Modelowanie metodą elementów skończonych do symulacji quasi-statycznego ściskania rur stożkowych karbowanych
6 stycznia 2023
Ten protokół opisuje badanie quasi-statycznej wydajności ściskania rur karbowanych stożkowych za pomocą symulacji metodą elementów skończonych. Zbadano wpływ gradientu grubości na wydajność ściskania. Wyniki pokazują, że odpowiednie zaprojektowanie gradientu grubości może zmienić tryb odkształcenia i znacznie poprawić wydajność absorpcji energii przez rury.
Aby zaimportować i utworzyć części, otwórz oprogramowanie elementów skończonych. Zaimportuj część ST, klikając lewym przyciskiem myszy Plik, wybierając Importuj, a następnie Część. Wybierz plik ST i nazwij tę część ST. Następnie utwórz płaszczyznę dolną części.
Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz część, przejdź do Kształt i wybierz Powłoka. Nazwij tę część Płaszczyzna dolna i kliknij lewym przyciskiem myszy Kontynuuj. Wybierz tę opcję, aby utworzyć okrąg, środek i obwód, a następnie narysuj okrąg z początkiem układu współrzędnych jako środkiem i promieniem 20 milimetrów.
Dodaj punkt odniesienia Set-4 do płaszczyzny dolnej elementu. W podobny sposób utwórz płaszczyznę górną i dodaj punkt odniesienia Set-5 do płaszczyzny górnej części. Teraz kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz materiał.
Przejdź do Ogólne, wybierz Gęstość w kolejności i wprowadź 7,85 razy 10 do potęgi minus dziewięć w polu Gęstość masy. Kliknij lewym przyciskiem myszy Mechaniczny. Wybierz Elastyczność, a następnie Elastyczny w kolejności.
A pod modułem Younga i współczynnikiem Poissona wprowadź odpowiednio 185 000 i 0,3. Następnie kliknij lewym przyciskiem myszy Mechaniczny. Wybierz opcję Plastyczność i kliknij opcję Plastik.
Wprowadź dane w polu Granica plastyczności i odkształcenie plastyczne. Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz sekcję. Przejdź do Kategorii, wybierz Powłoka i kliknij lewym przyciskiem myszy Kontynuuj.
W obszarze Grubość powłoki wybierz Rozkład węzłowy. Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz pole analityczne. Wybierz pole wyrażenia i wprowadź formułę.
Kliknij lewym przyciskiem myszy Przypisz sekcję. Wybierz ST z interfejsu i kliknij lewym przyciskiem myszy Gotowe, a następnie OK. Teraz, aby złożyć części w całość, kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz instancję. Wybierz ST, dolną płaszczyznę i górną płaszczyznę, a następnie kliknij lewym przyciskiem myszy OK. Kliknij lewym przyciskiem myszy Obróć instancję, wybierz Płaszczyzna dolna i Płaszczyzna górna, wprowadź kolejno punkt początkowy 000 i punkt końcowy 100 osi obrotu.
W polu Kąt obrotu wprowadź wartość 90. Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz krok, wybierz Dynamiczny, Jawny i kliknij lewym przyciskiem myszy Kontynuuj. W polu Okres czasu wprowadź 0,05 i kliknij lewym przyciskiem myszy OK. Następnie kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz wyjście historii i wybierz Energia.
Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz dane wyjściowe historii, przejdź do Domena i wybierz Set-5. Przejdź do zmiennych wyjściowych. Wpisz RF2 U2 i kliknij lewym przyciskiem myszy OK. Teraz należy ustawić właściwości kontaktu, typ oraz płaszczyznę górną i dolną jako obiekty sztywne.
Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz właściwość interakcji. Wybierz opcję Kontakt, przejdź do opcji Mechaniczne i wybierz opcję Zachowanie styczne. W obszarze Formuła tarcia wybierz opcję Kara, a w polu Współczynnik tarcia wprowadź wartość 0,2.
Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz interakcję. Wybierz pozycję Kontakt ogólny, jawny, a następnie w obszarze Przypisanie właściwości globalnej wybierz pozycję indProp-1. Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz ograniczenie.
W obszarze Typ wybierz Obiekt sztywny i wybierz Płaszczyzna dolna i Płaszczyzna górna. Aby ustalić dolną płaszczyznę i ustawić prędkość ładowania w dół 500 milimetrów na sekundę na górnej płaszczyźnie, kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz warunek brzegowy. W obszarze Typy wybranego kroku wybierz opcję Przemieszczenie lub Obrót.
Podnieś Set-4 i wprowadź zero we wszystkich kierunkach. Kliknij lewym przyciskiem myszy Utwórz warunek brzegowy. Przejdź do Typy dla wybranego kroku.
Wybierz opcję Prędkość lub Prędkość kątowa. Podnieś Set-5, wprowadź minus 500 w V2 i wprowadź zero w przeciwnym kierunku. Kliknij lewym przyciskiem myszy część początkową, wprowadź 0,8 w polu Przybliżony rozmiar globalny i wprowadź 0,08 w polu Według wartości bezwzględnej.
Kliknij lewym przyciskiem myszy część siatki i wybierz Tak. Kliknij lewym przyciskiem myszy Przypisz typ elementu, podnieś część i wybierz Gotowe. W obszarze Biblioteka elementów wybierz opcję Jawne i kliknij lewym przyciskiem myszy OK.To przesłać obliczenia i wyeksportować wyniki, kliknij lewym przyciskiem myszy pozycję Utwórz zadanie, wybierz model do obliczenia, a następnie kliknij lewym przyciskiem myszy pozycję Kontynuuj.
Kliknij lewym przyciskiem myszy pozycję Menedżer zadań, wybierz model do obliczenia, a następnie kliknij lewym przyciskiem myszy pozycję Prześlij. Wybierz ukończony model do obliczeń i kliknij lewym przyciskiem myszy Wyniki, aby przejść do wizualizacji. Tryb odkształcenia ST uzyskuje się z wizualizacji.
Wraz ze wzrostem współczynnika zmienności grubości k, tryb odkształcenia ST zmienił się z poprzecznego rozszerzania i kurczenia się na osiowe progresywne fałdowanie. Tryb deformacji rurki CT zmienił się z progresywnego składania w kształcie rombu na progresywne składanie w kształcie koła. Podczas gdy rurka DT zawsze utrzymywała poprzeczny tryb rozszerzania i kurczenia się.
Szczytowa siła zgniatania znacznie się zmniejszyła, a amplituda wahań siły stała się niewielka. Przy wyższych wartościach k wyboczenie nastąpiło bliżej końca obciążenia, gdzie grubość przekroju poprzecznego fałdu z tworzywa sztucznego jest mniejsza. W związku z tym zmniejszyła się również szczytowa siła zgniatania.
Pochłanianie energii i pochłanianie energii właściwej znacznie wzrosło. A wydajność siły zgniatania wzrastała wraz ze wzrostem k. W tym samym czasie absorpcja energii przez cienkościenne rury nieznacznie zmieniała się wraz ze wzrostem wartości k, co również zwiększało wydajność siły zgniatania.
Quasi-statyczny eksperyment ściskania na wydrukowanym w 3D CT ze stali nierdzewnej o wartości k wykazał, że krzywe siły-przemieszczenia z eksperymentu i symulacji dobrze pasowały, a wzorce deformacji były prawie identyczne.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Overview
This protocol describes the study of the quasi-static compression performance of corrugated tapered tubes using finite element simulations. The influence of the thickness gradient on the compression performance was investigated.
Key Study Components
Area of Science
- Mechanical engineering
- Material science
- Finite element analysis
Background
- Corrugated tapered tubes are used in various engineering applications.
- Understanding their compression performance is crucial for design optimization.
- Thickness gradients can influence mechanical properties.
- Finite element simulations provide insights into material behavior under stress.
Purpose of Study
- To investigate the compression performance of corrugated tapered tubes.
- To analyze the effect of thickness gradients on deformation modes.
- To improve energy absorption performance through design modifications.
Methods Used
- Finite element simulations were conducted to model tube behavior.
- Different thickness gradients were applied to assess performance variations.
- Compression tests were simulated to evaluate energy absorption.
- Data analysis was performed to interpret the results.
Main Results
- Proper thickness gradient design can alter deformation modes.
- Significant improvements in energy absorption performance were observed.
- Simulation results aligned with theoretical expectations.
- Findings can inform future designs of corrugated structures.
Conclusions
- Thickness gradients play a critical role in tube performance.
- Finite element simulations are effective for performance evaluation.
- Optimized designs can lead to enhanced energy absorption capabilities.
Frequently Asked Questions
Executive Industry Relevance
Finite element modeling of quasi-static compression in corrugated tapered tubes enables predictive evaluation of structural energy absorption, supporting early-stage material and device design in biopharma R&D. Quantitative simulation outputs inform risk-adjusted decisions for translational device development and mechanistic de-risking of engineered constructs. This approach enhances confidence in preclinical performance and supports portfolio triage for advanced material candidates.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables hypothesis-driven interrogation of material deformation and failure mechanisms under controlled loading.
- Supports mechanistic de-risking by quantifying the impact of thickness gradients and corrugation on energy absorption.
- Provides predictive confidence for selecting structural designs with optimal safety margins.
Screening & Assay Development
- Facilitates rapid virtual screening of design variants for energy absorption and load-displacement performance.
- Delivers standardized, reproducible simulation outputs for cross-comparison of candidate geometries.
- Generates quantitative metrics (EA, SEA, peak force) to inform downstream experimental validation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns simulation outputs with experimental force-displacement data for translational continuity.
- Supports risk-adjusted advancement of engineered devices by predicting in situ mechanical behavior.
- Enables mechanistic benchmarking of new materials or geometries prior to preclinical testing.
Pipeline & Workflow Integration
Finite element simulation integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing early, quantitative insights into structural performance, informing both design iteration and experimental prioritization.
- Discovery Biology: Quantifies deformation modes and failure thresholds to clarify structure-function relationships.
- Screening: Provides reproducible, quantitative readouts for rapid comparison of design variants.
- Analytics: Outputs load-displacement curves, energy absorption, and efficiency metrics for data-driven decision making.
- Translational Research: Bridges simulation and experimental validation for preclinical device development.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable modeling framework for future material and device optimization projects.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in structural design.
- Operational Value: Standardizes simulation workflows and enables scalable virtual screening.
- Strategic Value: Supports informed go/no-go decisions and reduces late-stage design risk.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of device and material candidates for advancement.
Implementation Considerations
- Requires expertise in finite element modeling and material mechanics.
- Demands access to simulation software and computational infrastructure.
- Necessitates standardized input parameters and validation against experimental data.
- Adaptation may be needed for different geometries or material systems.
- Simulation accuracy depends on precise material property inputs and boundary condition definitions.
