בהתבסס ידע ענן FE סימולציה של תהליכים פורמינג פח
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
טכניקת סימולצית KBC-FE מאפשרת סימולציות מתקדמות להתנהל מחוץ לאתר באמצעות מודולים ייעודיים. זה יכול לפעול מודולים פונקציונליים על סביבת ענן, המקשרים את בלוטות מתחום התמחות אחרת, על מנת להבטיח כי סימולציות תהליך מתנהלות בצורה מדויקת ככל האפשר. ההיבטים הקריטיים סימולצית KBC-FE עשויים להיות כרוכים עצמאיים של קודי FE, יעילות של החישוב, ודיוק של מודולים הפונקציונליים. המימוש של כל פונקציה מתקדמת מודול היה להסתמך על פיתוח מודל חדש ו / או טכניקה ניסויית רומן. לדוגמא, מודול הגבול להרכיב מפותח המבוססת על מודל החיזוי ויוצר גבול המאוחד החדש 11, ואת תחזית מודול חי חיכוך כלי פותחתה כיום על ידי יישום מודל החיכוך האינטרקטיווי 20. טכניקת סימולצית KBC-FE מציעה גם את הפונקציה של חישוב סלקטיבי, כלומר, רק אלמנטים למלא את הבחירהקריטריונים נבחרו לצורך הערכה נוספת של מודולים בודדים. למשל, מודול חיזוי חיי כלי בוחר באופן אוטומטי את האלמנטים שלשם הציפוי הקשיח נוטה התמוטטות, לפי דירוג שיעור הבלאי של כל האלמנטים ב -1 להרכיב מחזור, ולכן בדרך כלל פחות מ -1% של האלמנטים ייבחרו נוסף ערכות חיי כלי בתנאי העמסה רב-מחזור. במחקר הנוכחי, ניבוי חיי כלי לאחר 300 מחזורי טביעה יכול להסתיים בתוך 5 דקות.
על ידי ביצוע הבדיקות הרלוונטיות ו הכיול בהתאם, מודל הגבול להרכיב יכול להיות מיושם להרכיב סימולציות תהליך וכתוצאה מכך לקבוע את הפרמטרים האופטימליים להפקת מרכיב סגסוגות כגון בהצלחה, וללא מקרים של מזמוז. המודל לחיזוי גבול להרכיב פותחה כמודול ענן כי היה עצמאי של תוכנת FE מנוצל, ויכול להיות מיושם על כל תוכנת FE להעריך את formability של חומר במהלךלהרכיב, ללא 17 שגרות מסובכות. באמצעות יבוא הנתונים הרלוונטיים לתוך המודל, חישובים יכולים להתבצע כדי לקבוע אם כשל יתרחש, באזורים של הרכיב שהמשתמש יכול לציין, תוך חיסכון במשאבים חישובית. עם זאת, יש לציין כי ככל בעקומי מתח מתח קלט לתוך תוכנת FE דרך שולחן נראה- up פשוט, זה עלול להיות קשה כדי לייצג את תכונות החומר במלואו בטמפרטורות שונות שיעורי זן במהלך סימולציה.
במודול חיזוי חיי כלי, התנהגות החיכוך במהלך גיבוש ניתן לחזות באמצעות יבוא נתוני היסטורית העיוות נדרשו לתוך מודול החיכוך המאומת 20, ולאחר מכן לייבא את נקודות נתונים הבדידות מחושבות על ידי מודול הענן עבור כל רכיב חזרה לתוך תוכנת FE. הדבר מבטיח כי מודול החיכוך המתקדם יכול להיות בשימוש על ידי כל קודי FE, ללא קשר ליכולת שלהם לשלב-שגרות משתמש. בנוסף, module ניתן להריץ במקביל להפחית את זמן חישוב נוסף. המודל האינטראקטיבי חיכוך / ללבוש גרסה כי אין חלקיקים ללבוש במהלך הראשונית הזזה, וכתוצאה מכך, זה יהיה הגיוני לצפות ערך ראשוני קבוע של מקדם חיכוך 0.17 20. למרות המודל הזה חשף את האבולוציה של הפצת חיכוך, התנהגות החיכוך במהלך תהליך גיבוש היא מאוד מסובכת, וקשה לשלב את התנהגות חיכוך המורכבת לחלוטין ממודול הענן לתוך סימולצית FE.
כטכנולוגיה בעתיד, סימולצית KBC-FE תסתמך על פיתוח חבילות תוכנת סימולצית FE מבוססת אינטרנט ייעודי ויציב, אשר ידרוש רווחי מאוד, אבל לגמרי מודל עסקי שונה שיוקם על ידי מפתחי תוכנה. בנוסף, רשת פנימית ייעודית צריכה להיות בנויה בתוך המפלגות השיתופיות על מנת להבטיח אבטחת מידע והאמינות המלאה של המערכת התעשייתית. </p>
Disclosures
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 |
References
- Miller, W. S., et al. Recent development in aluminium alloys for the automotive industry. Mater. Sci. Eng. A. 280 (1), 37-49 (2000).
- Bolt, P. J., Lamboo, N. A. P. M., Rozier, P. J. C. M. Feasibility of warm drawing of aluminium products. J. Mater. Process. Tech. 115 (1), 118-121 (2001).
- Li, D., Ghosh, A., et al. Effects of temperature and blank holding force on biaxial forming behavior of aluminum sheet alloys. J. Mater. Eng. Perform. 13 (3), 348-360 (2004).
- Toros, S., Ozturk, F., Kacar, I. Review of warm forming of aluminum-magnesium alloys. J. Mater. Process. Tech. 207 (1-3), 1-12 (2008).
- Wang, L., Strangwood, M., Balint, D., Lin, J., Dean, T. A. Formability and failure mechanisms of AA2024 under hot forming conditions. Mater. Sci. Eng. A. 528 (6), 2648-2656 (2011).
- Wang, L., et al. . TTP2013 Tools and Technologies for Processing Ultra High Strength Materials. , (2013).
- El Fakir, O., et al. Numerical study of the solution heat treatment, forming, and in-die quenching (HFQ) process on AA5754. Int. J. Mach. Tool. Manu. 87, 39-48 (2014).
- Raugei, M., El Fakir, O., Wang, L., Lin, J., Morrey, D. Life cycle assessment of the potential environmental benefits of a novel hot forming process in automotive manufacturing. J. Clean. Prod. 83, 80-86 (2014).
- Liu, J., Gao, H., Fakir, O. E., Wang, L., Lin, J. HFQ forming of AA6082 tailor welded blanks. MATEC Web of Conferences. 21 (05006), (2015).
- Karbasian, H., Tekkaya, A. E. A review on hot stamping. J. Mater. Process. Tech. 210 (15), 2103-2118 (2010).
- El Fakir, O., Wang, L., Balint, D., Dear, J. P., Lin, J. Predicting Effect of Temperature Strain Rate and Strain Path Changes on Forming Limit of Lightweight Sheet Metal Alloys. Procedia Eng. 81, 736-741 (2014).
- Shi, Z., et al. . the 3rd International Conference on New Forming Technology. , 100-104 (2012).
- Mohamed, M. S., Foster, A. D., Lin, J., Balint, D. S., Dean, T. A. Investigation of deformation and failure features in hot stamping of AA6082: Experimentation and modelling. Int. J. Mach. Tool. Manu. 53 (1), 27-38 (2012).
- Hosford, W. F. Comments on anisotropic yield criteria. Int. J. Mech. Sci. 27 (7), 423-427 (1985).
- Marciniak, Z., Kuczyński, K. Limit strains in the processes of stretch-forming sheet metal. Int. J. Mech. Sci. 9 (9), 609-620 (1967).
- Ma, G., Wang, L., Gao, H., Zhang, J., Reddyhoff, T. The friction coefficient evolution of a TiN coated contact during sliding wear. Appl. Surf. Sci. 345, 109-115 (2015).
- Põdra, P., Andersson, S. Simulating sliding wear with finite element method. Tribol. Int. 32 (2), 71-81 (1999).
- Archard, J. F. Contact and Rubbing of Flat Surfaces. J. Appl. Phys. 24 (8), 981-988 (1953).
- Liu, X., et al. Determination of the interfacial heat transfer coefficient in the hot stamping of AA7075. MATEC Web of Conferences. 21 (05003), (2015).
