Application of genetic algorithms for identification of rheological and friction parameters in copper deformation processes

• Autorzy: Talar J. , Szeliga D. , Pietrzyk M.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie algorytmów genetycznych do identyfikacji parametrów reologicznych i tarcia dla miedzi

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The objective of the paper is an evaluation of optimization technique based on genetic algorithm, concerning an applicability of the method to the inverse analysis. The general principles of the inverse analysis are discussed in the paper and short description of the ditect model based on the finite element solution is given. Genetic algorithm is presented next and an implementation of the method into the inverse analysis is shown. Practical application of the algorithm is investigated for copper rings compressed on the Gleeble 3800 simulator. Load-displacement data and shape of the ring after compression were used as input to the inverse analysis. Three optimization methods are compared in this analysis: genetic algorithm, hooke-Jeeves and simplex. The parameters of the analysis were selected taking into account a similar nimber of callings of the finite element solver for all methods. Comparison of the results has shown that genetic algorithm is a efficient optimization technique for the inverse method applications. It confirmed good accuracy and convergence as well as avoiding of local minima during the optimization process.

PL

Celem pracy jest ocena przydatności metody optymalizacji opartej o algorytmy genetyczne, do analizy odwrotnej procesów plastycznej przeróbki metali. W pracy przedstawiono ogólne zasady analizy odwrotnej i opisano model zadania bezpośredniego wykorzystujący sztywno-plastyczne rozwiązanie metodą elementów skończonych. zaprezentowno algorytmy genetyczne w aspekcie ich implementacji do rozwiązania problemu odwrotnego oraz zbadano skuteczność metody dla pierścieni spęczanych w symulatorze Gleeble 3800. Wyniki pomiarów siły w funkcji przemieszczenia stempla araz kształt pierścienia po odkształceniu stanowiły dane wejściowe do analizy odwrotnej. Ponadto algorytmy genetyczne zostały porównane z klasycznymi metodami optymalizacji: algorytmem Hooke'a-Jeevesa i metodą sympleksów, przy czym kryterium porównawczym była liczba wywołań programu metody elementów skończonych niezbędna do osiągnięcia minimum. Wyniki analizy odwrotnej dla różnych metod optymalizacji pokazały, że algorytmy genetyczne są przydatne w zastosowaniach do analizy odwrotnej. Procedura wykazuje zarówno dobrą dokładność i zbieżność jak też skuteczność w omijaniu minimów lokalnych.

Słowa kluczowe

EN

genetic algorithm; plastic working; inverse analysis

PL

algorytmy genetyczne; platyczność; obróbka platyczna; analiza odwrotna

• Wydawca: Wydawnictwo Naukowe PWN SA
• Czasopismo: Archives of Metallurgy
• Rocznik: 2002
• Tom: Vol. 47, iss. 1
• Strony: 27--41
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Talar J.

• Wydział Metalurgii i Inżynierii Materiałowej, Akademia Górniczo-Hutnicza, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

autor

Szeliga D.

• Wydział Metalurgii i Inżynierii Materiałowej, Akademia Górniczo-Hutnicza, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

autor

Pietrzyk M.

• Wydział Metalurgii i Inżynierii Materiałowej, Akademia Górniczo-Hutnicza, 30-059 Kraków, al. Mickiewicza 30

Bibliografia

• [1] A. Gavrus, E. Massoni, J.L. Chenot, Constitutive Parameter Identification using a Computer Aided Rheology, Proc. NUMIFORM'95, eds. S.F. Shen, P.R. Dawson, Publ. A. Balkema, Ithaca, 563-568 (1995).
• [2] J.C. GeIin, O. Ghouati, The Inverse Method for Determining Viscoplastic Properties of Aluminium Alloys, Proc. Metal Forming'94, eds. P. Hartley, I. Pillinger, C.E.N. Sturgess, R. Hall, M. Pietrzyk, J. Kusiak, Birmingham, J. Mat. Proc. Techn. 34, 435-440 (1994).
• [3] J. Kusiak, M. Pietrzyk, J.G. Lenard, Application of FE Simulation of the Compression Test to the Evaluation of Constitutive equations for Steels at Elevated Temperatures. Proc. NUMIFORM'95, eds. S.-F. Shen, P.R. Dawson, Publ. A. Balkema, Ithaca, 277-282 (1995).
• [4] Z. Malinowski, J.G. Lenard, M.E. Davies, A Study of Heat Transfer Coefficient as a Function of Temperature and Pressure, J. Mat. Proc. Techn. 41, 125-142 (1994).
• [5] D. Szyndler, Problem odwrotny w zastosowaniu do identyfikacji parametrów procesów plastycznej przeróbki metali. PhD Thesis, AGH, Kraków (2001).
• [6] D. SzyndIer, M. Pietrzyk, R. Kuziak, Estimation of Rhcological and Friction Parameters in Hot Forming Processes as an Inverse Problem, Proc 4th ESAFORM Conf. on Materials Forming, Liege, 191-194 (2001).
• [7] B. Boyer, E. Massoni, Inverse Analysis for Identification of Parameters during Thcrmo-Mcchanical Tests. Proc. NUMIFORM 2001, ed., K. Mori, Publ. A. Balkema, Toyohashi, 281-284 (2001).
• [8] D. Szeliga, M. Pietrzyk, Problem of the Starting Point Generation for the Inverse Analysis of Compression Tests, Metall. Foundry Eng., 27 (2001). (in press).
• [9] J.G. Lenard, M. Pietrzyk, L. Cser, Mathematical and Physical Simulation of the Properties of Hot Rolled Products, Elsevier, Amsterdam (1999).
• [10] J. Arabas, Algorytmy ewolucyjne: przegląd Matematyki, AI-MECH 2000, Methods of Artificial Intelligence in Mechanics and Mechanical Engineering, eds. T. Burczynski, W. Cholewa, 3-23 (2000).
• [11] H. Braasch, Y. Estrin, Parameter Identification for a Two-Internal-Variable Constitutive Model using the Evolution Strategy, Material Parameter Estimation for Modern Constitutive Equations, ASME, ADM 168, 47-56 (1993).
• [12] D. E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa (1995).
• [13] J. Cytowski, Algorytmy genetyczne. Podstawy i zastosowania. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ (1996).
• [14] Z. Michalewicz, Genetic Algorithm+Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlang (1992).