר מודלים חלופיים מבוססי למידת מכונה, כגון רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs), לחיזוי תוצאות קריטיות בתהליכים פיזיקליים מורכבים. איור 1 מציג תרשים זרימה ברמה גבוהה המסכם את השלבים בזרימת העבודה. עבודה זו מציגה את כל ההגדרות לביצוע סימולציית ריתוך תרמית-מכנית באבקוס. על ידי שימוש בפונקציית הקלטת המאקרו, כל הפעולות לעיבוד מקדים ועיבוד לאחר בסימולציית FE נרשמות בסקריפטים, ובכך אוטומציה של תהליכי יצירת הנתונים. עבודה זו מתארת גם כיצד להשתמש בנתונים שנוצרו כדי לאמן מודל חלופי של ANN.

Protocol

1. בנייה ורישום מודל סטנדרטי

1. פתח את Abaqus ולחץ על קובץ > הגדר ספריית עבודה כדי להגדיר ספריית עבודה. לחץ על קובץ > מנהל המאקרו > לעבוד וליצור מאקרו עבודה בשם Thermal_recording.
2. בצע הגדרת ניתוח תרמי כמתואר להלן.
   1. צור מודל לריתוך דגימות. כאן, מקרה אמת מידה יחיד של מבנה חרוז על צלחת משמש כדוגמה; גודל לוחית הבסיס המלבנית, חרוז הריתוך ואזור עידון הרשת מוצגים בטבלה 1.
      1. לחץ על חלק > צור חלק. צור מודל חצי מעוות תלת מימדי של הדגימה על ידי הוצאת סקיצה של ריבוע במישור XY בהתאם לגיאומטריה המופיעה בטבלה 1.
      2. לחץ על חלק > צור מישור נתון: היסט מהמישור הראשי. צור שני מישורי דאטום לתיאור נקודת ההתחלה ונקודת הסיום של הריתוך על ידי ציון הקיזוזים ממישור YZ על סמך אורך החרוז המופיע בטבלה 1. צור שני מישורי דאטום לתיאור עומק החרוז ורוחב החרוז לריתוך על ידי ציון ההיסטים ממישור ה-XY ומישור ה-XZ בהתבסס על עומק ורוחב החרוז המפורטים בטבלה 1. החרוז ממוקם במרכז המשטח העליון, כאשר אורכו מיושר עם כיוון האורך של הדגימה.
      3. לחץ על חלק > תא מחיצה: השתמש במישור הנתון. צור מחיצות תאים של הדגימה באמצעות ארבעת מישורי הדאטום שנוצרו בשלב 1.2.1.2.
      4. לחץ על חלק > צור חיתוך: שחול. צור סקיצה לחלק של חרוז הריתוך שנמצא מתחת למשטח העליון של הדגימה על ידי ציון קשת (קשת-1) ושני קווים באחד ממישורי הנתון שנוצרו. מידות החרוז מוצגות בטבלה 1. צור חתך בעומק אורך החרוז על ידי הוצאת הסקיצה.
      5. לחץ על חלק > צור מוצק: שחול. צור סקיצה לחרוז ריתוך על ידי ציון שתי קשתות (קשת-1 ו-acr-2) וקו אחד באחד ממישורי הדאטום שנוצרו. הבלטו את הסקיצה לפי אורך החרוז על ידי בחירה באפשרות שמור גבולות פנימיים.
      6. לחץ על חלק > צור מישור נתון: היסט מהמישור הראשי. צרו ארבעה מישורי נתון להגדרת אזור רשת שינוי עדינה בהתבסס על הצורה הגיאומטרית של אזור עידון רשת השינוי. אזור הרשת העדינה ממוקם במרכז העליון של הדגימה.
      7. לחץ על חלק > תא מחיצה: השתמש במישור הנתון. צור מחיצות תאים של הדגימה באמצעות ארבעת מישורי הדאטום שנוצרו בשלב 1.2.1.6.
   2. הגדר את החומר של נירוסטה AISI 316LN במודול המאפיין לפי טבלה 2.
      1. לחץ על נכס > צור חומר. הגדר צפיפות בתפריט General. הגדר מוליכות וחום ספציפי בתפריט התרמי באמצעות נתונים תלויי טמפרטורה.
   3. הקצה חומר לדגם כמתואר להלן.
      1. לחצו על מקום אירוח > צרו מקטע. צור קטע מוצק הומוגני עם החומר המוגדר בשלב 1.2.2.
      2. לחצו על מקום אירוח > הקצאה. הקצה את המודל עם הסעיפים המוגדרים בשלב 1.2.3.1.
   4. הגדר שלבים במודול השלבים כמתואר להלן.
      1. לחץ על שלב > צור שלב. צור שלב העברת חום (אל תשקול אי-ליניאריות של גיאומטריה) בשם ריתוך עם פרק זמן של 26.43 ותוספת זמן קבועה של 0.1.
      2. צור שלב העברת חום (לא קח בחשבון אי-ליניאריות של גיאומטריה) בשם Cooling-1 עם פרק זמן של 70 ותוספת זמן אדפטיבית עם גדלי מרווח התחלתיים, מינימליים ומקסימליים של 0.1, 0.05 ו-5, בהתאמה.
      3. צור שלב העברת חום (לא קח בחשבון אי-ליניאריות של גיאומטריה) בשם Cooling-2 עם פרק זמן של 2000 ותוספת זמן אדפטיבית עם גדלי מרווח התחלתי, מינימלי ומקסימלי להיות 5, 1 ו-100, בהתאמה.
         הערה: בחירת לוח הזמנים לשלבי הקירור היא קריטית לסימולציה וצריכה להיקבע בקפידה על ידי האנליסטים.
   5. הגדר תכונות מודל כמתואר להלן.
      1. לחץ על מודל > ערוך תכונה. הגדר את טמפרטורת האפס המוחלטת ל-273.15. הגדר את קבוע סטפן-בולצמן ל-5.67E-11.
   6. לחץ על שלב> צור פלט שדה כדי להגדיר בקשת טמפרטורת צומת עבור כל הדגם. לחץ על הרכבה > צור מופע כדי ליצור מופע תלוי.
   7. צור אינטראקציות במודול האינטראקציה.
      1. לחץ על אינטראקציה > צור אינטראקציה > מצב סרט פני השטח. צור אינטראקציה של מצב סרט פני השטח עם מקדם סרט של 15 וטמפרטורת שקיעה של 20 על כל משטחי הדגם למעט המישור הסימטרי. הגדר את שלב ההתחלה כריתוך.
      2. לחץ על אינטראקציה > צור אינטראקציה > קרינת פני השטח. יצירת אינטראקציה של קרינת פני השטח עם פליטה של 0.7 וטמפרטורת סביבה של 20 על כל משטחי המודל למעט המישור הסימטרי. הגדר את שלב ההתחלה כריתוך.
   8. הגדר עומסים במודול הטעינה.
      1. לחץ על טען > צור עומס > שטף חום תרמי > גוף. צור עומס שטף חום גוף המוגדר על ידי המשתמש משלב הריתוך והשבית אותו בשני שלבי הקירור.
      2. לחץ על טען > צור שדה מוגדר מראש > שדה > אחר. צור שדה טמפרטורה מוגדר מראש החל מההתחלה כדי לייצג את טמפרטורת החדר של 20.
   9. צור רשת במודול הרשת כמתואר להלן.
      הערה: יש להחליט על סוג האלמנט, גודל הרשת הגלובלי וגודל הרשת העדינה על סמך הדרישות הספציפיות של כל ניתוח.
      1. לחץ על אובייקט > רשת: חלק > חלק זרע. זרע את החלק לפי הגודל העולמי של 0.0024. לחץ על Mesh > Seed Edges. זרע את שולי עומק החרוז ורוחב החרוז במספר 3.
      2. זרע את קצה הקשת-2 במספר 3. זרע את קצה אורך החרוז בגודל 0.0015.
      3. לחץ על Mesh > הקצה פקדי Mesh. השתמש באלמנט צורת Tet ובטכניקה חופשית עבור אזור החרוזים. לחץ על Mesh > הקצה סוג אלמנט. הגדר את סוג הרכיב כ- DC3D10 וחלק רשת.
      4. לחץ על Mesh > Seed Edges. זרע את הקצוות במקביל לציר ה-X בתוך אזור הרשת העדינה בגודל של 0.0015. זרע את הקצוות המקבילים לציר ה-Y בתוך אזור הרשת העדינה בגודל 0.0011. זרע את הקצוות במקביל לציר ה-Z בתוך אזור הרשת העדינה בגודל של 0.00075.
      5. לחץ על Mesh > הקצה פקדי Mesh. הקצו בקרת רשת לשאר האזור. השתמש באלמנט צורת משושה ובטכניקת טאטא. לחץ על Mesh > הקצה סוג אלמנט. הגדר את סוג הרכיב כ- DC3D20 וחלק רשת.
   10. לחץ על משרה > צור עבודה. צור משימה בשם Thermal_analysis, צרף רוטינת משתמש DFLUX.
   11. הפסק את הקלטת המאקרו. קובץ פיתון בשם Thermal_recording.py ייווצר בספריית העבודה.
   12. לחץ על Job > Job Manager > Submit. הגש את העבודה. ייווצר קובץ תוצאה בשם Thermal_analysis.odb.
3. לחץ על קובץ > מנהל המאקרו > לעבוד. פתח את מנהל המאקרו וצור מאקרו פעיל בשם Mechanical_recording.
4. בצע הגדרת ניתוח מכני כמתואר להלן.
   1. חזור על שלב 1.2.1 כדי ליצור גיאומטריית מודל עבור דגימת הריתוך.
   2. הגדר את החומר של נירוסטה AISI 316LN במודול המאפיין לפי טבלה 2 וטבלה 3.
      1. לחץ על נכס > צור חומר. הגדר צפיפות בתפריט General. הגדר תכונות אלסטיות בתפריט המכני באמצעות נתונים תלויי טמפרטורה.
      2. הגדר תכונות פלסטיק בתפריט מכני באמצעות נתונים תלויי טמפרטורה. בחר את מודל ההקשחה המשולב ובחר פרמטרים כסוג נתונים . הגדר את מספר הלחצים האחוריים ומספר משתני השדה להיות 2 ו-0.
      3. הוסף אפשרויות משנה של טמפרטורת חישול. הגדר את טמפרטורת החישול ל-1050. הגדר התפשטות איזוטרופית בתפריט המכני באמצעות נתונים תלויי טמפרטורה.
   3. חזור על שלב 1.2.3 כדי להקצות חומר למודל.
   4. הגדר שלבים במודול השלבים כמתואר להלן.
      1. לחץ על שלב > צור שלב. צור שלב סטטי (שקול אי-ליניאריות של גיאומטריה) לריתוך עם פרק זמן של 26.43 ותוספת זמן קבועה של 0.1.
      2. צור צעד סטטי (קח בחשבון אי-ליניאריות של גיאומטריה) עבור קירור-1 עם פרק זמן של 70 ומרווח זמן אדפטיבי עם גדלי הפרש התחלתי, מינימלי ומקסימלי של 0.1, 0.05 ו-5, בהתאמה.
      3. צור צעד סטטי (שקול אי-ליניאריות של גיאומטריה) עבור קירור-2 עם פרק זמן של 2000 שניות ותוספת זמן אדפטיבית עם גדלי מרווח התחלתי, מינימלי ומקסימלי של 5, 1 ו-100, בהתאמה.
   5. לחץ על שלב > צור פלט שדה. הגדר רכיבי מתח ובקשת משתנים עבור המודל כולו. לחץ על הרכבה > צור מופע. צור מופע תלוי.
   6. הגדר את תנאי הגבול כמתואר להלן.
      1. לחץ על טען > צור תנאי גבול > תזוזה/סיבוב מכני של >. הגדר את הקודקודים השמאליים במישור הסימטרי ועל המשטח העליון כדי להיות מוגבלים ב-U1 ו-U3.
      2. הגדר את הקודקודים הימניים על מישור הסימטריה ועל המשטח העליון כדי להיות מוגבלים ב-U3.
      3. לחץ על טען > צור תנאי גבול > מכני > סימטריה/אנטי-סימטריה/אנקסטרה. הגדר את התנאים הסימטריים למישור הסימטריה.
   7. הגדר שדות מוגדרים מראש כמתואר להלן.
      1. לחץ על טען > צור שדה מוגדר מראש. צור שדה טמפרטורה מוגדר מראש החל מהשלב הראשוני כדי לייצג את טמפרטורת החדר של 20.
      2. צור שדה טמפרטורה מוגדר מראש החל משלב הריתוך. משאב ההפצה הוא מקובץ מסד הנתונים של התוצאות או הפלט. הוסף את השורש כך שיהיה זה של קובץ התוצאה שנוצר בשלב 1.2.12 והגדר את שלב ההתחלה, התחלת התוספת ושלב הסיום להיות 1, 1, 1, 1, בהתאמה.
      3. צור שדה טמפרטורה מוגדר מראש החל משלב קירור-1. משאב ההפצה הוא מתוצאות או מקובץ מסד נתונים של פלט. הוסף את השורש כך שיהיה זה של קובץ התוצאה שנוצר בשלב 1.2.12 והגדר את שלב ההתחלה, התחלת התוספת ושלב הסיום ל-2, 1, 2, בהתאמה.
      4. צור שדה טמפרטורה מוגדר מראש החל משלב הקירור-2. משאב ההפצה הוא מתוצאות או מקבצי מסד נתונים של פלט. הוסף את השורש כך שיהיה זה של קובץ התוצאה שנוצר בשלב 1.2.12 והגדר את שלב ההתחלה, התחלת הגדלה, שלב הסיום להיות 3, 1, 3 בהתאמה.
   8. חזור על שלב 1.2.9 אך הקצה את סוג הרכיב להיות C3D8R. צור משרה בשם Mechanical_analysis. הפסק את הקלטת המאקרו. קובץ Python בשם Mechanical_recording.py ייווצר בספריית העבודה.
   9. הגש את העבודה. ניתן ליצור קובץ תוצאות בשם Mechanical_analysis.odb.
5. בצע עיבוד לאחר כמתואר להלן.
   הערה: בשלב שלאחר העיבוד, שדות פיזיקה מופקים ומושווים לתוצאות הניסוי. תהליך החילוץ הספציפי תלוי בנתוני הניסוי הזמינים. מחקר זה מדגים את מיצוי שדה הטמפרטורה, גבול ההיתוך ושדה המתח, אותם ניתן להשוות עם קריאות צמד תרמי, מדידות צורת חרוז ונתוני מתח שיורי, בהתאמה. תוצאות השוואה מפורטות זמינות בפרסום המשויך²⁴.
   1. חלץ תוצאות תרמיות כמתואר להלן.
      1. לחץ על קובץ > פתח מסד נתונים. פתח את Thermal_analysis.odb. לחץ על Plug-ins > Tools > למצוא את הצומת הקרוב ביותר. מצא את תווית הצומת עבור הנקודה של זוג תרמי 5 וזוג תרמי 9 באמצעות הכלי מצא את הצומת הקרוב ביותר בתוספים.
         הערה: זוג תרמי 5 ממוקם על קו החיתוך של המשטח העליון של הדגימה וחתך באורך בינוני. הוא נמצא במרחק של 11.5 מ"מ ממישור הסימטריה. זוג תרמי 9 ממוקם בנקודת החיתוך של המישור התחתון, מישור הסימטריה וחתך באורך בינוני.
      2. לחץ על ויזואליזציה > צור נתוני XY > פלט שדה ODB. חלץ את ההיסטוריה הייחודית של טמפרטורת הצמתים.
      3. לחץ על ויזואליזציה > הפעל/השבת חיתוך תצוגה. הפעל את תצוגת החיתוך של מישור X. כוונן את בורר המסגרות ולכידת חתך ההיתוך כאשר גבול ההיתוך מגיע לגדול ביותר.
   2. חלץ תוצאות מכניות כמתואר להלן.
      1. פתח את מנהל המאקרו וצור מאקרו עבודה בשם data_extracting. פתוח Mechanical_analysis.odb.
      2. לחץ על כלים > נתיב > צור רשימת צומת >. צור נתיבים לקו BD (קו BD עובר על פני עובי הדגימה באמצע האורך).
      3. לחץ על ויזואליזציה > צור נתיב > נתוני XY. צור נתוני XY מנתיבים בצורת מודל לא מעוותת.
      4. הפסק את הקלטת המאקרו. קובץ פיתון בשם data_extracting.py ייווצר בספריית העבודה.
   3. השווה תוצאות תרמיות ומכניות עם נתונים ניסיוניים. אותם פרמטרים והגדרות שימשו הן לסימולציה והן לניסויים.

2. סקריפטים של המודל

הערה: כאן, שלושה פרמטרי ריתוך, מהירות ריתוך, אורך נסיעה וקצב כניסת אנרגיה נטו, הם פרמטרים.

1. פשט את המודל בהתבסס על ניתוח רגישות.
   הערה: על פי ניתוח רגישות של ההשפעה של הכללה או אי הכללה של גובה חיזוק חרוז הריתוך במודל, הכללה או אי הכללה של גובה חיזוק חרוז הריתוך במודל לא השפיעה באופן משמעותי על חלוקת המתח לאורך קו BD. לכן, ניתן לדלג על השלבים ליצירת החרוז בסימולציה.
2. פתח את Thermal_recording.py. מצא את הקודים להגדרת השלב על ידי חיפוש HeatTransferStep. החלף את ערך פרק הזמן הספציפי לשלב הריתוך בביטוי bead_length/מהירות ריתוך.
3. מצא את הקודים ליצירת קובץ הקלט. החלף את השם הספציפי בביטוי T-Heat_input-welding_speed-travel_length.
4. פתח Mechanical_recording.py. מצא את הקודים להגדרת השלב על ידי חיפוש HeatTransferStep. החלף את ערך פרק הזמן הספציפי לשלב הריתוך בביטוי bead_length/מהירות ריתוך.
5. מצא את הקודים ליצירת קובץ הקלט. החלף את השם הספציפי בביטוי M-Heat_input-welding_speed-travel_length.
6. שלב את הקוד ליצירת קבצי קלט לניתוח תרמי ומכני באמצעות שורות 1-408 בקובץ הקידוד המשלים 1 המצורף.
7. הגדר את הפורמטים של רשימת הארגומנטים וקרא לפונקציות ליצירת קבצי קלט לניתוחים תרמיים ומכניים באמצעות שורות 410-459 בקובץ הקידוד המשלים 1 המצורף. כל קבצי הקלט לניתוחים תרמיים יאוחסנו בתיקייה Thermal_input_files, וכל קבצי הקלט לניתוחים מכניים יאוחסנו בתיקייה Mechanical_input_files תחת ספריית העבודה.
8. צור את קובץ ה-python הסופי (קובץ קידוד משלים 1).
   הערה: כדי להגביר את החוסן של קובץ ה- Script, כל פונקציות ברירת המחדל המשמשות לבחירת רצף, בשם getSequenceFromMask, הוחלפו בפונקציית בחירת רצף מבוססת קואורדינטות, הנקראת findAt.

3. יצירת נתונים

1. הפעל את קובץ הקידוד המשלים 1 בשורת הפקודה של Abaqus כדי ליצור קבצי קלט הן עבור ניתוחים תרמיים והן עבור ניתוחים מכניים. העתק את קובץ הקידוד המשלים 2 ואת קובץ הקידוד המשלים 3 לתיקיית Thermal_input_files.
2. הקלד qsub Run_thermal בשורת הפקודה כדי להפעיל סקריפטים של מעטפת כדי לתקן את רוטינת המשנה של DFLUX בהתאם לשמות קבצי קלט ריתוך שונים ולהגיש עבודות.
3. העתק קובץ קידוד משלים 4 לתיקיית Mechanical_input_files. הקלד qsub Run_mechanical בשורת ההמלצה כדי לתקן קבצי קלט לניתוח מכני בהתאם לשמות קבצי קלט ריתוך שונים ולהגיש עבודות.
4. העתק קובץ קידוד משלים 5 לתיקיה Mechanical_input_files והפעל קובץ Script זה בשורת הפקודה. לאחר מכן, צור קבצי csv המכילים ערך מתח עבור נקודות בשורת היעד.

4. פיתוח מודל פונדקאי

1. טען ספריות באמצעות שורות 1-17 הכלולות בקובץ קידוד משלים 6. תקן את הזרע האקראי באמצעות שורה 378, הכלולה בקובץ קידוד משלים 6.
2. ציין את הנתיב של מערך נתוני האימון ומערך נתוני הבדיקה באמצעות שורות 381-382 הכלולות בקובץ קידוד משלים 6.
3. עבד מראש את מערך הנתונים באמצעות שורה 385 הכלולה בקובץ קידוד משלים 6. העיבוד המקדים כולל דגימה במרווחים אחידים, נורמליזציה והדרכה ופיצול ערכת בדיקות.
4. בצע כוונון היפרפרמטרים באמצעות אופטימיזציה בייסיאנית באמצעות שורות 387-397 בקובץ הקידוד המשלים הכלול 6 (אופציונלי).
5. בצע כוונון היפרפרמטרים עם אימות צולב באמצעות GridsearchCV באמצעות שורות 399-401 בקובץ הקידוד המשלים 6 המצורף (אופציונלי).
6. בנה מודל חלופי וחזה את מערך הנתונים של הבדיקה באמצעות שורות 404-405 בקובץ הקידוד המשלים 6 המצורף.
7. חשב והדפס את ה-MSE לחיזוי באמצעות שורות 406-410 בקובץ הקידוד המשלים 6 המצורף.
8. שמור את המודל החלופי באמצעות שורות 414-416 בקובץ הקידוד המשלים המצורף 6.
9. התווה תחזיות ANN כנגד נתוני הסימולציה במערך נתוני הבדיקה באמצעות קווים 419-420 בקובץ הקידוד המשלים הכלול 6.
10. התווה מפת ביצועים כללית על מערך נתוני הבדיקה באמצעות קו 423 בקובץ הקידוד המשלים המצורף 6.

Results

סדרה של סימולציות FE הופעלה באמצעות שילובים שונים של אורך תנועת הקשת, מהירות התקדמות הקשת וקצב קלט האנרגיה נטו. עבור ערכת האימון, טווח הערכים ששימש לאורך תנועת הקשת היה 40 מ"מ, 50 מ"מ, 60 מ"מ, 70 מ"מ ו-80 מ"מ. טווח הערכים ששימש למהירות התקדמות הקשת היה 2 מ"מ לשנייה, 2.5 מ"מ לשנייה, 3 מ"מ לשנייה, 3.5 מ"מ לשנייה ו-4 מ"מ לשנייה. טווח הערכים ששימש לקצב כניסת האנרגיה נטו היה 1000 וואט, 1500 וואט, 2000 וואט, 2500 וואט ו-3000 וואט. עבור ערכת הבדיקה, טווח הערכים ששימש לאורך תנועת הקשת היה 40 מ"מ, 50 מ"מ, 60 מ"מ, 70 מ"מ ו-80 מ"מ. טווח הערכים ששימש למהירות התקדמות הקשת היה 2.25 מ"מ לשנייה, 2.75 מ"מ לשנייה, 3.25 מ"מ לשנייה ו-3.75 מ"מ לשנייה. טווח הערכים ששימש לקצב קלט אנרגיה נטו היה 1250 W, 1750 W, 2250 W ו-2750 W. מתחים אורכיים לאורך קו ה-BD של 205 הסימולציות הללו נאספים ומוצגים באיור 2. תוצאה זו פורסמה בעבר^ב-25. בפרט, תוצאות חקר המקרה משמשות במחקר זה כדי לבסס את יעילות זרימת העבודה. המחקר הנוכחי משתרע מעבר לחקירות קודמות על ידי מתן הסבר מקיף על ההגדרות הספציפיות המיושמות בסימולציית הריתוך ופירוט מתודולוגיית הסקריפטים של Python המשמשת לסימולציית הריתוך הכללית.

מודל ה-ANN שפותח יושם כדי לבצע חיזוי על ערכת הבדיקות. הפער בין חיזוי המודל לסימולציית FE מוצג באיור 3. מתוך 1680 נקודות בדיקה, רוב ההבדלים (759 התרחשויות) בין ניתוח האלמנטים הסופיים המדומה לערכי המתח החזויים של ANN נופלים בטווח של 0-2 MPa, המהווים 45.2% מהנתונים. התדירות פוחתת ככל שההבדל גדל, כאשר מעט מאוד נקודות נתונים מראות הבדלים גדולים מ-10 מגה פיקסל. תרשים תיבה מוצג באיור 4 כדי להראות את התפלגות הפערים המוחלטים בין המתח המדומה לבין המתח החזוי עבור רמות שונות של מתח מדומה. כל קופסה מייצגת את הטווח הבין-רבעוני של השאריות בתוך סל ספציפי של רמות מתח מדומות, כאשר הקו בתוך הקופסה מציין את הערך החציוני. ההיסטוגרמה על ציר ה-y המשני מציגה את מספר נקודות נתוני האימון בתוך כל סל רמת מתח, ומספקת הקשר נוסף על התפלגות הנתונים המשמשת לאימון המודל. כפי שמוצג באיור, פחי רמת מתח עם פחות נקודות נתוני אימון נוטים להציג פערים מקסימליים גבוהים יותר במערך נתוני הבדיקה. ניתן לשפר את הביצועים באזורים אלה על ידי הגדלת כמות נתוני האימון הזמינים עבור רמות לחץ אלה.

שגיאה ריבועית ממוצעת (MSE) שימשה לכימות ביצועי החיזוי, והביטוי עבור מדדי ביצועים של MSE הוא:

כאשר y_i הוא ערך הלחץ לפני היפוך הסטנדרטיזציה עבור נקודת הדגימה i-th, הוא ערך המתח החזוי לפני היפוך הסטנדרטיזציה עבור מדגם i-th, ו-n הוא המספר הכולל של הדגימות.

תחזית הלחץ של ה-ANN הייתה קרובה מאוד לתוצאות סימולציית ה-FE, עם MSE של 0.0024. תחזיות על ארבעה מקרי מבחן נבחרים מוצגות באיור 5; כניסת החום עבור ארבעת מקרי הבדיקה הללו היא 333 J/mm, 538 J/mm, 692 J/mm ו-1222 J/mm, בהתאמה. בין כל ארבעת המקרים הללו, תחזיות ה-ANN מראות התאמה טובה לתוצאות סימולציה של FE באופן כללי. עם זאת, בתרחישים בהם מהירות הריתוך היא 2.25 מ"מ לשנייה עם אורך נסיעה של 50 מ"מ וקצב כניסת אנרגיה נטו של 2750 וואט או כאשר מהירות הריתוך היא 3.75 מ"מ לשנייה עם אורך נסיעה של 40 מ"מ וקצב כניסת אנרגיה נטו של 1250 וואט, נצפים פערים גדולים יחסית בתחתית קו ה-BD (עומק קרוב ל-17 מ"מ). ניתן לייחס את הפערים הללו למורכבות המוגברת של הכללים השולטים באזור זה, וכתוצאה מכך סעפת מורכבת יותר בתוך אזורי מרחב הפרמטרים הספציפיים הללו. פתרון אפשרי יהיה להגדיל את הצפיפות של מערך נתוני האימון בתחום זה.

איור 1: זרימת עבודה. זרימת העבודה המוצעת כוללת ארבעה שלבים (מסומנים בבלוקים כחולים): בניית מודל FE בסיסי, סקריפטים, יצירת נתונים ופיתוח מודל חלופי. בלוקים כתומים מייצגים את הקלט של כל צעד, ובלוקים ירוקים מייצגים את הפלט של כל שלב. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 2: מערך נתונים שנוצר. בסך הכל מומחשים 205 סטים של נתוני מתח אורכי, כל אחד מתאים לשילוב ייחודי של אורך נסיעה, קצב כניסת אנרגיה נטו ומהירות ריתוך. בתוך כל קבוצה, 20 נקודות נתונים משורטטות עבור צמתים שונים לאורך קו ה-BD. כדי להבדיל בין קבוצות, כל אחת מיוצגת על ידי צבע אחר, התואם את קצב כניסת החום נטו שלה. ניתן לחשב ערך זה על ידי חלוקת קצב כניסת האנרגיה נטו במהירות הריתוך. נתון זה שונה^מ-25. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 3: תדירות הפער בין תוצאות סימולציית FE לתחזיות ANN. ההבדלים בין תוצאות סימולציית FE לתחזיות ANN במערך נתוני הבדיקה מסווגים ל-10 רמות. ההערות בעלילה מציינות את התדירות ואחוז ההתרחשויות עבור כל רמת הבדל במקרי הבדיקה. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 4: התפלגות של שאריות מוחלטות ממוצעות ומערך נתוני אימון על פני רמות מתח שונות. תרשים הקופסה מתאר את התפלגות הפערים המוחלטים בין המתח המדומה לבין המתח החזוי עבור רמות שונות של מתח מדומה. הקו הכתום בתוך כל תיבה מייצג את החציון, ומציין את נקודת האמצע של הפערים המוחלטים. הגובה של כל תיבה תואם את הטווח הבין-רבעוני, המשתרע על פני 50% האמצעיים של הנתונים (מהאחוזון ה-25 עד האחוזון ה-75), ומשקף את השונות של הפערים. השפם נמשך מהקופסה כדי להציג את ערכי המינימום והמקסימום של אי התאמה. ההיסטוגרמה הכחולה מציגה את מספר נקודות נתוני האימון המתאימות לכל רמת מתח במערך נתוני האימון. אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

איור 5: השוואה בין תוצאות הסימולציה לתוצאות החזויות של ANN. ארבעה מקרי בדיקה מוצגים באיור זה, כאשר (A) מהירות הריתוך היא 3.75 מ"מ לשנייה, אורך הנסיעה הוא 40 מ"מ וקצב כניסת האנרגיה נטו הוא 1250 W; (ב) מהירות הריתוך היא 3.25 מ"מ לשנייה, אורך הנסיעה הוא 60 מ"מ, וקצב כניסת האנרגיה נטו הוא 1750 וואט; (ג) מהירות הריתוך היא 3.25 מ"מ לשנייה, אורך הנסיעה הוא 50 מ"מ, וקצב כניסת האנרגיה נטו הוא 2250 וואט; ו-(D) מהירות הריתוך היא 2.25 מ"מ לשנייה, אורך הנסיעה הוא 50 מ"מ, וקצב כניסת האנרגיה נטו הוא 2750 וואט. הפער הבולט ביותר בכל מקרי הבדיקה מודגש באמצעות תיבה כחולה, המציגה הבדל של 19.4 מגה פיקסל בעומק של 17 מ"מ מהמשטח העליון במקרה המבחן (D). אנא לחץ כאן לצפייה בגרסה גדולה יותר של איור זה.

טבלה 1: מידע גיאומטרי עבור דגימת ריתוך, אזור רשת עידון וחרוז. האורך, הרוחב והעומק של דגימת הריתוך המלבנית ואזור רשת החידוד מפורטים בטבלה. מידות חרוז הריתוך מומחשות בסקיצה. בתהליך הדוגמנות יש להפחית את הרוחב בחצי מכיוון שרק מחצית מהמודל נוצר. אנא לחץ כאן להורדת טבלה זו.

טבלה 2: תכונות החומר של AISI 316LN¹⁴. צפיפות ויחס פואסון מטופלים כבלתי תלויים בטמפרטורה, ושאר התכונות הפיזיקליות מטופלות כתלויות טמפרטורה. אנא לחץ כאן להורדת טבלה זו.

טבלה 3: תכונות מכניות פלסטיות של AISI 316LN²⁴. תכונות מכניות של נירוסטה AISI 316LN כפונקציה של טמפרטורה; מתח תשואה באפס מתח פלסטיק; פרמטרי התקשות קינמטיים (C1, Gamma 1, C2, Gamma 2); פרמטר התקשות איזוטרופי (Q-inf); ופרמטר התקשות (ב). אנא לחץ כאן להורדת טבלה זו.

קובץ קידוד משלים 1: Create_input_files.py אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ קידוד משלים 2: Run_thermal אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ קידוד משלים 3: DFLUX.for אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ קידוד משלים 4:Run_Mechanical אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

קובץ קידוד משלים 5: extract_data.py אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

קובץ קידוד משלים 6: ANN_development.py אנא לחץ כאן להורדת קובץ זה.

Discussion

מחקר זה מציג זרימת עבודה לאוטומציה של יצירת נתונים מסימולציות של אלמנטים סופיים והכשרת מודלים חלופיים מבוססי למידת מכונה, כגון רשתות עצביות מלאכותיות, כדי לחזות תוצאות קריטיות בתהליכי ריתוך. ראשית, הפרוטוקול כולל בניית סימולציה סטנדרטית של אלמנטים סופיים לריתוך כדי יצירת מסגרת עקבית לתוצאות אמינות. תוצאות הסימולציה מנותחות ומאומתות מול נתוני ניסוי כדי להבטיח דיוק. שנית, סקריפטים שיכולים לבצע עיבוד מקדים ועיבוד אחר של הסימולציה מפותחים על סמך סקריפטים מוקלטים באמצעות פונקציית המאקרו. שלישית, מערכי נתונים גדולים נוצרים באמצעות סקריפטים שנוצרו. לבסוף, דגם חלופי מפותח ונבדק, ומדגים את הביצועים יוצאי הדופן שלו. מתודולוגיה זו תורמת ליעילות תהליך יצירת מערכי הנתונים, ומבטלת את הצורך בתצורות ידניות שחוזרות על עצמן. מתוך הכרה בתפקיד המרכזי של יצירת מערכי נתונים בפיתוח מודלים חלופיים מונעי נתונים, זרימת העבודה המתוארת משמשת לזירוז תהליך פיתוח המודל החלופי. כתוצאה מכך, המתודולוגיה המוצגת עומדת כמשאב רב ערך להקלה על פיתוח מודלים חלופיים מונעי נתונים בהקשר של סימולציות ריתוך.

בפרוטוקול, מספר שלבים קריטיים משפיעים באופן משמעותי על ביצועי המודל החלופי הסופי. בשלב 1.2.9, חיוני לוודא שמודל הריתוך משלב רכיבי רשת עדינים מספיק כדי להשיג התכנסות יציבה ותוצאות סימולציה מדויקות. בשלב 1.5.3, כיול מודל האלמנטים הסופיים הסטנדרטי משפר את ההתאמה של בחירת הפרמטרים של מודל מקור החום ומשפר את דיוק הסימולציה. בשלבים 4.4 ו-4.5, כוונון נכון של היפרפרמטרים הוא חיוני לזיהוי תצורת המודל האופטימלית, ובכך לשפר את הביצועים של המודל החלופי.

הביצועים של מודל הפונדקאות שפותח של ANN הוערכו, ונמצא כי ביצועיו היו טובים בסך הכל. הדיוק של המודל החלופי שפותח בעבודה זו גדול יותר מניסיונות קודמים, שהתבססו על נתונים מוגבלים מאוד^19,23. במחקר המקרה, המודל הפונדקאי שפותח תוכנן במיוחד לחיזוי מתח אורכי בתצורת חרוז על צלחת ריתוך יחידה, המשלב שלושה פרמטרי ריתוך מרכזיים: מהירות ריתוך, אורך נסיעה וקצב כניסת אנרגיה נטו. חשוב לציין שגם התשומות וגם התפוקות של המודל ניתנות להתאמה גבוהה. לדוגמה, ניתן לשלב פרמטרי ריתוך נוספים או תכונות חומר בכניסות, וניתן להרחיב את היציאות כך שיקיפו את כל רכיבי המתח השיורי או התזוזה, ומציעים מסגרת רב-תכליתית למגוון רחב יותר של יישומים.

באשר לאלגוריתם המשמש לבניית המודל החלופי, הוא ניתן לשינוי גם על סמך המשימות. ל-ANNs יש כמה מגבלות לאקסטרפולציה. בניגוד ל-ANNs, אלגוריתמים אחרים של למידת מכונה, כגון מכונות וקטור תומכות (SVM), אינם מוגבלים על ידי מבנה נתוני האימון ויש להם יכולת אקסטרפולציה טובה יותר. מחקרים קודמים 18,19,20 ניסו להשתמש ב-SVM כדי לחזות מתח שיורי בהצלחה מסוימת. עם זאת, חשוב לציין שזה יכול להיות מאתגר יותר לכוונן היפרפרמטרים של SVM, וייתכן ששרתי אחסון וירטואליים לא תמיד יתפקדו היטב במשימות אינטרפולציה בהשוואה ל-ANN. מגבלה נוספת של ANNs היא ששימוש ישיר ב-ANNs אינו יכול ליצור מרווח אמונה, וזה מדאיג את המהנדסים. לכן, ניתן לשקול אלגוריתמים אחרים, כמו רגרסיה של תהליך גאוס²⁶ ורשתות עצביות בייסיאניות²⁷. יתר על כן, למרות שמודל ANN מתפקד היטב בחיזוי מתחים שיוריים, הוא חסר יכולת פרשנות. חוסר פרשנות זה יכול להוות חיסרון ביישומים הנדסיים שבהם הבנת תהליך קבלת ההחלטות של המודל היא קריטית. ניתן לשפר את יכולת הפרשנות של המודל על ידי שילוב מודלים מסבירים יותר, כגון עצי החלטה.

לסיכום, זרימת העבודה המוצעת במחקר זה מאפשרת יצירה מהירה וקלה של מערכי נתונים, שיכולים להאיץ משמעותית את הפיתוח של מודלים חלופיים לסימולציה כללית או ספציפית של ריתוך.

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Abaqus	Dassault Systems	2020
Intel Fortran Compiler	Intel Corporation	17.0.7
Keras	קוד פתוח	2.6.0
Python	קוד פתוח	3.8.18