Oparta na wiedzy symulacja procesów obróbki plastycznej blach w chmurze

Du Zhou; Xi Yuan; Haoxiang Gao; Ailing Wang; Jun Liu; Omer El Fakir; Denis J. Politis; Liliang Wang; Jianguo Lin

doi:10.3791/53957

Artykuł metodologiczny

Oparta na wiedzy symulacja procesów obróbki plastycznej blach w chmurze

13.8K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/53957

⸱

13 grudnia 2016

Du Zhou¹ , Xi Yuan¹ , Haoxiang Gao¹ , Ailing Wang¹ , Jun Liu¹ , Omer El Fakir¹ , Denis J. Politis¹ , Liliang Wang¹ , Jianguo Lin¹

¹Department of Mechanical Engineering, Imperial College London

W tym artykule

Podsumowanie

Poniższy artykuł przedstawia nowatorską technikę symulacji FE (KBC-FE), która zmniejsza koszty obliczeniowe poprzez przeprowadzanie symulacji w środowisku chmury obliczeniowej, poprzez zastosowanie poszczególnych modułów. Co więcej, tworzy bezproblemową sieć współpracy między czołowymi naukowcami na świecie, umożliwiając integrację najnowocześniejszych modułów wiedzy z symulacjami MES.

Streszczenie

Użycie oprogramowania symulacyjnego metodą elementów skończonych (FE) do odpowiedniego przewidywania wyników procesów formowania blach jest kluczowe dla zwiększenia wydajności i skrócenia czasu rozwoju takich procesów, przy jednoczesnym zmniejszeniu kosztów związanych z prototypowaniem metodą prób i błędów. Niedawny nacisk na zastępowanie komponentów stalowych alternatywnymi stopami aluminium w sektorach motoryzacyjnym i lotniczym zwiększył potrzebę symulacji zachowania formowania takich stopów dla coraz bardziej złożonych geometrii komponentów. Jednak stopy te, a w szczególności ich warianty o wysokiej wytrzymałości, wykazują ograniczoną odkształcalność w temperaturze pokojowej, a w celu ich formowania opracowano technologie wytwarzania w wysokich temperaturach. W związku z tym potrzebne są zaawansowane modele konstytutywne, aby odzwierciedlić powiązane efekty temperatury i szybkości odkształcania. Symulacja takiego zachowania jest bardzo kosztowna obliczeniowo przy użyciu konwencjonalnych technik symulacji ES.

Ten artykuł przedstawia nowatorską technikę symulacji Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE), która łączy zaawansowane modele materiałów i tarcia z konwencjonalnymi symulacjami MES w efektywny sposób, zwiększając w ten sposób możliwości komercyjnych pakietów oprogramowania symulacyjnego. Zastosowanie tych metod przedstawiono na dwóch przykładowych studiach przypadków, a mianowicie: przewidywaniu granicy formowania materiału w warunkach tłoczenia na gorąco oraz przewidywaniu trwałości narzędzia w warunkach obciążenia wielocyklowego.

Wprowadzenie

Symulacje metodą elementów skończonych (FE) stały się potężnym narzędziem do optymalizacji parametrów procesu w przemyśle obróbki plastycznej metali. Wiarygodność wyników symulacji ES zależy od dokładności definicji materiału, danych wejściowych w postaci danych naprężeń przepływowych lub równań konstytutywnych oraz przypisania warunków brzegowych, takich jak współczynnik tarcia i współczynnik przenikania ciepła. W ciągu ostatnich kilku lat opracowano zaawansowane symulacje ES poprzez implementację podprogramów zdefiniowanych przez użytkownika, które znacznie poszerzyły możliwości oprogramowania FE.

Wykorzystanie tak zaawansowanych symulacji FE w projektowaniu procesów formowania komponentów konstrukcyjnych było badane zarówno przez przemysł lotniczy, jak i motoryzacyjny, z zamiarem produkcji lekkich konstrukcji, które redukują koszty operacyjne i emisję CO₂. Szczególny nacisk położono na zastąpienie elementów stalowych materiałami o mniejszej gęstości, takimi jak stopy aluminium i stopy magnezu. Jednak stopy te, zwłaszcza mocniejsze warianty, oferują ograniczoną odkształcalność w temperaturze pokojowej, a zatem elementy o skomplikowanych kształtach nie mogą być wytwarzane przy użyciu konwencjonalnego procesu tłoczenia na zimno. Dlatego w ciągu ostatnich dziesięcioleci opracowano zaawansowane technologie formowania w wysokiej temperaturze, takie jak formowanie aluminium ^{na ciepło 1-4}, tłoczenie na gorąco stopów aluminium ^5-9 i tłoczenie na gorąco stali o wysokiej wytrzymałości ¹⁰, aby umożliwić formowanie elementów o skomplikowanych kształtach. Ogólnie rzecz biorąc, procesy formowania w wysokiej temperaturze wiążą się ze znacznymi wahaniami temperatury, szybkością odkształcania i zmianami ścieżki obciążenia ¹¹, co spowodowałoby, na przykład, nieuniknione reakcje lepkościoplastyczne i zależne od historii obciążenia materiałów obrabianych. Są to nieodłączne cechy procesów formowania w wysokiej temperaturze i mogą być trudne do odwzorowania przy użyciu konwencjonalnych technik symulacji ES. Inną pożądaną cechą byłaby możliwość przewidywania trwałości narzędzia w wielu cyklach formowania w takich procesach, ponieważ wymagają one niskiej charakterystyki tarcia uzyskanej dzięki powłokom, które ulegają degradacji przy każdej operacji formowania. Przedstawienie wszystkich tych cech za pomocą implementacji podprogramów zdefiniowanych przez użytkownika byłoby bardzo kosztowne obliczeniowo. Co więcej, opracowanie i implementacja wielu podprogramów wymagałoby od inżyniera przeprowadzającego symulacje nadmiernej wiedzy multidyscyplinarnej.

W niniejszej pracy zaproponowano nowatorską technikę symulacji Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE), opartą na zastosowaniu modułów w środowisku chmury obliczeniowej, która umożliwia wydajną i efektywną metodę modelowania zaawansowanych cech formowania w połączeniu z konwencjonalnymi symulacjami FE. W tej technice dane z oprogramowania FE są przetwarzane w każdym module chmury, a następnie importowane z powrotem do oprogramowania FE w odpowiednim spójnym formacie, w celu dalszego przetwarzania i analizy. Szczegółowo opisano opracowanie tych modułów i ich implementację w KBC-FE.

Protokół

1. Opracowanie modelu predykcyjnego granicy formowalności w wysokiej temperaturze

Wytnij próbki do badań formowalności metodą cięcia laserowego z arkuszy stopu aluminium AA6082 (grubość 1,5 mm) w wybrane geometrie. ¹².
Wytrawiaj wzór siatki składający się z okrągłych punktów o średnicy 0,75 mm z regularnym odstępem 1 mm na powierzchni próbek metodą elektrolityczną. ¹³.
Ręcznie nałóż smar grafitowy jako środek smarny na nie wytrawioną stronę.
Zamontuj zestaw do testów kopuły w prasie hydraulicznej o wysokiej szybkości działania ¹². Użyj hydraulicznej uniwersalnej maszyny wytrzymałościowej o sile 250 kN.
Rozgrzej zestaw do badania kopułkowego do temperatury badawczej i ustaw tłok na stałej prędkości ruchu. Następnie rozpocznij test.
Uwaga: Temperatury badania wynoszą 300, 400 i 450 °Codpowiednio. Prędkości testowania obejmują 75, 250 i 400 mm/s.
Zatrzymaj test przy pierwszym wystąpieniu przewężenia.
Uwaga: Skok tłoka (czyli końcowa wysokość próbki) jest ustawiana tak, aby zaobserwować dopiero zarodek przewężenia na uformowanej próbce.
Zmierz końcową wysokość próbki za pomocą czujnika wysokości i oblicz odkształcenia oraz maksymalne szybkości odkształcenia (szybkość zmiany odkształcenia w czasie) przy użyciu optycznego trójwymiarowego systemu analizy kształtowania. Przeanalizuj zmiany odstępów siatki, aby obliczyć odkształcenia w każdym punkcie uformowanej próbki.
Upewnij się, że system optycznej trójwymiarowej analizy kształtowania zawiera kamerę, ukształtowany próbek oraz kalibracyjne listwy pomiarowe ¹⁴.
Uwaga: Próbka jest umieszczana w centrum stołu obrotowego i otaczana poprzeczkami skalowymi, a ich względne położenie pozostaje stałe przez cały czas trwania analizy.
Ustaw kamerę na stałej wysokości (np. 50 cm) i kąt (np. 30, 50 lub 70°) do próbki i wykonaj zdjęcia podczas pełnego obrotu (360°) talerza obrotowego, w przyrostach o wartości 15°.
Uwaga: W niniejszej pracy pozyskano trzy zestawy obrazów z różnych wysokości i kątów ustawienia kamery w celu odwzorowania odkształceń na całym całym próbce ¹⁵.
Załaduj obrazy do oprogramowania do optycznej analizy 3D, a następnie przejdź do obliczania odkształceń. Zrób to, klikając oblicz elipsy i paczkę funkcja wykrywająca punkty siatki, po której następuje kliknięcie oblicz punkty 3D i siatkę funkcja budująca siatkę
Uwaga: Oblicz odkształcenia i wyświetl je w trybie oceny.
Wyjście rozkładów odkształceń w celu określenia granicznych odkształceń dla każdego próbnika zgodnie z normą ISO 12004 ¹⁶i wykreśl wykresy granic formowania dla różnych prędkości i temperatur formowania.
Wykalibruj model materiału dla AA6082 w różnych temperaturach od 300 do 500 °C i szybkości odkształcenia od 0,1 do 10 s^-1.
Uwaga: model materiału oraz jego stałe dla stopu AA6082 szczegółowo opisano w źródle literaturowym ¹⁷.
Zaimplementuj i zunifikuj anizotropową funkcję plastyczności Hosforda ¹⁸, teoria Marciniak-Kuczynskiego (M-K) ¹⁹i model materiału z kroku 1.12 do algorytmu całkowania, aby sformułować model predykcji granicy formowania.
Uwaga: Model został opisany w odniesieniu ¹¹.
Wykalibruj i zweryfikuj opracowany model dla kroku 1.13, wykorzystując wyniki doświadczalne uzyskane w kroku 1.11.
Przewidywanie granic formowania za pomocą zweryfikowanego modelu ¹¹ od kroku 1.14.
Uwaga: Rycina 1 pokazuje przewidywania wynikającego modelu przy różnych temperaturach, przy prędkości formowania 250 mm/s, lub odpowiedniku, tempie odkształcenia 6,26 s⁻¹^-1.

2. Opracowanie interaktywnego modelu tarcia/zużycia

Wykonaj testy kulą-po-tarczy dla powlekanych próbek (tarcz)
1. Przygotuj powłoki azotku tytanu (TiN) na tarczy ze stali łożyskowej GCr15 metodą katodowej łukowej oraz rozpylania magnesotronowego o średniej częstotliwości, przy zastosowaniu parametrów osadzania podanych w odniesieniu ²⁰.
2. Za pomocą skaningowego mikroskopu elektronowego (SEM) uzyskaj topografię powierzchniową i przekroju próbek pokrytych. Zmierz grubość powłoki TiN na obrazach SEM, porównując topografię (jasność i kontrast) materiału podstawowego i powłoki.
  Uwaga: Procedury eksperymentalne można znaleźć w odniesieniu ²⁰.
3. Użyj interferometrycznego profilometru powierzchniowego z oświetleniem białym, aby uzyskać chropowatość powierzchni próbki. Umieść próbkę pod obiektywem i dostosuj mikroskop, aby uzyskać wyraźną strukturę powierzchni. Oświetl próbkę i dostosuj kąty osi x i y, aby obserwować wyraźne prążki interferencyjne (można je monitorować na ekranie). Ustaw wstępnie głębokość w oprogramowaniu i rozpocznij pomiar. Automatycznie zeskanuj powierzchnię próbki i oblicz chropowatość powierzchni.
4. Oceń wytrzymałość przyczepnościową próbki za pomocą mikrozarysowarki. Zastosuj rosnące obciążenie (maksymalnie 50 N) i długość zarysowania (maksymalnie 5 mm) na powłoce TiN. Wyznacz obciążenie krytyczne powodujące uszkodzenie powłoki oraz uzyskaj krzywe mikrozarysowania ²⁰.
5. Oceń twardość próbki za pomocą twardościomierza. Przyłóż obciążenie statyczne o wartości 20 N do próbki przez 15 s. Zmierz przekątną odcisku pozostawionego przez twardościomierz, a następnie odczytaj wartości twardości z urządzenia.
6. Przeprowadź testy kulą na tarczy za pomocą tribometru w warunkach otoczenia (temperatura 25 °C, wilgotność 30%). Jako element współpracujący względem powleczonego krążka użyj kulki o średnicy 6 mm wykonanej z WC-6% (mikrotwardość 1780 HV, wytrzymałość na ścieranie 1380 N/cm, moduł sprężystości 71 GPa). Ustaw względną prędkość poślizgu na 5 mm/s. Zastosuj obciążenie normalne 200 N. Uruchom silnik i rejestruj wartości tarcia za pomocą tribometru. Przerwij test odpowiednio po 180 s, 350 s, 400 s i 450 s, aby przeanalizować ślad zużycia przy użyciu mikroskopu optycznego ²⁰.
7. Zmierz topografię zużytej powierzchni za pomocą profilometru interferencyjnego z wykorzystaniem białego światła po zakończeniu testu.
8. Powtórz testy (krok 2.1.6) przy różnych obciążeniach normalnych (300 N, 400 N).
Oznacz zmiany współczynnika tarcia aż do uszkodzenia twardego powłoki, charakteryzującego się gwałtownym wzrostem współczynnika tarcia
1. Wykreśl ewolucję współczynnika tarcia w funkcji czasu po zarejestrowaniu wartości tarcia w kroku 2.1.6.
  Uwaga: Ewolucja współczynnika tarcia została przedstawiona w odniesieniu ²⁰.
2. Oceń ewolucję współczynnika tarcia pod kątem zachowania zużycia oraz powiązanych mechanizmów.
  Uwaga: Ewolucja tarcia charakteryzuje się trzema różnymi etapami: (i) etap niskiego tarcia, (ii) etap tarcia przebijania oraz (iii) etap uszkodzenia powłoki ^20,21.
3. Oceń stany zużycia po 180 s poprzez ręczne przerwanie testu, a następnie przeanalizuj ślad zużycia za pomocą mikroskopu optycznego.
  Uwaga: Ten krok ma na celu zbadanie zużytych cząstek dla etapu o niskim tarcie, jak opisano w kroku 2.2.2.
4. Powtórz krok 2.2.3 odpowiednio po 350 s, 400 s i 450 s.
Rozwiń interaktywny model tarcia
1. Scharakteryzuj ogólny współczynnik tarcia µ poprzez połączenie początkowego tarcia µ_α z tarcia spowodowanego oraniem przez cząstki sprzętu µ_Pc (jak pokazano w równaniu (1)) ²⁰.
  (1)
2. Połącz tarcie strugania między kulą a podłożem (µ_Ps) z chwilową grubością powłoki (hdo modelowania gwałtownego wzrostu tarcia posuwistego spowodowanego degradacją powłoki µ_Pc(Równ. (2)).
  Uwaga: w tym przypadku, µ_Pcrówne µ_Psgdy pozostała grubość powłoki wynosi zero (co wskazuje na całkowite zniszczenie twardej powłoki).
  
  (2)
  gdzieλ₁ i λ₂ są parametrami modelu wprowadzonymi w celu reprezentacji fizycznego znaczenia procesu zużycia. λ₁ opisuje wpływ dużych uwięzionych cząstek zużycia, oraz λ₂ reprezentuje intensywność efektu tarcia podczas orania, charakteryzowaną przez nachylenie współczynnika tarcia.
3. Użyj algorytmu całkowania opartego na czasie, aby uzyskać ewolucję pozostałej grubości powłoki i zmodyfikować zgromadzone zużycie przy zmiennych warunkach kontaktu. Aktualizuj grubość powłoki w każdej pętli obliczeniowej za pomocą równania (3).
  
  (3) $Równanie hydrodynamiki $ h = h_0 - \dot{h}dt $; wzór na analizę dynamiki płynów.$
  gdzie h₀ jest początkową grubością powłoki, a to zależna od czasu szybkość zużycia powłoki.
4. Zmodyfikuj prawo Archarda dotyczące zużycia ²² (Eq. (4)) i zaimplementować ją w bieżącym modelu.
  
  (4)
  gdzie K jest współczynnikiem zużycia, P jest ciśnieniem stykowym, v to prędkość poślizgu, a H_c to łączna twardość powłoki i podłoża.
5. Użyj modelu Korsunskiego do obliczenia twardości skomplikowanej (równ. (5)).
  
  (5)
  gdzie H_s to twardość podłoża, α jest współczynnikiem twardości powłoki i podłoża, a β jest współczynnikiem wpływu grubości.
6. Reprezentuj parametry zależne od obciążenia λ₁i K równaniami potęgowymi.
  
  (6)
  (7)
  gdzie κ_λ1, κ_K, Ν_λ1 i Ν_Ksą stałymi materiałowymi związanymi z ewolucją tarcia ²⁰.
7. Dopasuj interaktywny model tarcia do wyników eksperymentalnych, stosując algorytm całkowania opracowany przez zespół autorów, w celu wyznaczenia parametrów modelu.

3. Studia przypadków symulacji KBC-FE

Studium przypadku symulacji KBC-FE 1: prognozowanie granicy formowalności w warunkach hartowania na gorąco
1. Utwórz i nazwij nowy projekt symulacji w oprogramowaniu do symulacji MES. Wybierz proces jako 'Formowanie na gorąco z wykorzystaniem stemplaoraz typ solvera jakoPAM-AutoStamppodczas zapisywania projektu.
2. Importuj matrycę wewnętrzną drzwi, klikając na 'Narzędzia importu CADi następnieImport & transfekcjawewnętrzna strona drzwiIGSplik geometrii do interfejsu graficznego oprogramowania do symulacji MES. Wybierz opcję „Formowanie na gorącostrategia siatkowania narzędzi. Nazwij zaimportowany obiekt jako „Zginąć'.
3. Powtórz krok 3.1.2 iimportobiekty Punch i Blankholder odpowiednio.
4. Kliknij „Pustepod „Ustawieniekliknij 'Dodaj pustywPusty edytor, i ustaw wartość „Nowy obiektjakoPuste. Następnie wybierz typ jako „Powierzchnia pusta'.
5. Wybierz 'Szkicaby zdefiniować typ i zaimportować pusty kształt, klikając naImport z pliku CAD. Zdefiniuj 'Udoskonaleniejakoustalony poziomi wybierz poziom 1 w sekcjiOpcje siatki. WyłączAutomatyczne generowanie siatkii ustawRozmiar oczekdo 4 mm
6. Zdefiniuj właściwości materiału w 'Pusty edytor. Kliknij na „Załaduj materiałpodMateriałkart. WybierzAA6082(jednostka: mm·kg·ms·C) materiał jako właściwości materiału. Ustawkierunek walcowaniadox = 1. Ustaw „Grubość pustego polado 2 mm, a próbka ślepaPoczątkowa temperaturado 490 °C.
  Uwaga: Właściwości materiałowe i model materiału opisano w cytowanym źródle ¹⁷.
7. Kliknij na „ProcespodUstawieniei wybierz+ikonę, aby załadować nowy makro. Przejdź do „\Zgrzewanie\Gorące formowaniei wybierzHF_Validation_DoubleAction_GPa.ksa. W „Dostosujaktywuj Blank, Die, Punch i Blankholder. W sekcji 'Etapyaktywuj Gravitację, Utrzymywanie, Stamping oraz Gaszenie.
8. Ustaw wszystkie parametry w „'Atrybuty obiektówpodUstawienieprzełącznik odpowiadający rzeczywistemu układowi doświadczalnemu (siła docisku = 50 kN, prędkość kształtowania = 250 mm/s, współczynnik tarcia = 0,1, współczynniki przenikania ciepła) ²³ w funkcji szczeliny i ciśnienia kontaktowego).
9. Kliknij „Sprawdźikonę, aby sprawdzić konfigurację symulacji i upewnić się, że powyższe ustawienia nie zawierają błędów.
10. Kliknij „Obliczeniaikonę, aby rozpocząć symulację.
  Uwaga: Oprogramowanie rejestruje 11 stanów podczas symulacji na komputerze hosta.
11. Po zakończeniu symulacji należy obserwować wyniki symulacji w graficznym interfejsie oprogramowania do symulacji MES i przejść do rejestrowania 'skrypt' dla działania eksportującego wartości konturu, czyli główną odkształcenie (błona), drugorzędne odkształcenie (błona) oraz temperaturę wszystkich elementów pustych dla określonego stanu symulacji. Kliknij „rejestrowaći ręcznie eksportuj wartości konturów. Kliknij „zatrzymaj, aby zatrzymać nagrywanie. Zapisz skrypt, aby powtórzyć tę samą czynność dla wszystkich 11 stanów symulacji.
12. Kliknij „odtwarzajikonę, aby załadować skrypt, kliknij „Wykonaj wszystkie, aby wyeksportować wartości konturu.
  Uwaga: Dla każdego poszczególnego konturu/stanu oprogramowanie automatycznie eksportuje wartości w 'ASCIIpliki w katalogu „główny_odmianowy_numer_państwa', 'minor_strain_statenumber, oraz 'temperatura_stan, odpowiednio.
13. Zapisz wszystkie wyeksportowane pliki na komputerze w chmurze. Uruchom „model predykcji wydłużenia' (czyli kodu modułu chmury) razem ze wszystkimi wyeksportowanymi plikami w komputerze chmurowym.
14. Przewidywanie chwili wystąpienia lokalnej deformacji poprzez zastosowanie modelu prognostycznego granicy formowania w komputerze chmurowym.
  Uwaga: Ten model ¹¹ daje użytkownikom możliwość uruchomienia modelu predykcyjnego dla pojedynczego elementu lub wszystkich elementów blankietu.
15. Ręcznie wprowadź szczegóły/parametry symulacji w polu „model predykcji wydłużenia. Wprowadź liczbę stanów w symulacji (stan 11), całkowity skok procesu tłoczenia (157 mm), prędkość tłoczenia (250 mm/s), zakres odkształcenia będący przedmiotem analizy (kryterium wyboru elementu) np. szczep > 0,2) i wszystkie elementy.
  Uwaga: Zakres odkształcenia ogranicza elementy, dla których może wystąpić przewężenie, poprzez ustalenie kryterium elementu np. wybierane są tylko elementy o końcowej odkształcalności większej niż 0,2 do dalszej oceny w module.
16. Po zakończeniu obliczeń modułu na komputerze w chmurze automatycznie zapisz wszystkie dane (wyniki predykcji wydłużenia) w sformatowanym 'ASCIIpliki.
17. Załaduj końcowy stan wyników symulacji MES. W obszarze 'Konturykliknij w zakładkę „Zaimportowanei następnieWartości skalarne. Wybierz opcję 'ASCII' plik uzyskany w powyższym kroku. Wyświetl wyniki przewidywania wydłużenia w oprogramowaniu do symulacji MES.
Studium przypadku symulacji KBC-FE 2: prognozowanie trwałości narzędzi przy obciążeniach wielocyklowych
1. Utwórz i nazwij nowy projekt symulacji w oprogramowaniu do symulacji MES. Wybierz proces jako 'Standardowe stemplowanieoraz typ solvera jakoPAM-AutoStamppodczas zapisywania projektu.
2. Importuj geometrię matrycy, klikając na 'Narzędzia importu CADi następnieImport & przeniesienieforma w kształcie litery UIGSplik geometrii do interfejsu graficznego oprogramowania do symulacji MES. Wybierz „Walidacjastrategia siatkowania narzędzi. Nazwij zaimportowany obiekt jako „Śmierć'.
3. Powtórz krok 3.2.2, aby zaimportować odpowiednio obiekty Punch i Tłoka.
4. Kliknij „PustepodUstawienietab.Dodaj pustywPusty edytor, ustaw wartość „Nowy obiektt' jako 'Puste, a następnie wybierz typ jako 'Powierzchnia pustaWybierz „Cztery punkty' w celu zdefiniowania typu i ustawienia rozmiaru pustego pola na 120 × 80 mm². Zdefiniuj 'Udoskonaleniejakoustalony poziom: poziom 1 pod 'Opcje siatkiWyłączAutomatyczne generowanie siatkii ustawRozmiar oczekdo 1,5 mm
5. Zdefiniuj właściwości materiału w 'Pusty edytor. Kliknij na „Załaduj materiał pod „Materiałkart. Wybierz opcjęAA5754-H111(jednostka: mm·kg·ms·C) materiał jako właściwości materiału. Ustawkierunek walcowaniadox = 1. Ustaw „Grubość pustego polado 1,5 mm.
6. Kliknij na 'ProcespodUstawienie, przejdź na kartę i wybierz opcję '+ikonę, aby załadować nowy makro. Przejdź do „\Stamp\Wykonalnośći wybierzSingleActioin_GPa.ksa. W „Dostosujaktywuj Blank, Die, Punch i Blankholder. W sekcji 'Etapy, aktywuj funkcje grawitacji, utrzymywania i stemplowania.
7. Ustaw wszystkie „parametryw symulacji odpowiadających rzeczywistym ustawieniom doświadczenia (siły utrzymujące = 5, 20, 50 kN odpowiednio, prędkość kształtowania = 250 mm/s, współczynnik tarcia = 0,17).
8. 'Sprawdźkonfigurację symulacji i upewnij się, że powyższe ustawienia nie zawierają błędów.
9. Kliknij na „Obliczeniaikona i uruchomienie „Obliczeniadla symulacji gięcia w kształcie litery U o 11 stanach na komputerze hosta.
10. Po zakończeniu symulacji wyeksportuj 'współrzędnadane iciśnienie stykowedane automatycznie dla przedmiotu obrabianego oraz narzędzi (tłok, matryca i uchwyt blachy) jakoASCIIpliki (zgodnie z krokami 3.1.11 i 3.1.12).
11. Zapisz wszystkie wyeksportowane pliki na komputerze w chmurze. Uruchom „'moduł predykcji trwałości narzędziawraz ze wszystkimi wyeksportowanymi plikami w komputerze chmurowym.
12. Ręczne wprowadzanie parametrów kształtowania w polu „moduł przewidywania trwałości narzędziaWprowadź następujące parametry: liczbę stanów (stan 11), całkowity skok (70 mm), prędkość tłoczenia (250 mm/s) oraz początkowy współczynnik tarcia (0,17).
13. Wybierz narzędzie (wykrojnik, matryca lub uchwyt blachy), a następnie uruchom obliczenia dla pojedynczego elementu lub wszystkich elementów.
14. Po zakończeniu obliczeń modułu na komputerze w chmurze automatycznie zapisz wszystkie dane (w tym chwilową pozostałą grubość powłoki oraz współczynnik tarcia) w sformatowanym 'ASCIIpliki.
15. Wczytaj i wyświetl pozostałą grubość warstwy powłoki oraz współczynnik tarcia dla odpowiednich elementów w oprogramowaniu do symulacji MES (zgodnie z krokiem 3.1.17).

Wyniki

Symulacja KBC-FE do przewidywania wydłużenia

W procesie tłoczenia na gorąco zastosowanie blachy o zoptymalizowanym kształcie pozwoli nie tylko zaoszczędzić kosztów materiału, ale także pomoże zmniejszyć występowanie wad, takich jak przewężenia, pęknięcia i marszczenie. Początkowy kształt blachy znacząco wpływa na przepływ materiału podczas kształtowania, dlatego racjonalne zaprojektowanie jej konturu jest kluczowe dla powodzenia procesu tłoczenia na gorąco oraz jakości końcowych wyrobów. Aby zmniejszyć nakłady związane z eksperymentowaniem metodą prób i błędów w celu określenia optymalnej geometrii blachy, symulacja KBC-FE okazała się wysoce wydajną i skuteczną metodą minimalizującą obszary podatne na przewężenia. Przy zastosowaniu tej techniki każda symulacja trwa około 2 godziny, natomiast równoległe obliczenia w module chmurowym przewidującego występowanie przewężeń kończą się w ciągu 4 godzin.

Rycina 4 przedstawia ewolucję kształtu blachy użytej w gorącym tłoczeniu, na przykładzie elementu wewnętrznego drzwi samochodowych. Początkowy kształt blachy, przejęty z konwencjonalnego procesu zimnego tłoczenia, został najpierw wykorzystany w symulacji KBC-FE. Wyniki eksperymentalne przedstawione na ryc. 4(a) pokazują, że po gorącym tłoczeniu widoczne są duże obszary uszkodzeń (pęknięcia lub ścienienia). Po jednej iteracji optymalizacji kształtu blachy, na ryc. 4(b) można zauważyć, że uzyskano niemal całkowicie poprawny kształt blachy z znacznie mniejszym ścienieniem w porównaniu z zastosowaniem początkowego kształtu blachy. Można jednak zauważyć, że wciąż występują oznaki ścienienia w kieszeniach w prawym górnym i lewym górnym rogu blachy. Po dalszej optymalizacji, pokazanej na ryc. 4(c), uzyskano ostatecznie zoptymalizowany kształt blachy, w którym nie stwierdzono żadnego widocznego ścienienia. Zoptymalizowany kształt blachy wyznaczony za pomocą symulacji KBC-FE został potwierdzony eksperymentalnie poprzez próby gorącego tłoczenia przeprowadzone na w pełni zautomatyzowanej linii produkcyjnej dostarczonej przez producenta systemów produkcyjnych.

Symulacja KBC-FE do przewidywania trwałości narzędzia

Konwencjonalne symulacje MES procesów kształtowania metali są wykonywane dla jednego cyklu. Jednak w środowisku produkcyjnym do określonego narzędzia stosuje się wiele cykli kształtowania, przy czym stwierdzono, że wzrost liczby cykli kształtowania prowadzi do większych różnic między wytworzonymi elementami. Te różnice podczas obciążania narzędzia w wielu cyklach wynikają ze zmieniającej się topografii powierzchni. Na przykład obciążanie wielocyklowe narzędzi do kształtowania z funkcjonalnymi powłokami spowoduje zmniejszenie grubości powłoki wskutek zużycia. Ponadto degradacja powłoki będzie również zależeć od parametrów kształtowania, takich jak obciążenie/ciśnienie, prędkości kształtowania, itp. Technika KBC-MES umożliwia symulację procesów kształtowania blachy w warunkach obciążenia wielocyklowego, co jest niezbędne do przewidywania trwałości narzędzi do kształtowania z zaawansowanymi powłokami funkcjonalnymi w trakcie użytkowania.

Aby zbadać wpływ siły docisku blachy na trwałość narzędzi, przeanalizowano wartości siły docisku blachy wynoszące 5, 20 i 50 kN przy stałej prędkości kształtowania równej 250 mm/s. Rysunek 5 przedstawia rozkład pozostałej grubości powłoki narzędziowej przy różnych siłach docisku blachy po 300 cyklach kształtowania. Wyraźnie widać, że pozostała grubość powłoki zmniejsza się ze wzrostem siły docisku blachy.

Rysunek 6 przedstawia rozkład ciśnienia i pozostałej grubości powłoki przy siłach docisku blachy wynoszących odpowiednio 5, 20 i 50 kN wzdłuż krzywoliniowej długości matrycy po 300 cyklach kształtowania. Ponieważ obszar A-B reprezentuje wejście do matrycy w trakcie procesu gięcia w kształcie U, ciśnienie oraz względna odległość zużycia w tym obszarze były znacznie wyższe niż w innych częściach matrycy. W związku z tym zużycie powłoki występowało głównie w tym obszarze. Istnieją dwa szczytowe wartości zmniejszenia grubości powłoki przy siłach docisku 20 kN i 50 kN, które odpowiadają dwóm szczytom ciśnienia. Tymczasem pozostała grubość powłoki maleje wraz ze wzrostem siły docisku blachy. Najniższe wartości pozostałej grubości powłoki przy siłach docisku blachy 5, 20 i 50 kN wyniosły odpowiednio 0,905, 0,570 i 0,403 mikrona, przy początkowej grubości powłoki wynoszącej 2,1 mikrona.

Wykres odkształcenie-temperatura, porównanie danych eksperymentalnych i modelowych przy prędkości kształtowania 250 mm/s.
Rysunek 1: Porównanie eksperymentalnych i przewidzianych granic odkształcenia przy różnych temperaturach. Granice odkształcenia rosną wraz ze wzrostem temperatury przy stałej prędkości kształtowania 250 mm/s, co odpowiada szybkości odkształcenia 6,26 s^-1. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Diagram symulacji metodą elementów skończonych; mikrostruktura, przekazywanie ciepła, projektowanie narzędzi, moduły kalkulacji kutek formowalności.
Rysunek 2: Schemat blokowy opartej na wiedzy chmurowej symulacji MES procesu kształtowania blach. Komercyjne oprogramowanie do symulacji MES służy do przeprowadzania symulacji i eksportowania wyników potrzebnych poszczególnym modułom. Moduły, np. formowalność, przekazywanie ciepła, wytrzymałość po formowaniu (mikrostruktura), prognozowanie trwałości narzędzi, projektowanie narzędzi, itp., działają równolegle i niezależnie w chmurze, umożliwiając tym samym integrację najnowszej wiedzy z wielu źródeł w symulacjach MES. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Schemat procesu tłoczenia głębokiego z tłokiem, uchwytem blachy i matrycą; układ kształtowania blachy.
Rycina 3: Geometria przedmiotu obrabianego i narzędzi do symulacji gięcia w kształcie litery U. Narzędzia, tj. tłok, uchwyt blachy i matryca, są modelowane za pomocą elementów sztywnych. Do modelowania elementów przedmiotu obrabianego (blachy) zastosowano elementy powłokowe. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Diagram etapów procesu formowania z kodowaniem kolorystycznym analizy naprężeń; zaznaczone miejsca pęknięć i wydłużenia.
Rycina 4: Ewolucja kształtu blachy przy gorącym tłoczeniu wewnętrznej płyty drzwi (przedstawione w symulacji MES). Lewa strona: Obrazy w zielonych ramkach przedstawiają kształty blachy na poszczególnych etapach optymalizacji, a te w czerwonych ramkach odpowiadają kształtowi blachy przed optymalizacją. Prawa strona: Wyniki przewidywania wydłużenia na każdym etapie optymalizacji. (a) Wyniki początkowe z dużym uszkodzeniem (pęknięcia/wydłużenie pokazane na czerwono), (b) Zmniejszone uszkodzenie przy występowaniu pewnego wydłużenia po pierwszym etapie optymalizacji, (c) Ostateczny zoptymalizowany kształt blachy bez widocznego wydłużenia. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tej ryciny.

Diagram równowagi statycznej pokazujący rozkład naprężeń przy 5 kN, 20 kN, 50 kN; skala gradientu kolorów.
Rysunek 5: Rozkład pozostałej grubości powłoki (przedstawiony w symulacji MES) przy siłach docisku blachy wynoszących: (a) 5 kN, (b) 20 kN oraz (c) 50 kN, po 300 cyklach kształtowania przy stałej prędkości tłoczenia równej 250 mm/s. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

Wykres przedstawiający zależność ciśnienia od grubości powłoki podczas eksperymentu z siłą docisku blachy, z oznaczonymi krzywymi.
Rysunek 6: Przewidywanie ciśnienia kontaktowego i pozostałej grubości powłoki przy siłach docisku blachy wynoszących: (a) 5 kN, (b) 20 kN oraz (c) 50 kN, wzdłuż odległości krzywoliniowej matrycy przy stałej prędkości tłoczenia równej 250 mm/s. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Dyskusja

Technika symulacyjna KBC-FE umożliwia przeprowadzanie zaawansowanych symulacji poza terenem zakładu przy użyciu dedykowanych modułów. Może uruchamiać moduły funkcjonalne w środowisku chmurowym, które łączą węzły z różnych specjalizacji, aby zapewnić jak najdokładniejsze przeprowadzanie symulacji procesów. Krytyczne aspekty symulacji KBC-FE mogą obejmować niezależność kodów ES, wydajność obliczeń i dokładność modułów funkcjonalnych. Realizacja każdej zaawansowanej funkcji w module będzie zależała od opracowania nowego modelu i/lub nowatorskiej techniki eksperymentalnej. Na przykład moduł limitu formowania został opracowany w oparciu o nowy ujednolicony model przewidywania limitu formowania ¹¹, a moduł przewidywania żywotności narzędzi ciernych został obecnie opracowany przez implementację interaktywnego modelu tarcia ²⁰. Technika symulacyjna KBC-FE oferuje również funkcję obliczeń selektywnych, tzn. do dalszej oceny w poszczególnych modułach wybierane są tylko te elementy, które spełniają kryteria wyboru. Na przykład moduł przewidywania trwałości narzędzia automatycznie wybiera elementy, w przypadku których twarda powłoka ma tendencję do rozpadu, klasyfikując stopień zużycia wszystkich elementów w pierwszym cyklu formowania, dzięki czemu zwykle mniej niż 1% elementów zostanie wybranych do dalszej oceny trwałości narzędzia w warunkach obciążenia wielocyklowego. W prezentowanych badaniach prognozowanie trwałości narzędzia po 300 cyklach formowania można zakończyć w ciągu 5 minut.

Przeprowadzając odpowiednie testy i odpowiednio kalibrując, model graniczny formowania może być zastosowany do symulacji procesu formowania, aby w konsekwencji określić optymalne parametry do pomyślnego wytworzenia komponentu z takich stopów i bez przypadków neckingu. Model przewidywania granicy formowania został opracowany jako moduł chmury, który był niezależny od wykorzystywanego oprogramowania ES i mógł być zastosowany do dowolnego oprogramowania ES w celu oceny odkształcalności materiału podczas formowania, bez skomplikowanych podprogramów ¹⁷. Importując odpowiednie dane do modelu, można było przeprowadzić obliczenia w celu określenia, czy wystąpi awaria, w regionach komponentu, które użytkownik mógł określić, oszczędzając zasoby obliczeniowe. Należy jednak zauważyć, że ponieważ krzywe naprężenie-odkształcenie są wprowadzane do oprogramowania ES za pomocą prostej tabeli przeglądowej, pełne odwzorowanie właściwości materiału w różnych temperaturach i prędkościach odkształcania podczas symulacji może być trudne.

W module przewidywania trwałości narzędzia można przewidzieć zachowanie tarcia podczas formowania, importując wymagane dane historii odkształceń do zweryfikowanego modułu tarcia²⁰, a następnie importując dyskretne punkty danych obliczone przez moduł chmury dla każdego elementu z powrotem do oprogramowania ES. Gwarantuje to, że zaawansowany moduł tarcia może być używany przez wszystkie kody ES, niezależnie od ich zdolności do włączania podprogramów użytkownika. Dodatkowo moduł może być uruchamiany równolegle, aby jeszcze bardziej skrócić czas obliczeń. Interaktywny model tarcia/zużycia zakładał brak cząstek zużycia podczas początkowego ślizgu, w wyniku czego uzasadnione byłoby oczekiwanie stałej początkowej wartości współczynnika tarcia 0,17 ²⁰. Chociaż model ten ujawnił ewolucję rozkładu tarcia, zachowanie tarcia podczas procesu formowania jest bardzo skomplikowane i trudno jest całkowicie zintegrować złożone zachowanie tarcia z modułu chmury z symulacją ES.

Jako technologia przyszłości, symulacja KBC-FE będzie opierać się na rozwoju dedykowanych i solidnych pakietów oprogramowania do symulacji MES opartych na Internecie, co wymagałoby bardzo opłacalnego, ale zupełnie innego modelu biznesowego do ustalenia przez twórców oprogramowania. Ponadto w ramach współpracujących stron należy zbudować dedykowaną sieć wewnętrzną, aby zapewnić bezpieczeństwo danych i niezawodność sterowania systemem przemysłowym.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Z wdzięcznością dziękujemy za wsparcie finansowe od Innovate UK, Ultra-light Car Bodies (UlCab, reference 101568) oraz Make it lighter, with less (LightBlank, reference 131818). Badania, które doprowadziły do uzyskania tych wyników, otrzymały dofinansowanie z Siódmego Programu Ramowego Unii Europejskiej (7PR/2007-2013) na podstawie umowy o dofinansowanie nr 604240, projekt zatytułowany "System przemysłowy umożliwiający zastosowanie opatentowanej, sprawdzonej laboratoryjnie technologii przetwarzania materiałów do taniego formowania lekkich konstrukcji dla przemysłu transportowego (LoCoLite)". Znaczące wsparcie otrzymano również od Centrum Projektowania i Produkcji Konstrukcji AVIC w Imperial College London, które jest finansowane przez Aviation Industry Corporation of China (AVIC).

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
AA6082-T6	AMAG		Materiał
AA5754-H111	AMAG		Materiał
1,000 kN prasa szybkobieżna	ESH		Prasa formująca
ARGUS	GOM		Optyczna analiza formowania
PAM-STAMP 2015	Oprogramowanie symulacyjne	ESI
Matlab	MathWorks		Numeryczne oprogramowanie obliczeniowe
Gleeble 3800	DSI		Jednoosiowa próba rozciągania
Tribometr wysokotemperaturowy (THT)	Anton Paar		Test właściwości tarcia
NewViewTM 7100	ZYGO		Profilometr powierzchniowy
		rozpylania magnetronowego	Osadzanie powłok
Tester mikrotwardości	Wolpert Wilson Instruments
Nano-twardość	Mts

FESprzęt do

Bibliografia

Miller, W. S., et al. Recent development in aluminium alloys for the automotive industry. Mater. Sci. Eng. A. 280 (1), 37-49 (2000).
Bolt, P. J., Lamboo, N. A. P. M., Rozier, P. J. C. M. Feasibility of warm drawing of aluminium products. J. Mater. Process. Tech. 115 (1), 118-121 (2001).
Li, D., Ghosh, A., et al. Effects of temperature and blank holding force on biaxial forming behavior of aluminum sheet alloys. J. Mater. Eng. Perform. 13 (3), 348-360 (2004).
Toros, S., Ozturk, F., Kacar, I. Review of warm forming of aluminum-magnesium alloys. J. Mater. Process. Tech. 207 (1-3), 1-12 (2008).
Wang, L., Strangwood, M., Balint, D., Lin, J., Dean, T. A. Formability and failure mechanisms of AA2024 under hot forming conditions. Mater. Sci. Eng. A. 528 (6), 2648-2656 (2011).
Wang, L., et al. TTP2013 Tools and Technologies for Processing Ultra High Strength Materials. , Austria, Graz. (2013).
El Fakir, O., et al. Numerical study of the solution heat treatment, forming, and in-die quenching (HFQ) process on AA5754. Int. J. Mach. Tool. Manu. 87 (0), 39-48 (2014).
Raugei, M., El Fakir, O., Wang, L., Lin, J., Morrey, D. Life cycle assessment of the potential environmental benefits of a novel hot forming process in automotive manufacturing. J. Clean. Prod. 83, 80-86 (2014).
Liu, J., Gao, H., Fakir, O. E., Wang, L., Lin, J. HFQ forming of AA6082 tailor welded blanks. MATEC Web of Conferences. 21 (05006), (2015).
Karbasian, H., Tekkaya, A. E. A review on hot stamping. J. Mater. Process. Tech. 210 (15), 2103-2118 (2010).
El Fakir, O., Wang, L., Balint, D., Dear, J. P., Lin, J. Predicting Effect of Temperature Strain Rate and Strain Path Changes on Forming Limit of Lightweight Sheet Metal Alloys. Procedia Eng. 81 (0), 736-741 (2014).
Shi, Z., et al. the 3rd International Conference on New Forming Technology. , Harbin, China. 100-104 (2012).
Electrolytic Marking [Internet]. , Ostling Etchmark. Staford. Available from: http://www.etchmark.co.uk/marking-tech/electrolytic/ (2015).
ARGUS - Optical Forming Analysis [Internet]. , GOM mbH. Braunschweig. Available from: http://www.gom.com/metrology-systems/system-overview/argus (2015).
ARGUS User Manual. , GOM mbH. Germany. Available from: http://www.gom.com/3d-software/download.html (2016).
ISO12004. Metallic materials -- Sheet and strip -- Determination of forming-limit curves. , Available from: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=43621 (2008).
Mohamed, M. S., Foster, A. D., Lin, J., Balint, D. S., Dean, T. A. Investigation of deformation and failure features in hot stamping of AA6082: Experimentation and modelling. Int. J. Mach. Tool. Manu. 53 (1), 27-38 (2012).
Hosford, W. F. Comments on anisotropic yield criteria. Int. J. Mech. Sci. 27 (7), 423-427 (1985).
Marciniak, Z., Kuczyński, K. Limit strains in the processes of stretch-forming sheet metal. Int. J. Mech. Sci. 9 (9), 609-620 (1967).
Ma, G., Wang, L., Gao, H., Zhang, J., Reddyhoff, T. The friction coefficient evolution of a TiN coated contact during sliding wear. Appl. Surf. Sci. 345, 109-115 (2015).
Põdra, P., Andersson, S. Simulating sliding wear with finite element method. Tribol. Int. 32 (2), 71-81 (1999).
Archard, J. F. Contact and Rubbing of Flat Surfaces. J. Appl. Phys. 24 (8), 981-988 (1953).
Liu, X., et al. Determination of the interfacial heat transfer coefficient in the hot stamping of AA7075. MATEC Web of Conferences. 21 (05003), (2015).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Symulacja metod element w sko czonych proces t oczenia na gor co przewidywanie ywotno ci narz dzia przewidywanie granicy formowania zaawansowane modele materia owe modele tarcia komercyjne oprogramowanie symulacyjne portal Smart Forming

Oparta na wiedzy symulacja procesów obróbki plastycznej blach w chmurze