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-simulering teknik möjliggör avancerade simuleringar ska utföras på annan plats med särskilda moduler. Den kan köras funktionsmoduler på ett moln miljö, som länkar upp noder från olika inriktningar, för att säkerställa att processimuleringar genomförs så exakt som möjligt. De kritiska aspekterna i KBC-FE-simulering kan innebära självständighet för FE-koder, effektivitet beräkningen, och noggrannhet funktionsmoduler. Förverkligandet av varje avancerad funktion i en modul skulle förlita sig på utvecklingen av en ny modell och / eller en ny experimentell teknik. Till exempel är formningsgränsen modul utvecklats baserat på den nya enhetliga bildar gräns prognosmodell 11 och friktions livslängd förutsägelse modul har för närvarande tagits fram av genomförandet av den interaktiva friktionsmodellen 20. KBC-FE-simulering teknik erbjuder också funktionen att selektiv beräkning, det vill säga endast de delar som uppfyller urvalskriterier ut för ytterligare utvärdering i de enskilda modulerna. Till exempel väljer verktygslivslängd förutsägelse modul automatiskt de delar som den hårda beläggningen tenderar att brytas, genom att rangordna förslitning av alla element i den 1: a formningscykeln, vilket vanligen mindre än 1% av elementen kommer att väljas för ytterligare verktygslivslängd utvärderingar enligt flera cykelbelastningsförhållanden. I föreliggande forskning kan verktygslivslängden förutsägelse efter 300 som bildar cykler vara avslutad inom 5 min.
Genom att genomföra relevanta tester och kalibrering följaktligen kan formningsgränsen modellen tillämpas på formningsprocessen simuleringar för att därmed bestämma de optimala parametrarna för att producera en komponent från sådana legeringar framgångsrikt, och utan förekomsten av hångel. Formnings gränsen prognosmodell utvecklades som ett moln modul som var oberoende av FE programvara som används, och kan tillämpas på alla FE programvara för att bedöma formbarhet av ett material underformning, utan komplicerade subrutiner 17. Genom att importera relevanta uppgifter i modellen, kan beräkningar utföras för att avgöra om fel skulle uppstå, i regioner av den komponent som användaren kan ange, spara på beräkningsresurser. Emellertid bör det noteras att eftersom de spännings-töjningskurvor matas in i FE programvara via en enkel uppslagstabell, kan det vara svårt att till fullo representerar materialegenskaperna vid olika temperaturer och töjningshastigheter under simulering.
I verktygslivslängd förutsägelse modul, kan friktions beteende under formningen förutsägas genom att importera de nödvändiga deformation historikdata i kontrollerade friktionsmodulen 20, och sedan importera de diskreta datapunkter beräknas genom molnet modul för varje element tillbaka till FE programmet. Detta säkerställer att den avancerade friktion modulen kan användas av alla FE koder, oavsett deras förmåga att användar subrutiner införliva. Dessutom modUle kunde köras parallellt för att ytterligare minska beräkningstiden. Den interaktiva friktion / slitage modell antas frånvaro av slitagepartiklar under första glidande, och som ett resultat, skulle det vara rimligt att förvänta sig en konstant initiala värdet på friktionskoefficient 0,17 20. Även om denna modell visade utvecklingen av friktions distribution, är friktions beteende under en formningsprocess mycket komplicerat, och det är svårt att helt integrera komplexa friktions beteende från molnet modulen i FE-simulering.
Som en framtida teknik, kommer KBC-FE-simulering förlita sig på utvecklingen av engagerade och robust Internet-baserade FE simulering programvarupaket, vilket skulle kräva en mycket lönsam, men helt annorlunda affärsmodell som ska fastställas av de mjukvaruutvecklare. Dessutom måste en särskild interna nätverk som ska byggas inom de samverkande parterna att garantera datasäkerhet och kontroll tillförlitlighet industriella systemet. </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 | |
Magnetron sputtering equipment | Coating deposition | ||
Microhardness tester | Wolpert Wilson Instruments | ||
Nano-hardness indenter | MTS |