Numerical determination of equiaxed grain radii arising in the casting during 3D simulation of solidification

• Autorzy: Dyja R. , Gawrońska E. , Grosser A. , Jeruszka P. , Sczygiol N.

Warianty tytułu

PL

Numeryczne wyznaczanie promieni ziaren równoosiowych powstających w odlewie podczas 3D symulacji krzepnięcia

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The knowledge of material structure allows to predict the mechanical properties of alloy casting. Such structure can be modelled in micro- and mesoscale. The first way is connected with alloy morphology and enables one to find out the shape of grains emerging during the solidification process. The second way allows to define the magnitude and distribution of these grains in the casting structure. Learning both of these ways greatly enhances one’s knowledge about such mechanical phenomena as emerging stresses, strains, hot cracking and many others. This information makes it possible for one to predict the behaviour of castings during the cooling process or the further product exploitation. The one of the most difficult issues in the numerical and computer simulations of solidification is the modelling of the structure evolving in the casting. These simulations are extremely important in the work of an engineer in the foundry industry. The paper deals with a numerical modelling of equiaxed microstructure formation during the solidification of two-component alloys. The basic enthalpy formulation was applied to model the solidification. The equiaxed grain size depends on the average cooling velocity at the moment when the liquid metal reaches the liquidus temperature. The experimentally determined dependence between grain radius and cooling velocity was used in the calculation of average grain radii distribution.

PL

Znajomość struktury materiału pozwala na przewidywanie właściwości mechanicznych odlewów. Taka struktura może być modelowana w mikro- i mezoskali. Pierwszy sposób związany jest z określeniem morfologii stopu i umożliwia znalezienie kształtu ziaren powstających podczas procesu krzepnięcia. Druga metoda pozwala określić wielkość i rozmieszczenie tych ziaren w strukturze odlewu. Znajomość obu tych sposobów znacznie poprawia wiedzę na temat takich zjawisk mechanicznych, jak pojawiające się naprężenia, odkształcenia, pękanie na gorąco i wiele innych. Informacje te pozwalają przewidywać sposób zachowania sic odlewów zarówno w trakcie procesu chłodzenia, jak i w dalszej eksploatacji produktu. Jedną z najtrudniejszych kwestii w symulacjach numerycznych i komputerowych krzepnięcia jest modelowanie struktury powstającej w odlewie. Symulacje te są niezwykle ważne w pracy inżyniera w przemyśle odlewniczym. W artykule przedstawiono numeryczne modelowanie struktury równoosiowej tworzącej się podczas krzepnięcia stopów dwuskładnikowych, w którym wy korzystano podstawowe sformułowanie entalpowe krzepnięcia. Wielkość ziaren równoosiowvch uzależniono od średniej prędkości chłodzenia wyliczonej w chwili. gdy ciekły metal osiąga temperaturę likwidusu. Do wyznaczenia rozkładu średnich promieni ziaren w odlewie wykorzystano zależność promienia ziarna od prędkości chłodzenia wyznaczoną na drodze eksperymentu.

Słowa kluczowe

EN

grain radius; microstructure; casting; FEM; solidification modelling; computer simulation

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 16, No. 1
• Strony: 27--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., rys.

Twórcy

autor

Dyja R.

• The Faculty of Mechanic ul Engineering and Computer Science, 42-201 Czestochowa, Dąbrowskiego 69, Poland

autor

Gawrońska E.

• The Faculty of Mechanic ul Engineering and Computer Science, 42-201 Czestochowa, Dąbrowskiego 69, Poland

autor

Grosser A.

• The Faculty of Mechanic ul Engineering and Computer Science, 42-201 Czestochowa, Dąbrowskiego 69, Poland

autor

Jeruszka P.

• The Faculty of Mechanic ul Engineering and Computer Science, 42-201 Czestochowa, Dąbrowskiego 69, Poland wa

autor

Sczygiol N.

• The Faculty of Mechanic ul Engineering and Computer Science, 42-201 Czestochowa, Dąbrowskiego 69, Poland

Bibliografia

• Balay, S., Abhyankar S., Adams M., Brown J., Brune P., Buschelman K., Dalcin L., Eijkhout V., Gropp W.,Karpeyev D., Kaushik D., Knepley M., Curfman Mclnnes L., Rupp K., Smith B., Zampini B., Zhang H., 2014,E TSc Users Manual, Argonne National Laboratory.
• Date, A. W., 1994, A novel enthalpy formulation for multidimensional solidification and melting of a pure substance,Sadhana-Academy Proceedings in Engineering Sciences, 19, 833~850.
• Duan, Q., Tan, F. L., Leong, K. C., 2002, A numerical study of solidification of n-hexadecane based on the enthalpy formulation, Journal of Materials Processing Technology, 120, 1-3, 249-258.
• Dyja. R., Gawroska, E., Grosser, A., Jeruszka, P., Sczygiol, N.,20l5a,Comparison of different heat capacity approximation in solidification modeling, in Lecture Notes in Engineering and Computer Science, World Congress on Engineering and Computer Science, WCECS 2015, 21-23 October, San Francisco, USA, 2, 875-879.
• Dyja_ R., Gawronska, E., Sczygiol, N., 2015b, The Effect of mechanical interactions between the casting and the mold on the conditions of heat dissipation: a numerical model, Archives of Melallurgy and Materials, 609 (3), 1901-1909.
• Dyja R., Sczygiol, N., Domanski, Z., 2014, The effect of cavity formation on the casting heat dissipation rate, IAENG Transactions on Engineering Sciences, 341-347.
• Famouri, M., Jannatabadi, M., Ardakani, H. T. F., 2013, Simultaneous estimations of temperature dependent thermal conductivity and heat capacity using a time efficient novel strategy based on mega-nn, Applied Soft Computing, 13(1), 201-210.
• Ganguly, S., Chakraborty, S., 2006, A generalized fonnulation of latent heat functions in enthalpy based mathematical models for multicomponent alloy solidification systems, Metallurgical and Materials Transactions B ~ Process Melallurgy and Materials Processing Science, 37(1), 143-145.
• Gawronska, E., Sczygiol, N., 2010, Application of mixed time partitioning methods to raise the efficiency of solidification modeling, 12th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms For Scientific Computing(SYNASC), 99-103.
• Gawronska, E., Sczygiol, N., 2015, Numerically Stable Computer Simulation of Solidification: Association Between Eigenvalues of Amplification Matrix and Size of Time Step, in T ransactions on Engineering Technologies, Springer Netherlands, 17-30.
• Gawronska, E., Sczygiol, N., Dubow, E., 2016, Numerical modeling of equiaxed structure fomiing in the east during alloy solidification, 20th International Slovak-Polish Conference on Machine Modeling and Simulations (MMS),Terchova, Slovakia, Procedia Engineering, 136, 101-107.
• Gawronska, E., Wodo, O., 2012, Modeling of two-stage solidification: Part I Model development, Archives of Foundry Engineering, 12(4), 151-156.
• Gawronska, E., Wodo, O., 2013, Modeling of two-stage solidification: Part II Computational verification of the model,Archives ofFoundry Engineering, 13(1), 125-130.
• Ghoneim, A., Ojo, O. A., 2011, Numerical modeling and simulation of a diffusion-controlled liquid solid phase change in polycrystalline solids, Computational Materials Science, 50(3), 1102-1113.
• Jamaly, N., Haghdadi, N., Phillion, A. B., 2015, Microstructure,macrosegregation, and thermal analysis of direct chill east aa5182 aluminum alloy, Journal of Materials Engineering and Performance, 24(5), 2067-2073.
• Kim, J. W., Sandberg, R. D., 2012, Efficient parallel computing with a compact finite difference scheme, Computers & Fluids, 58, 70-87.
• Kodali, H. K., Ganapathysubramanian, B., 2012, A computational framework to investigate charge transport in heterogeneous organic photovoltaic devices, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 247, 113-129.
• Michalski, G., Sczygiol, N., 2015, Using Modem Multi-/Many-core Architecture for the Engineering Simulations, Transactions on Engineering Technologies, Springer Netherlands, 55-67.
• MP1: A Message Passing Interface, available online at:http://www.mpi-forum.org, accessed: 15.03.2016 r.
• Sczygiol, N., 2000, Modelowanie numeryczne zjawisk termomechanicznych W krzepnacym odlewie i formie odlewniczej, Monografie 71, Politechnika Czestochowska (In Polish).
• Sczygiol, N., Szwarc, G., 2001, Application of enthalpy formulation for numerical simulation of castings solidification,Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 8, 99-120. Stefanescu, D. M., 2001, Science and Engineering of Casting Solidification, Kluwer Academic, New York.
• Stefanescu, F., Neagu, G., Mihai, A., Stan, l., Nicoara, M., Raduta, A., Opris, C., 2012, Controlled temperature distribution and heat transfer process in the unidirectional solidification of aluminium alloys, Advanced Materials and Structures, 188, 314-317.
• Wodo, O., Ganapathysubramanian B., 2011, Computationally efficient solution to the Cahn-Hilliard equation: Adaptive implicit time schemes, mesh sensitivity analysis and the 3D isopeiimetric problem, Journal ofComputatíonal Physics, 230, 6037-6060.
• Wolczynski, W., 2015, Back-diffusion in crystal growth. Eutecties. Archives of Metallurgy and Materials, 60(3), 2403- 2407.
• Wood, L. W., 1990, Practical Time-stepping Schemes. Oxford: Clarendon Press.
• Wyrzykowski, R., Szustak, L., Rojek, K., 2014, Parallelization of 2d mpdata eulag algorithm on hybrid architectures With gpu accelerators, Parallel Computing, 40(8), 425- 447.
• Yang, N., Li, D. W., Zhang, J., Xi, Y. G., 2012, Model predictive controller design and implementation on FPGA With application to motor servo system, Control Engineering Practice, 20(11), 1229-1235.
• Zienkiewicz, O.C., Taylor, R. L., 2000, The F ínite Element Method, Fiflh Edition, Butterworth - Heinemann, Oxford.

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).