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.
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.
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.
KBC-FE 시뮬레이션 기술은 고급 시뮬레이션 전용 모듈을 사용하여 사이트를 수행 할 수 있습니다. 그것은 서로 다른 전문 분야에서 노드를 연결 클라우드 환경에서 기능 모듈을 실행할 수있는 프로세스 시뮬레이션이 가능한 정확하게 수행되도록 할 수 있습니다. 방송위-FE 시뮬레이션의 중요한 양상은 기능 모듈의 FE 코드 독립성, 계산의 효율성 및 정확성을 포함 할 수있다. 모듈의 각 고급 기능의 실현은 새로운 모델 및 / 또는 실험적인 신규 기술의 발전에 의존한다. 예를 들어, 성형 한계 모듈은 새로운 통합 성형 한계 예측 모델 (11)에 근거하여 개발되고, 마찰 공구 수명 예측 모듈은 현재 대화 형 마찰 모델 (20)의 구현에 의해 개발되었다. 방송위-FE 시뮬레이션 기술은 또한 선택을 수행 선택적 연산 기능, 즉 요소만을 구비기준은 개별 모듈의 추가 평가를 위해 선택된다. 예를 들어, 공구 수명 예측 모듈은 자동 소자 따라서 일반적으로 1 % 미만이 더 선택 될 것, 경질 피막 사이클을 형성하는 첫번째 모든 요소의 마모율 순위에 의해 파괴 경향이있는 요소를 선택 멀티 사이클 하중 조건 하에서 공구 수명 평가. 본 연구에서는, 300 사이클 후의 성형 공구 수명 예측을 5 분 내에 완료 될 수있다.
관련 시험을 수행하고 그에 따라 보정함으로써, 성형 한계 모델 따라서 성공적 합금으로 컴포넌트를 제조하기위한 최적의 파라미터를 결정하기 위해 공정 시뮬레이션을 형성하는 도포하고 네킹없이 빈도로 할 수있다. 성형 한계 예측 모델은 사용중인 FE 소프트웨어 독립적이었다 클라우드 모듈로서 개발되었으며 동안 재료의 성형 성을 평가하는 모든 FE 소프트웨어에 적용 할 수있다복잡한 서브 루틴 (17)없이 형성한다. 오류가 발생하는지 여부 모델에 관련 데이터를 가져 와서, 계산은 계산 자원 절약, 사용자가 지정할 수있는 구성 요소의 지역에서, 결정하기 위해 수행 할 수있다. 그러나, 응력 – 변형 곡선은 간단한 룩업 테이블을 통해 FE 소프트웨어에 입력되고, 충분히 시뮬레이션 동안 다양한 온도 및 변형률의 물성을 나타 내기 어렵게 될 수 있다는 것을 유의해야한다.
공구 수명 예측 모듈의 형성시 마찰 동작 검증 마찰 모듈 (20)에 요구되는 변형 이력 데이터를 임포트하고 다시 FE 소프트웨어에 각 요소의 구름 모듈에 의해 계산 된 개별 데이터 포인트를 가져 예측 될 수있다. 이는 고급 마찰 모듈은 사용자가 서브 루틴을 포함 할 수있는 능력에 상관없이, 모든 FE 코드가 사용될 수 있음을 보장한다. 또한, 모드ULE는 상기 연산 시간을 줄이기 위해 병렬로 실행할 수있다. 대화식 마찰 / 착용 모델은 슬라이딩 초기 동안 마모 입자의 부재를 상정하고, 그 결과, 마찰 계수가 0.17 (20)의 일정한 초기 값을 예상하는 것이 합리적 일 것이다. 이 모델은 마찰 분포의 진화를 보여되지만, 성형 공정 동안 마찰 동작은 매우 복잡하며 완전히 FE 시뮬레이션에 구름 모듈로부터 복잡 마찰 동작들을 통합하는 것은 어렵다.
이후 기술 된 바와 같이, KBC-FE 시뮬레이션 소프트웨어 개발자들에 의해 설정 될 매우 유익하지만, 완전히 다른 비즈니스 모델을 요구 전용 견고한 인터넷 기반 FE 시뮬레이션 소프트웨어 패키지의 발전에 의존한다. 또한, 전용 내부 네트워크 데이터 보안 및 산업용 시스템의 제어의 안정성을 보장하기 위해 협력 당사자 내에 구축 될 필요가있다. </P>
The authors have nothing to disclose.
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).
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 | |
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