Conhecimento Baseado Simulação Nuvem FE dos Processos de formação de folha de metal
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
A técnica de simulação KBC-FE permite simulações avançadas a ser realizado fora do local usando os módulos dedicados. Ele pode ser executado módulos funcionais em um ambiente de nuvem, que apontam-se os nós de diferentes especializações, para garantir que as simulações de processos são conduzidos com a maior precisão possível. Os aspectos críticos na simulação KBC-FE pode envolver a independência dos códigos FE, a eficiência da computação, ea precisão dos módulos funcionais. A realização de cada função avançada em um módulo seria contar com o desenvolvimento de um novo modelo e / ou uma nova técnica experimental. Por exemplo, o módulo de limite de conformação é desenvolvido com base no novo modelo de previsão de limite de conformação unificado 11, eo módulo de previsão de vida útil da ferramenta atrito atualmente tem sido desenvolvido pela implementação do modelo de atrito interativa 20. A técnica de simulação KBC-FE também oferece a função de cálculo selectiva, isto é, apenas os elementos cumprindo a selecçãocritérios são selecionados para uma avaliação mais aprofundada nos módulos individuais. Por exemplo, o módulo de previsão de vida da ferramenta selecciona automaticamente os elementos para os quais o revestimento duro tende a desagregação, pela classificação da taxa de desgaste de todos os elementos na primeira formando ciclo, assim, normalmente menos de 1% dos elementos serão seleccionados para posterior avaliações de vida útil da ferramenta sob condições de carga multi-ciclo. Na presente pesquisa, a previsão de vida útil da ferramenta depois de 300 ciclos de formação pode ser concluído dentro de 5 min.
Ao realizar os testes pertinentes e calibração em conformidade, o modelo de formação de limite poderia ser aplicada para a formação de simulações de processos para determinar consequentemente, os parâmetros ideais para a produção de um componente a partir de tais ligas com sucesso, e sem ocorrência de estiramento. O modelo de previsão limite de conformação foi desenvolvido como um módulo de nuvem que era independente do software FE ser utilizado, e pode ser aplicado a qualquer software FE para avaliar a formabilidade de um material duranteformando, sem sub-rotinas complicadas 17. Ao importar os dados relevantes para o modelo, os cálculos podem ser realizados para determinar se a falha poderia ocorrer, em regiões do componente que o usuário pode especificar, economizando recursos computacionais. No entanto, deve notar-se que, como as curvas de tensão-deformação são inseridos no software FE por meio de uma simples tabela de consulta, que podem ser difíceis de representar totalmente as propriedades do material a várias temperaturas e taxas de deformação durante a simulação.
No módulo de previsão de vida útil da ferramenta, o comportamento de atrito durante a formação pode ser previsto através da importação dos dados do histórico de deformação necessários para o módulo de atrito verificados 20, e em seguida, importando os pontos de dados discretos calculados pelo módulo de nuvem para cada elemento de volta para o software FE. Isso garante que o módulo de atrito avançado pode ser utilizado por todos os códigos de FE, independentemente da sua capacidade para incorporar utilizadores-sub-rotinas. Além disso, a modificaçãoule poderia ser executado em paralelo para reduzir ainda mais o tempo de computação. O modelo de atrito / desgaste interativo assumiu a ausência de partículas de desgaste durante a inicial de correr, e, como resultado, seria razoável esperar um valor inicial constante de coeficiente de atrito de 0,17 20. Embora este modelo revelou a evolução da distribuição de atrito, o comportamento de atrito durante um processo de formação é muito complicado e é difícil de integrar completamente o comportamento de atrito complexo a partir do módulo de nuvem para a simulação FE.
Enquanto tecnologia do futuro, a simulação KBC-FE contará com o desenvolvimento de pacotes de software de simulação FE baseados na Internet dedicado e robusto, o que exigiria um modelo de negócio altamente rentável, mas completamente diferente a ser estabelecida pelos desenvolvedores de software. Além disso, uma rede interna dedicada precisa ser construída dentro dos partidos de colaboração para garantir a segurança dos dados ea confiabilidade do sistema de controle industrial. </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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