13 декабря 2016 г.
В следующей статье представлен новый метод моделирования КЭ (КБК-КЭ), который снижает вычислительные затраты за счет выполнения моделирования в среде облачных вычислений за счет применения отдельных модулей. Кроме того, он создает бесшовную сеть сотрудничества между ведущими мировыми учеными, что позволяет интегрировать передовые модули знаний в моделирование конечных элементов.
Общая цель метода КЭ-моделирования в облаке на базе знаний заключается в объединении компетенций специалистов из разных областей на едином портале для повышения возможностей и точности моделирования процессов формообразования без значительного усложнения их использования. Данный метод позволяет ответить на ключевые вопросы в области формовки листового металла, такие как подбор параметров для успешного изготовления компонентов и прогнозирование срока службы инструментов формовки. Основным преимуществом данной методологии является то, что она позволяет использовать передовые прогностические модели в любом программном обеспечении для КЭ-моделирования без необходимости внесения каких-либо изменений в сами модели.
Как правило, специалисты, впервые использующие данный метод, смогут освоить его без особых затруднений благодаря интуитивно понятному пользовательскому интерфейсу системы. Визуальная демонстрация покажет, насколько просто интегрировать передовые прогностические модели в стандартное моделирование методом конечных элементов (МКЭ). В данном разделе рассматривается применение вычислений KBC-FE для прогнозирования формуемости в процессе горячей штамповки.
Создайте новый проект в программном обеспечении для FE-моделирования. При сохранении проекта выберите в качестве процесса горячую штамповку, а в качестве типа солвера — PAM-AutoStamp. Далее импортируйте матрицу внутренней панели двери: для этого сначала нажмите «import tools CAD», присвойте импортируемому объекту имя die, переключите стратегию горячей штамповки для построения сетки инструментов, затем импортируйте файл геометрии IGS внутренней панели двери и перенесите его в графический интерфейс.
Теперь повторите этот процесс для импорта пуансона и прижима заготовки. Затем на вкладке настройки нажмите на заготовку. После этого в редакторе заготовок нажмите «Добавить заготовку».
Установите новый объект как заготовку (blank), а тип — как поверхностную заготовку (surface blank). Теперь выберите контур (outline) в качестве типа определения и импортируйте форму заготовки, нажав «import from CAD file». В параметрах сетки (mesh options) определите степень измельчения как навязанный уровень (imposed level) и выберите первый уровень.
Затем отключите автоматическое построение сетки и установите размер элемента сетки на 4 мм. Перейдите к определению свойств материала в редакторе заготовки. На вкладке «Материал» нажмите «Загрузить материал» и выберите материал AA6082.
Установите направление прокатки X равным одному. Установите толщину заготовки 2 mm, а начальную температуру заготовки 490 °C. Затем перейдите на вкладку настроек (set-up), нажмите «процесс» (process) и выберите значок «плюс», чтобы загрузить новый макрос.
Затем перейдите в папку горячей штамповки и выберите файл HF validation double action GPA. В диалоговом окне настройки («customize») активируйте объекты заготовки, матрицы, пуансона и прижима заготовки. На вкладке этапов («stages») активируйте гравитацию, выдержку, штамповку и закалку.
Теперь установите все параметры в атрибутах объекта на вкладке «set-up» в соответствии с фактической схемой эксперимента. Задайте коэффициенты теплопередачи как функцию зазора и давления контакта. Затем нажмите на значок проверки, чтобы проверить правильность настроек, и при отсутствии ошибок нажмите на значок вычисления, чтобы запустить симуляцию на хост-компьютере.
После анализа результатов запустите скрипт для экспорта значений главных и второстепенных деформаций, а также контуров температуры для всех элементов из всех состояний моделирования в виде ASCII-файлов, а затем сохраните эти файлы. Использование данных таким образом позволяет избежать передачи информации о геометрии компонента на онлайн-портал, что обеспечивает защиту любой конфиденциальной информации. Теперь перейдите в Smart Forming — недавно созданный портал для симуляций KBC-FE — и войдите в свой профиль пользователя.
Выберите модуль прогнозирования предела формоизменения и экспортируйте файлы с результатами моделирования на облачный компьютер. Затем введите количество состояний в моделировании, вручную задайте детали и параметры моделирования и запустите вычисления. После завершения вычислений загрузите результаты с облачного компьютера для визуализации в вашем FE-моделировании.
Затем загрузите конечное состояние результатов МК-моделирования и на вкладке контуров (contours) нажмите на «импортированные» (imported), а затем на «скалярные значения» (scalar values). Выберите формат ascii для отображения результатов прогнозирования предельных деформаций. В данном разделе рассматривается, как вычисления KBC-FE могут быть использованы для прогнозирования срока службы инструмента при использовании альтернативного процесса формовки.
Создайте и присвойте имя новому проекту моделирования в программном обеспечении для МК-анализа. При сохранении проекта выберите стандартную штамповку в качестве процесса и PAM AutoStamp в качестве типа решателя. Затем импортируйте геометрию штампа, нажав на инструмент import tools CAD.
Затем импортируйте и перенесите файл геометрии IGS U-образной матрицы в графический интерфейс. Выберите стратегию валидации для построения сетки инструментов, установите размер сетки 2 mm, а максимальный угол — 5. Присвойте импортированному объекту имя die.
Аналогичным образом импортируйте пуансон и держатель заготовки. Теперь в разделе настроек (set-up) нажмите на заготовку (blank) и добавьте её в редакторе заготовок. Установите новый объект в качестве заготовки, а затем выберите тип «поверхностная заготовка» (surface blank).
Затем выберите четыре точки для определения типа и установите размер заготовки 120 на 80 квадратных миллиметров. Убедитесь, что автоматическое построение сетки отключено, и установите размер сетки 1,5 миллиметров. Теперь определите свойства материала в редакторе заготовок.
Перейдите на вкладку Material, нажмите Load a material и выберите AA 5754 H111 в качестве свойств материала. Затем установите толщину заготовки 1.5 mm и начальную температуру 20 °C. Далее перейдите на вкладку Set-up, нажмите Process и выберите значок «плюс» для загрузки нового макроса.
Перейдите в папку с проверкой возможности штамповки (stamp feasibility) и выберите файл GPA для двухходовой точечной штамповки (stamping only double action dot). В диалоговом окне настройки (customize) активируйте заготовку (blank), матрицу (die), пуансон (punch) и прижим (blank holder). В разделе этапов (stages) активируйте штамповку (stamping).
Теперь установите все параметры в симуляции в соответствии с фактической установкой эксперимента. Затем нажмите кнопку проверки (check) в настройках, чтобы убедиться в отсутствии ошибок. Теперь нажмите на иконку вычислений и запустите расчет для симуляции изгиба u-образной формы из 11 состояний на хост-компьютере.
По завершении моделирования запустите скрипт для экспорта данных о координатах и данных о контактном давлении для матрицы в файлы формата ascii. Затем на портале smart forming выберите модуль прогнозирования ресурса инструмента, вручную введите параметры моделирования и количество состояний в моделировании, после чего экспортируйте файлы с результатами моделирования в облачный компьютер. Затем запустите вычисления.
После завершения вычислений загрузите результаты и просмотрите их итоговое состояние в программном обеспечении для МКЭ-моделирования. Для этого перейдите на вкладку контуров (contours), нажмите «импортировано» (imported), а затем «скалярные значения» (scalar values). Затем выберите ascii для отображения результатов прогнозирования срока службы инструмента.
В моделировании KBC-FE использовалась исходная форма заготовки, полученная в ходе традиционного процесса холодной штамповки. Экспериментальные результаты с использованием этой формы показали наличие обширных зон разрушения, заметных после горячей штамповки. После одной итерации оптимизации формы заготовки была получена почти полностью соответствующая требованиям панель с гораздо меньшим выражением эффекта локального сужения (шейки).
Видно, что в области карманов в верхних правом и левом углах панели все еще наблюдаются признаки образования перетяжек. После дальнейшей оптимизации была получена форма заготовки без видимых перетяжек на панели. Оптимизированная форма заготовки была подтверждена в ходе испытаний по горячей штамповке, проведенных на полностью автоматизированной производственной линии.
Для исследования влияния усилия прижима заготовки на срок службы инструмента были изучены три значения усилия прижима. При постоянной скорости формообразования 250 millimeters per second на протяжении более 300 циклов формообразования остаточная толщина покрытия уменьшалась по мере увеличения усилия прижима заготовки. Построение графиков давления и остаточной толщины покрытия в зависимости от криволинейного расстояния по матрице показало, что износ покрытия происходил преимущественно в области радиуса входа в матрицу.
Два пиковых значения снижения толщины кодирования соответствуют пикам давления. Одновременная разработка прогностических моделей и их внедрение в качестве модулей на портале интеллектуального формования позволяют значительно повысить точность коммерческого МКЭ-моделирования без использования сложных подпрограмм. При выполнении этой процедуры важно помнить, что различные модули должны быть откалиброваны в соответствии с моделируемым сплавом листового металла.
Помимо определения пределов и прогнозирования срока службы инструмента, с помощью данного метода потенциально можно зафиксировать и другие особенности процессов формообразования, такие как микроструктурная эволюция и прогнозирование прочности после формообразования. Это означает, что специалисты ведущих ученых со всего мира теперь могут объединить свои усилия, представляя работы по обработке металлов давлением в виде модулей. Возможности применения данного метода распространяются и на большие данные.
Данные об условиях формирования, полученные в ходе многочисленных процессов, могут быть сопоставлены для проведения соответствующего анализа с целью определения направления будущих экспериментальных работ и разработки моделей.
В данной работе представлен метод облаточного моделирования методом конечных элементов на основе знаний (KBC-FE), который объединяет различные специализации на единой платформе для повышения точности моделирования процессов формообразования. Он позволяет пользователям использовать передовые прогностические модели без внесения изменений в существующее программное обеспечение для МКЭ-моделирования.
Передовые методы МКЭ-моделирования, такие как облачное МКЭ на основе знаний (KBC-FE), позволяют решать задачи, связанные с растущей сложностью и требованиями к точности прогнозирования процессов формообразования материалов в исследованиях и разработках для автомобильной и аэрокосмической отраслей. Благодаря интеграции современных моделей материалов и трения с облачными вычислениями, KBC-FE повышает точность моделирования и операционную эффективность в критических точках проектирования и производства. Данный функционал обеспечивает возможность быстрого итерирования, снижения рисков и принятия решений на основе данных на всех этапах разработки продукта.
Моделирование в KBC-FE бесшовно интегрируется на всех этапах — от раннего проектирования процесса до доклинической валидации производства, обеспечивая итеративную оптимизацию и поддержку принятия решений на основе данных.