ज्ञान आधारित शीट धातु के गठन की प्रक्रिया के बादल एफई सिमुलेशन
Summary
The following paper presents a novel FE simulation technique (KBC-FE), which reduces computational cost by performing simulations on a cloud computing environment, through the application of individual modules. Moreover, it establishes a seamless collaborative network between world leading scientists, enabling the integration of cutting edge knowledge modules into FE simulations.
Abstract
The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the efficiency and lowering the development time of such processes, whilst reducing costs involved in trial-and-error prototyping. Recent focus on the substitution of steel components with aluminum alloy alternatives in the automotive and aerospace sectors has increased the need to simulate the forming behavior of such alloys for ever more complex component geometries. However these alloys, and in particular their high strength variants, exhibit limited formability at room temperature, and high temperature manufacturing technologies have been developed to form them. Consequently, advanced constitutive models are required to reflect the associated temperature and strain rate effects. Simulating such behavior is computationally very expensive using conventional FE simulation techniques.
This paper presents a novel Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE) simulation technique that combines advanced material and friction models with conventional FE simulations in an efficient manner thus enhancing the capability of commercial simulation software packages. The application of these methods is demonstrated through two example case studies, namely: the prediction of a material’s forming limit under hot stamping conditions, and the tool life prediction under multi-cycle loading conditions.
Introduction
Finite Element (FE) simulations have become a powerful tool for optimizing process parameters in the metal forming industry. The reliability of FE simulation results is dependent on the accuracy of the material definition, input in the form of flow stress data or constitutive equations, and the assignment of the boundary conditions, such as the friction coefficient and the heat transfer coefficient. In the past few years, advanced FE simulations have been developed via the implementation of user-defined subroutines, which have significantly broadened the capability of FE software.
The use of such advanced FE simulations in the design of forming processes for structural components has been investigated by both the aviation and automotive industries, with the intention of producing lightweight structures that reduces operating costs and CO2 emissions. Particular focus has been placed on the replacement of steel components with lower density materials, such as aluminum alloys and magnesium alloys. However, these alloys, especially the stronger variants, offer limited formability at room temperature and thus complex-shaped components cannot be manufactured using the conventional cold stamping process. Therefore, advanced high temperature forming technologies, such as warm aluminum forming 1-4, hot stamping of aluminum alloys 5-9 and hot stamping of high strength steels 10, have been developed over the past decades to enable complex-shaped components to be formed. In general, high temperature forming processes involve significant temperature variations, strain rate and loading path changes 11, which would, for instance, cause inevitable viscoplastic and loading history dependent responses from the work piece materials. These are intrinsic features of high temperature forming processes and may be difficult to represent using conventional FE simulation techniques. Another desirable feature would be the ability to predict the tool life over multiple forming cycles in such processes, since they require low friction characteristics achieved through coatings that degrade with each forming operation. To represent all these features via the implementation of user-defined subroutines would be computationally very expensive. Moreover, the development and implementation of multiple subroutines would require excessive multi-disciplinary knowledge from an engineer conducting the simulations.
In the present work, a novel Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE) simulation technique is proposed, based on the application of modules on a cloud computing environment, that enables an efficient and effective method of modeling advanced forming features in conjunction with conventional FE simulations. In this technique, data from the FE software is processed at each cloud module, and then imported back into the FE software in the relevant consistent format, for further processing and analysis. The development of these modules and their implementation in the KBC-FE is detailed.
Protocol
Representative Results
Discussion
केबीसी-FE सिमुलेशन तकनीक के लिए सक्षम बनाता उन्नत सिमुलेशन समर्पित मॉड्यूल का उपयोग कर साइट बंद आयोजित किया जाएगा। यह एक बादल पर्यावरण पर कार्यात्मक मॉड्यूल, कि विभिन्न विशेषज्ञताओं से नोड्स लिंक चला सकते हैं कि यह सुनिश्चित करने की प्रक्रिया सिमुलेशन के रूप में संभव के रूप में सही आयोजित की जाती हैं। केबीसी-FE अनुकरण में महत्वपूर्ण पहलुओं कार्यात्मक मॉड्यूल की एफई कोड की आज़ादी, गणना की क्षमता, और सटीकता शामिल हो सकता है। एक मॉड्यूल में प्रत्येक उन्नत समारोह की प्राप्ति के एक नए मॉडल और / या एक उपन्यास प्रयोगात्मक तकनीक के विकास पर निर्भर करेगा। उदाहरण के लिए, के गठन की सीमा के मॉड्यूल नए एकीकृत गठन सीमा की भविष्यवाणी मॉडल 11 के आधार पर विकसित की है, और घर्षण उपकरण जीवन भविष्यवाणी मॉड्यूल वर्तमान में इंटरैक्टिव घर्षण मॉडल 20 के कार्यान्वयन के द्वारा विकसित किया गया है। केबीसी-FE सिमुलेशन तकनीक को भी चयनात्मक गणना का कार्य किया है, चयन को पूरा करने यानी, केवल तत्व प्रदान करता हैमानदंड अलग-अलग मॉड्यूल में आगे के मूल्यांकन के लिए चुने गए हैं। उदाहरण के लिए, उपकरण जीवन भविष्यवाणी मॉड्यूल स्वचालित रूप से तत्व है जिसके लिए कठोर कोटिंग टूटने के लिए जाता है, 1 में सभी तत्वों के पहनने दर रैंकिंग चक्र के गठन से चयन करता है, इस प्रकार के तत्वों को आम तौर पर कम से कम 1% आगे के लिए चयन किया जाएगा बहु-चक्र लोडिंग की शर्तों के तहत उपकरण जीवन मूल्यांकन। वर्तमान शोध में, 300 के गठन चक्र के बाद उपकरण जीवन भविष्यवाणी 5 मिनट के भीतर पूरा किया जा सकता है।
प्रासंगिक परीक्षण करने और उसके अनुसार औजार रखकर बनाने की सीमा के मॉडल प्रक्रिया सिमुलेशन के गठन के फलस्वरूप ऐसे मिश्र से एक घटक सफलतापूर्वक उत्पादन के लिए इष्टतम मानकों का निर्धारण करने के लिए लागू किया जा सकता है, और गले मिलना का कोई घटनाओं के साथ। के गठन की सीमा के भविष्यवाणी मॉडल एक बादल मॉड्यूल है कि एफई सॉफ्टवेयर के स्वतंत्र उपयोग किया जा रहा था के रूप में विकसित किया गया था, और के दौरान एक सामग्री के प्रपत्र आकलन करने के लिए किसी भी एफई सॉफ्टवेयर करने के लिए लागू किया जा सकताबनाने, जटिल सबरूटीन्स 17 बिना। मॉडल में प्रासंगिक डेटा आयात करके, गणना से बाहर, घटक है कि उपयोगकर्ता निर्दिष्ट कर सकता है के क्षेत्रों में, किया जा सकता है निर्धारित करने के लिए कि क्या विफलता घटित होता कम्प्यूटेशनल संसाधनों पर बचत। हालांकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए के रूप में तनाव तनाव घटता एक सरल नज़र सारणी के माध्यम से एफई सॉफ्टवेयर में निवेश कर रहे हैं, यह पूरी तरह से अनुकरण के दौरान विभिन्न तापमान और तनाव दरों पर सामग्री के गुणों का प्रतिनिधित्व करने के लिए मुश्किल हो सकता है।
उपकरण जीवन भविष्यवाणी मॉड्यूल में, बनाने के दौरान घर्षण व्यवहार सत्यापित घर्षण मॉड्यूल 20 में आवश्यक विरूपण इतिहास डेटा आयात, और फिर प्रत्येक तत्व एफई सॉफ्टवेयर में वापस लिए बादल मॉड्यूल द्वारा गणना असतत डेटा बिंदुओं का आयात ने भविष्यवाणी की जा सकती है। यह सुनिश्चित करता है कि उन्नत घर्षण मॉड्यूल उपयोगकर्ता के सबरूटीन्स को शामिल करने की उनकी क्षमता के सभी एफई कोड द्वारा इस्तेमाल किया जा सकता है, भले ही। इसके अतिरिक्त, आधुनिकUle आगे गणना समय को कम करने के लिए समानांतर में चलाया जा सकता है। इंटरैक्टिव घर्षण / पहनने मॉडल रपट प्रारंभिक के दौरान पहनने के कणों के अभाव मान लिया, और एक परिणाम के रूप में, यह घर्षण गुणांक 0.17 20 की एक निरंतर प्रारंभिक मूल्य की उम्मीद करना उचित होगा। हालांकि इस मॉडल घर्षण वितरण के विकास का पता चला, एक बनाने की प्रक्रिया के दौरान घर्षण व्यवहार बहुत जटिल है, और यह पूरी तरह से एफई सिमुलेशन में बादल मॉड्यूल से जटिल घर्षण व्यवहार को एकीकृत करने के लिए मुश्किल है।
एक भविष्य की तकनीक के रूप में, केबीसी-FE अनुकरण समर्पित और मजबूत इंटरनेट आधारित एफई सिमुलेशन सॉफ्टवेयर संकुल के विकास है, जो एक बहुत ही लाभदायक है, लेकिन पूरी तरह से अलग व्यापार मॉडल की आवश्यकता होगी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स द्वारा स्थापित किए जाने पर निर्भर करेगा। इसके अलावा, एक समर्पित आंतरिक नेटवर्क डाटा सुरक्षा और औद्योगिक प्रणाली के नियंत्रण विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए सहयोगी दलों के भीतर बनाया जाना चाहिए। </p>
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
The financial support from Innovate UK, Ultra-light Car Bodies (UlCab, reference 101568) and Make it lighter, with less (LightBlank, reference 131818) are gratefully acknowledged. The research leading to these results has received funding from the European Union’s Seventh Framework Program (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 604240, project title ‘An industrial system enabling the use of a patented, lab-proven materials processing technology for Low Cost forming of Lightweight structures for transportation industries (LoCoLite)’. Significant support was also received from the AVIC Centre for Structural Design and Manufacture at Imperial College London, which is funded by Aviation Industry Corporation of China (AVIC).
Materials
| AA6082-T6 | AMAG | Material | |
| AA5754-H111 | AMAG | Material | |
| 1000 kN high-speed press | ESH | Forming press | |
| ARGUS | GOM | Optical forming analysis | |
| PAM-STAMP 2015 | ESI | FE simulation software | |
| Matlab | MathWorks | Numerical calculation software | |
| Gleeble 3800 | DSI | Uniaxial tensile test | |
| High Temperature Tribometer (THT) | Anton Paar | Friction property test | |
| NewViewTM 7100 | ZYGO | Surface profilometer | |
| Magnetron sputtering equipment | Coating deposition | ||
| Microhardness tester | Wolpert Wilson Instruments | ||
| Nano-hardness indenter | MTS |
Riferimenti
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