La conoscenza basate su cloud FE Simulazione di stampaggio della lamiera Processi
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
La tecnica di simulazione KBC-FE permette simulazioni avanzate per essere condotte fuori del sito utilizzando i moduli dedicati. E 'possibile eseguire moduli funzionali in un ambiente cloud, che collegano i nodi da diverse specializzazioni, per garantire che le simulazioni di processo sono condotte nel modo più accurato possibile. Gli aspetti critici nella simulazione KBC-FE possono comportare indipendenza dei codici FE, efficienza del calcolo, e l'accuratezza dei moduli funzionali. La realizzazione di ogni funzione avanzata in un modulo potrebbe basarsi sullo sviluppo di un nuovo modello e / o una nuova tecnica sperimentale. Ad esempio, il modulo limite formando è sviluppato sulla base del nuovo unificato limite formando la previsione del modello 11, e il modulo di predizione durata degli utensili di attrito è stato attualmente sviluppato dalla implementazione del modello di attrito interattivo 20. La tecnica di simulazione KBC-FE offre anche la funzione di computazione selettiva, cioè solo gli elementi che soddisfano la selezionecriteri sono selezionati per ulteriore valutazione nei singoli moduli. Per esempio, il modulo utensile vita previsione seleziona automaticamente gli elementi per i quali il rivestimento duro tende a ripartizione, classificando il tasso di usura di tutti gli elementi del primo formando ciclo, quindi di norma meno dell'1% degli elementi saranno selezionati per ulteriore valutazioni durata dell'utensile in condizioni di carico multi-ciclo. Nella presente ricerca, la previsione durata dell'utensile dopo 300 cicli di formatura può essere completato entro 5 min.
Conducendo le prove pertinenti e calibrare di conseguenza, il modello di limite di formatura può essere applicato a formare simulazioni di processo per determinare di conseguenza i parametri ottimali per la produzione di un componente da tali leghe successo, e senza incidenza di strizione. Il modello di predizione limite formando stato sviluppato come modulo nuvola che era indipendente dal software FE essere utilizzato, e può essere applicato a qualsiasi software FE per valutare la formabilità di un materiale duranteformando, senza subroutine complicati 17. Importando i dati rilevanti nel modello, i calcoli possono essere effettuati per determinare se si sarebbe verificato il fallimento, nelle regioni del componente che l'utente potrebbe specificare, risparmio di risorse computazionali. Tuttavia, va notato che le curve sforzo-deformazione sono immessi nel software FE mediante una semplice tabella di look-up, può essere difficile per rappresentare appieno le proprietà del materiale a varie temperature e velocità di deformazione durante la simulazione.
Nel modulo di predizione durata dell'utensile, il comportamento di attrito durante la formatura può essere previsto importando i dati della cronologia deformazione richiesti nel modulo di attrito verificato 20, e quindi importando i punti dati discreti calcolati dal modulo cloud per ogni elemento nuovo nel software FE. Questo assicura che il modulo di attrito advanced può essere utilizzato da tutti i codici FE, indipendentemente dalla loro capacità di incorporare user-subroutines. Inoltre, il module potrebbe essere eseguito in parallelo per ridurre ulteriormente i tempi di calcolo. Il modello di attrito / usura interattivo assume l'assenza di particelle di usura durante iniziale scorrimento, e di conseguenza, sarebbe ragionevole aspettarsi un valore iniziale del coefficiente di attrito costante 0,17 20. Anche se questo modello ha rivelato l'evoluzione della distribuzione attrito, il comportamento di attrito durante un processo di formatura è molto complicato, ed è difficile integrare completamente il comportamento attrito complesso dal modulo nuvola nella simulazione FE.
Come tecnologia del futuro, la simulazione KBC-FE si baserà sullo sviluppo di pacchetti software di simulazione FE basati su Internet dedicato e robusto, che richiederebbe un modello di business molto redditizio, ma completamente diverso da stabilirsi da parte degli sviluppatori di software. Inoltre, una rete interna dedicata deve essere costruita all'interno delle parti di collaborazione per garantire la sicurezza dei dati e l'affidabilità del controllo del sistema industriale. </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
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