Name: シートメタル成形プロセスの知識ベースのクラウドFEシミュレーション (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-12-13T12:30:00.000+00:00
Duration: 11 min 5 s
Description: 学ぶKBC-FEクラウドシミュレーション法によるシートメタル成形プロセスの高精度予測。成形限界と工具寿命を予測し、既存FEソフトウェアを変更せずに高度な予測モデルを統合できる革新的な計算手法です。

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Innovate UKからの財政的支援、Ultra-light Car Bodies(UlCab、参照101568)、およびMake it lighter, with less(LightBlank、参照131818)に感謝しています。これらの結果につながる研究は、欧州連合の第7次フレームワークプログラム(FP7/2007-2013)から助成金契約番号604240、プロジェクトタイトル「輸送産業向けの軽量構造の低コスト成形のための特許取得済みの実験室で実証済みの材料処理技術の使用を可能にする産業システム(LoCoLite)」から資金提供を受けています。また、インペリアル・カレッジ・ロンドンのAVIC構造設計・製造センター(AVIC Centre for Structural Design and Manufacturing)からも多大な支援を受けました。このセンターは、Aviation Industry Corporation of China(AVIC)の資金提供を受けています。

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<li>Bolt, P. J., Lamboo, N. A. P. M., Rozier, P. J. C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Feasibility+of+warm+drawing+of+aluminium+products%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Mater.+Process.+Tech%22%5BJournal%5D)">Feasibility of warm drawing of aluminium products.</a> J. Mater. Process. Tech. 115 (1), 118-121 (2001).</li>
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<li>Ma, G., Wang, L., Gao, H., Zhang, J., Reddyhoff, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+friction+coefficient+evolution+of+a+TiN+coated+contact+during+sliding+wear%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Surf.+Sci%22%5BJournal%5D)">The friction coefficient evolution of a TiN coated contact during sliding wear.</a> Appl. Surf. Sci. 345, 109-115 (2015).</li>
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</ol>

著者らは開示するものは何もない。

KBC-FEシミュレーション技術は、専用のモジュールを使用してサイトをオフに実施する高度なシミュレーションを可能にします。これは、そのプロセスのシミュレーションは、可能な限り正確に行われていることを確認するために、異なる専門分野からノードをリンクアップ、クラウド環境上の機能モジュールを、実行することができます。 KBC-FEシミュレーションにおける重要な側面は、機能モジュールのFEコードの独立性、計算効率、精度を含むことができます。モジュール内の各高度な機能の実現は、新しいモデルおよび/または新たな実験技術の開発に依存しているだろう。例えば、成形限界モジュールは、新しい統一成形限界予測モデル11、及び摩擦工具寿命予測モジュールに基づいて開発され、現在のインタラクティブ摩擦モデル20の実装によって開発されました。 KBC-FEシミュレーション技術はまた、 すなわち 、選択を満たす要素だけを選択的に計算する機能を提供しています基準は、個々のモジュールのさらなる評価のために選択されています。例えば、工具寿命予測モジュールが自動的にハードコーティングが破壊する傾向があるために要素を選択し、サイクルを形成する第1のすべての要素の摩耗率をランク付けすることにより、このように通常の要素の1％未満をさらにために選択されますマルチサイクル負荷条件の下で工具寿命の評価。本研究では、300サイクル後の成形工具寿命予測は、5分以内に完了することができます。 関連する試験を実施し、それに応じて較正することによって、成形限界モデルは、結果的に成功し、ネッキングのない発生率を有するような合金から部品を製造するための最適なパラメータを決定するプロセスのシミュレーションを構成に適用することができます。成形限界予測モデルが利用されているFEソフトウェアの独立したクラウド・モジュールとして開発され、中の材料の成形性を評価するために、任意のFEソフトウェアに適用することができます複雑なサブルーチン17なしで形成します。モデルに関連するデータをインポートすることで、計算は、ユーザが、計算資源の節約、指定することができる成分の領域に、障害が発生するかどうかを決定するために行うことができました。しかし、応力 - ひずみ曲線は、単純なルックアップテーブルを介してFEソフトウェアに入力されるように、完全にシミュレーション中に種々の温度及び歪み速度での材料特性を表現することが困難であり得ることに留意すべきです。 工具寿命予測モジュールでは、成形時の摩擦挙動を検証摩擦部20に必要な変形履歴データをインポートし、そして再びFEソフトウェアに各要素のクラウド・モジュールによって計算離散データ点をインポートすることによって予測することができます。これは高度な摩擦・モジュールは、ユーザサブルーチンを取り込む能力に関係なく、すべてのFEコードによって使用され得ることを保証します。また、モッズULEはさらに、計算時間を短縮するために並行して実行することができます。インタラクティブな摩擦/摩耗モデルは、摺動初期の間に摩耗粒子が存在しないことを想定し、その結果、摩擦係数0.17 20の一定の初期値を予想するのが妥当であろう。このモデルは、摩擦分布の変化を明らかにしているが、成形工程の間の摩擦挙動は非常に複雑であり、完全にFEシミュレーションにクラウド・モジュールから複合摩擦挙動を統合することは困難です。 将来の技術として、KBC-FEシミュレーションは、ソフトウェア開発者によって確立されるように収益性の高い、しかし全く異なるビジネスモデルを必要とする専用の堅牢なインターネットベースのFEシミュレーションソフトウェアパッケージの開発、に依存しています。また、専用の内部ネットワークは、データのセキュリティと産業システムの制御の信頼性を確保するために共同の当事者の中構築する必要があります。 </P&gt;

有限要素(FE)シミュレーションは、金属成形業界のプロセスパラメータを最適化するための強力なツールとなっています。FEシミュレーション結果の信頼性は、材料定義の精度、流れ応力データまたは構成方程式の形式での入力、および摩擦係数や熱伝達係数などの境界条件の割り当てに依存します。ここ数年、ユーザー定義のサブルーチンの実装による高度なFEシミュレーションが開発され、FEソフトウェアの能力が大幅に拡大しました。
このような高度なFEシミュレーションを構造部品の成形プロセスの設計に利用することは、運用コストとCO2排出量を削減する軽量な構造を製造することを意図して、航空業界と自動車業界の両方で調査されてきました。特に、鋼部品をアルミニウム合金やマグネシウム合金などの低密度材料に置き換えることに重点が置かれています。しかし、これらの合金、特により強力な合金は、室温での成形性が限られているため、複雑な形状の部品は従来のコールドスタンピングプロセスでは製造できません。したがって、温間アルミニウム成形1-4、アルミニウム合金5-9のホットスタンピング、高強度鋼10のホットスタンピングなどの高度な高温成形技術は、複雑な形状の部品を成形することを可能にして、過去数十年にわたって開発されてきました。一般に、高温成形プロセスには、大きな温度変化、ひずみ速度、および荷重経路の変化11が伴い、例えば、ワークピース材料からの粘塑性および荷重履歴に依存する応答が避けられません。これらは高温成形プロセスの本質的な特徴であり、従来のFEシミュレーション技術では表現が難しい場合があります。また、このようなプロセスでは、成形作業ごとに劣化するコーティングによって達成される低摩擦特性を必要とするため、複数の成形サイクルにわたる工具寿命を予測できることも望ましい特徴です。これらすべての特徴をユーザー定義のサブルーチンの実装で表現するには、計算コストが非常に高くなります。さらに、複数のサブルーチンの開発と実装には、シミュレーションを行うエンジニアの過剰な学際的な知識が必要になります。
本研究では、クラウドコンピューティング環境上でのモジュールの適用に基づく新しい知識ベースのクラウドFE(KBC-FE)シミュレーション技術を提案しています。これにより、従来のFEシミュレーションと連携して高度な成形フィーチャーを効率的かつ効果的にモデル化する方法が可能になります。この手法では、FEソフトウェアからのデータが各クラウドモジュールで処理され、その後、関連する一貫性のある形式でFEソフトウェアにインポートされ、さらに処理と分析が行われます。これらのモジュールの開発とKBC-FEでの実装は詳細に説明されています。

<table><tbody><tr><td>AA6082-T6</td><td>AMAG</td><td></td><td>材料</td></tr><tr><td>AA5754-H111</td><td>AMAG</td><td></td><td>材料</td></tr><tr><td>1,000kN高速プレス</td><td>ESH</td><td></td><td>フォーミングプレス</td></tr><tr><td>ARGUS</td><td>GOM</td><td></td><td>光学成形解析</td></tr><tr><td>PAM-STAMP 2015</td><td>ESI</td><td></td><td>FEシミュレーションソフトウェア</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>MathWorks</td><td></td><td>数値計算ソフトウェア</td></tr><tr><td>Gleeble 3800</td><td>DSI</td><td></td><td>一軸引張試験</td></tr><tr><td>高温トライボメータ 摩擦摩耗試験機 (THT)</td><td>アントンパール</td><td></td><td>摩擦特性試験</td></tr><tr><td>NewViewTM 7100</td><td>ZYGO</td><td></td><td>表面形状測定機</td></tr><tr><td>マグネトロンスパッタリング装置</td><td></td><td></td><td>コーティング堆積</td></tr><tr><td>マイクロ硬度計</td><td>ウォルパート・ウィルソン・インスツルメンツ</td><td></td><td></td></tr><tr><td>ナノ硬度圧子&nbsp;</td><td>MTSの</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

シートメタル成形プロセスの知識ベースのクラウドfeシミュレーション

Knowledge Based Cloud FE Simulation of Sheet Metal Forming Processes

板金成形プロセスの結果を適切に予測するための有限要素(FE)シミュレーションソフトウェアの使用は、そのようなプロセスの効率を高め、開発時間を短縮すると同時に、試行錯誤のプロトタイピングに伴うコストを削減するために重要です。近年、自動車や航空宇宙分野では、鋼製部品をアルミニウム合金の代替品に置き換えることに注目が集まっており、これまで以上に複雑な部品形状に対する合金の成形挙動をシミュレーションする必要性が高まっています。しかし、これらの合金、特に高強度の合金は、室温での成形性に限界があり、それらを成形するための高温製造技術が開発されています。したがって、関連する温度とひずみ速度の影響を反映するために、高度な構成モデルが必要です。このような振る舞いのシミュレーションは、従来のFEシミュレーション手法を使用して計算コストが非常に高くなります。
この論文は、高度な材料および摩擦モデルを従来のFEシミュレーションと効率的に組み合わせ、商用シミュレーションソフトウェアパッケージの機能を強化する新しいナレッジベースクラウドFE（KBC-FE）シミュレーション技術を紹介します。これらの方法の適用は、ホットスタンピング条件下での材料成形限界の予測と、マルチサイクル負荷条件下での工具寿命予測という2つのケーススタディの例を通じて実証されています。

ネッキング予測のためのKBC-FEシミュレーション ホットスタンピングプロセスでは、形状最適化されたブランクの使用は、材料費を節約するだけでなく、このような、ネッキング割れ、およびしわなどの欠陥の存在を減らすのに役立つだけでなく。初期ブランク形状は成形時に大幅に材料の流れに影響を及ぼし、ひいてはブランク形状の賢明なデザインは、最終製品のホットスタンピングプロセスと品質の成功に不可欠です。最適なブランク形状を決定するために試行錯誤実験の努力を低減するために、KBC-FEシミュレーションネッキングと領域を最小化するための非常に効率的かつ効果的な方法であることが証明されました。予測ネッキング並列クラウドモジュール計算は4時間以内に完了している間、この技術を用いて、各シミュレーションは、約2時間かかります。 図4は、自動車のドア内部成分の例として、ホットスタンプに使用されるブランク形状の進化を示しています。従来の冷間プレス法から採用した初期ブランク形状は、第一のKBC-FEシミュレーションに使用しました。 図4の実験結果は、（a）は、大規模な障害が（亀裂又はネッキング）領域がホットスタンピング後に表示されていることを示しています。ブランク形状最適化の反復の後、最初のブランク形状を使用することに比べて、ほぼ完全に成功したパネルは、はるかに少ないネッキングが形成されていること（b）は図4に見ることができます。右上のパネルの左コーナーでポケットにネッキングの兆候がまだ存在することがわかります。 図4（c）の中で更なる最適化した後、最適化されたブランクの形状は、最終的には、パネル上の目に見えるネッキングが得られました。 KBC-FEシミュレーションによって決定される最適化されたブランクの形状はホットスタンピングを通じて実験的に検証しました試験は、生産システムのメーカーが提供する完全に自動化生産ラインで実施しました。 工具寿命予測のためのKBC-FEシミュレーション 金属成形プロセスの従来のFEシミュレーションは、単一サイクルのために行われています。ただし、本番環境では、複数の成形サイクルは、形成サイクル数の増加は、形成された構成要素間の増加変化をもたらすことが見出されている所与のツールで実行されます。マルチサイクルツールローディング中、この変形は、表面形状の変化の結果です。例えば、機能性コーティングとツールを形成するマルチサイクル負荷は、磨耗によるコーティングの厚さの減少につながります。また、塗膜の絶縁破壊もKBC-FE技術が可能にするなど 、スピードを形成する、そのような負荷/圧力などのパラメータを形成することによって影響を受けます高度な機能性コーティングを有する成形工具のインサービス寿命予測のために不可欠であるマルチサイクル負荷条件の下でプロセスを構成する板金のシミュレーション。 工具寿命のブランク保持力、5、20、および50 kNのブランク保持力値の影響を調べる250 mm /秒の一定の成膜速度を調べました。 図5は、300サイクルを形成した後に別の空白の保持力を持つ残りの工具コーティング厚分布を示しています。これは明らかに、残りの被覆厚さが空白の保持力の増加に伴って減少することを示しています。 図6は、300サイクルを形成した後、金型の曲線の距離に沿って、それぞれ、圧力および5の空白の保持力で、残りの膜厚分布を示している20、および50 kNの。地域以来ABは、ダイ耳鼻咽喉科を表し、U字曲げ加工時のランスの領域は、圧力と、この領域の相対摩耗距離は、ダイの他の領域よりもはるかに高かったです。その結果、コーティングの摩耗は主にこの地域で発生しました。 20 kNのでコーティング厚さの減少の2ピーク値と圧力の下に2つのピークに対応50 kNのがあります。一方、残りのコーティングの厚さは、空白の保持力の増加に伴って減少します。最初のコーティングの厚さは2.1ミクロンであった場合に5、20、および50 kNののしわ押さえ力と最低の残りのコーティング厚さは、それぞれ、0.905、0.570、及び0.403ミクロンでした。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig1.jpg" /> 図1： 実験と異なる温度で制限株を形成する予測との比較。成形限界株250 [mm]の一定速度で、温度が上昇するにつれて増加します/秒、または同等に、6.26秒-1の歪み速度。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig1large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig2.jpg" /> 図2： シートメタル成形プロセスの知識ベースのクラウドFEシミュレーションのための模式図。商業FEシミュレーションソフトウェアは、シミュレーションを実行し、個々のモジュールに必要な結果をエクスポートするために使用されます。モジュールなど 、 例えば 、成形性、熱移動、成形後強度（微細構造）、工具寿命予測、ツール設計は、従ってFEシミュレーションに複数のソースからエッジ知識を切断の統合を可能にする、クラウドで同時にかつ独立して動作します。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig2large.jpg" target="_blank">CLください</a>この図の拡大版を表示するには、こちらICK。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig3.jpg" /> 図3：U 字曲げシミュレーションのためのワークやツールのジオメトリ。ツール、 すなわち、ブランクホルダーをパンチ及びダイは、剛性要素を用いてモデル化されています。シェル要素は、ワークピース（ブランク）の要素のために使用されます。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig3large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig4.jpg" /> 図4：（FE シミュレーションに表示されます）ドアインナーパネルのホットスタンピングのためのブランク形状の進化。左： 緑の枠内の数字は空白の各最適化段階での形状、および赤でものを表しますフレームは、その最適化前のブランク形状に対応します。右：各最適化段階での予測結果をネッキング。 （a）は大失敗いくつかは、最適化の最初の段階の後にネッキングと（クラッキング/赤色で示しネッキング）、（b）の削減、障害、目に見えるネッキングと（c）の最終的な最適化されたブランク形状の最初の結果を。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig4large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a> <img alt="図5" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig5.jpg" /> 図5のブランク保持力で残りの膜厚分布（FEシミュレーションで表示）：（A）5 kNの、（B）20 kNの、および（c）50 kNの、300は250の一定のプレス速度でサイクルを形成した後ミリ/秒。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig5large.jpg" target="_blank">お願いします</a>この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。 <img alt="図6" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig6.jpg" /> 図6：接触圧力の予測との空白の保持力で、残りのコーティング厚さ：（a）は5 kNの、（b）は20 kNの、および（c）50 kNの、250の一定のスタンピング速度で金型の曲線の距離に沿ってミリ/秒。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig6large.jpg" target="_blank">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。</a>

次の論文では、個々のモジュールを適用することにより、クラウドコンピューティング環境でシミュレーションを行うことで計算コストを削減する新しいFEシミュレーション技術(KBC-FE)を紹介しています。さらに、世界をリードする科学者間のシームレスな協力ネットワークを確立し、最先端の知識モジュールをFEシミュレーションに統合することを可能にしています。

シートメタル成形プロセスの知識ベースのクラウドFEシミュレーション

The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the ...

知識ベースクラウド有限要素（FE）シミュレーション法の全体的な目的は、異なる分野の専門知識を単一のポータルに統合し、利用の難易度を大幅に高めることなく、成形プロセスシミュレーションの能力と精度を向上させることです。この手法は、部品の成形を成功させるためのパラメータ設定や、成形金具の寿命予測など、板金成形分野における重要な課題の解決に寄与します。本手法の大きな強みは、高度な予測モデル自体に変更を加えることなく、あらゆるFEシミュレーションソフトウェアでこれらのモデルを利用できる点にあります。一般的に、この手法を初めて使用する方でも、StrainLifeのユーザーインターフェースにより、ほとんど困難なく利用することができます。視覚的なデモンストレーションにより、従来のFEシミュレーションに高度な予測モデルを組み込むことがいかに簡単であるかが示されます。本セクションでは、ホットスタンピング工程における成形性を予測するために、KBC-FE計算をどのように活用できるかについて説明します。FEシミュレーションソフトウェアで新規プロジェクトを開始します。プロジェクトを保存する際、プロセスに「stamp hot forming」、ソルバータイプに「PAM-AutoStamp」を選択してください。次に、まず「import tools CAD」をクリックしてドアインナー金型をインポートします。インポートしたオブジェクトに「die」と名前を付け、「hot forming strategy」を切り替えてツールにメッシュを作成し、その後、ドアインナーのIGSジオメトリファイルをインポートしてグラフィカルインターフェースに転送します。次に、同様の手順でパンチとブランクホルダーをインポートします。続いて、「set-up」タブにある「blank」をクリックします。その後、ブランクエディタで「add blank」をクリックします。新しいオブジェクトをブランクとして設定し、タイプをサーフェスブランクに設定します。次に、定義タイプとしてアウトラインを選択し、「CADファイルからインポート」をクリックしてブランク形状をインポートします。メッシュオプションで、リファインメントを「課せられたレベル」として定義し、レベル1を選択します。次に、自動メッシュ作成をオフにし、メッシュサイズを4 mmに設定します。空のエディタで材料特性の定義に進みます。材料タブで「材料のロード」をクリックし、AA6082材料を選択します。圧延方向をX=1に設定します。ブランク厚を2 mmに、ブランクの初期温度を490 °Cに設定してください。次に、「set-up」タブに移動し、「process」をクリックして、プラスアイコンを選択し、新しいマクロをロードします。次に、スタンプホットフォーミングフォルダを開き、HF検証用ダブルアクションGPAファイルを選択します。「カスタマイズ」ダイアログで、ブランク、ダイ、パンチ、およびブランクホルダーのオブジェクトを有効にします。「ステージ」タブで、重力、保持、スタンピング、および急冷を有効にします。次に、「set-up」タブにあるオブジェクトの属性のすべてのパラメータを、実際の実験セットアップに合わせて設定します。熱伝達係数を、ギャップと接触圧力の関数として設定してください。その後、チェックアイコンをクリックしてセットアップにエラーがないか確認し、エラーがなければ計算アイコンをクリックしてホストコンピュータでシミュレーションを開始します。結果を確認した後、スクリプトを実行して、すべてのシミュレーション状態における全要素の主ひずみ、副ひずみ、および温度等値線値をASCIIファイルとしてエクスポートし、ファイルを保存します。このようにデータを活用することで、コンポーネントの形状に関する情報はオンラインポータルに転送されず、機密情報が保護されます。次に、KBC-FEシミュレーション用に新しく作成されたポータルであるsmart formingにアクセスし、自身のユーザープロファイルにログインしてください。成形限界予測モジュールを選択し、シミュレーション結果ファイルをクラウドコンピュータにエクスポートします。次に、シミュレーションの状態数を入力し、シミュレーションの詳細とパラメータを手動で入力して、計算を開始します。計算が完了した後、クラウドコンピュータから結果をダウンロードし、FEシミュレーションで可視化します。次に、FEシミュレーション結果の最終状態をロードし、「contours」タブで「imported」をクリックして「scalar values」を選択します。「ascii」を選択すると、成形限界予測結果が表示されます。このセクションでは、代替成形プロセスを用いて工具寿命を予測するために、KBC-FEコンピューティングをどのように利用できるかについて説明します。FEシミュレーションソフトウェアで、新しいシミュレーションプロジェクトを作成し、名前を付けます。プロジェクトを保存する際、プロセスに「standard stamping」を、ソルバータイプに「PAM AutoStamp」を選択してください。次に、「import tools CAD」をクリックして、金型形状をインポートします。次に、U字型ダイのIGSジオメトリファイルをグラフィックインターフェースにインポートし、転送します。ツールメッシュ作成のバリデーション戦略を選択し、メッシュサイズを2 mm、最大角度を5に設定します。インポートしたオブジェクトの名前をdieとします。同様の手順で、パンチとブランクホルダーをインポートします。次に、セットアップ（set-up）でブランク（blank）をクリックし、ブランクエディタでブランクを追加します。新しいオブジェクトをブランクとして設定し、タイプにサーフェスブランク（surface blank）を選択します。次に、定義タイプとして4点を選択し、ブランクサイズを120×80平方ミリメートルに設定します。オートメッシュ機能がオフになっていることを確認し、メッシュサイズを1.5ミリメートルに設定してください。これで、ブランクエディタで材料特性を定義します。「material」タブの下にある「load a material」をクリックし、材料特性として「AA 5754 H111」を選択します。次に、ブランク厚を 1.5 mm に、初期温度を 20 °C に設定します。続いて、「set-up」タブの下にある「process」をクリックし、プラスアイコンを選択して新しいマクロをロードします。stamp feasibilityフォルダを開き、stamping only double action dot GPAファイルを選択します。カスタマイズダイアログで、blank、die、punch、およびblank holderを有効にします。stagesの下にあるstampingを有効にします。次に、シミュレーションのすべてのパラメータを実際の実験設定に合わせて設定します。続いて、設定内のチェックをクリックし、エラーがないことを確認してください。その後、計算アイコンをクリックし、ホストコンピュータで11状態のU字曲げシミュレーションの計算を開始します。シミュレーションが完了したら、スクリプトを実行して、金型の座標データと接触圧データのasciiファイルをエクスポートします。次に、smart formingポータルから工具寿命予測モジュールを選択し、シミュレーションの詳細とシミュレーション内の状態数を手動で入力し、シミュレーション結果ファイルをクラウドコンピューターにエクスポートします。その後、計算を開始します。計算が完了したら、結果をダウンロードし、FEシミュレーションソフトウェアで最終状態を確認します。 contour（コンター）タブに移動し、importedをクリックして、scalar valuesを選択してください。その後、asciiを選択すると、工具寿命の予測結果が表示されます。KBC-FEシミュレーションでは、従来の冷間プレス工程で採用されていた初期ブランク形状を使用しました。この形状を用いた実験結果では、ホットスタンピング後に広範囲の破断領域が確認されました。ブランク形状の最適化を1回行ったところ、ネッキングが大幅に低減し、ほぼ完全に成形されたパネルが得られました。パネルの右上隅と左上隅のポケット部分において、依然としてネッキングの兆候が見られることがわかります。さらなる最適化の結果、パネル上に目に見えるネッキングのないブランク形状が得られました。最適化されたブランク形状は、完全自動生産ラインで実施されたホットスタンピング試験によって検証されました。ブランク保持力が工具寿命に及ぼす影響を調べるため、3種類のブランク保持力を検討した。成形速度を250 millimeters per secondに固定し、300サイクル以上の成形を行った結果、ブランク保持力が増加するにつれて残存コーティング厚が減少した。圧力および残存コーティング厚を金型の曲線距離に沿ってグラフ化したところ、コーティングの摩耗は主に金型導入部の半径部分で発生していることが示された。コーディング厚さ減少の2つのピーク値は、圧力のピークと一致しています。予測モデルを同時に開発し、それらをスマート成形ポータルのモジュールとして実装することで、複雑なサブルーチンを使用することなく、商用FEシミュレーションの精度を大幅に向上させることができます。この手順を試みる際は、シミュレーション対象となる薄板合金に応じて、異なるモジュールを校正する必要があることに留意することが重要です。成形限界や工具寿命の予測に加えて、この手法を用いることで、微視的構造の進化や成形後の強度予測など、成形プロセスの他の特性を捉えられる可能性があります。これは、世界中の第一線で活躍する科学者の専門知識を、塑性加工に関する研究成果をモジュール形式で提供することで、相互に連携させられることを意味します。この手法の影響はビッグデータにまで及びます。多数のプロセスから得られた成形条件の情報を整理して関連解析を行うことで、今後の実験作業やモデル開発の指針とすることができます。

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シートメタル成形プロセスの知識ベースのクラウドFEシミュレーション

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