Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Identyfikacja parametrów modelu automatów komórkowych do symulacji rekrystalizacji statycznej z wykorzystaniem analizy odwrotnej
Języki publikacji
Abstrakty
Development of the inverse algorithm for identification of the discrete cellular automata model of the static recrystallization based on the particle swarm optimization method is the main aim of the work. First, the idea of the inverse analysis approach is presented. Then subsequent modules of the algorithm are discussed, namely: direct problem model, experimental setup and optimization algorithm. The optimization part is realized by the basic variant of particle swarm optimization (PSO) method. Finally, examples of identified model parameters are presented and obtained results of recrystallized microstructures are compared with the experimental data.
W artykule omówiono identyfikację parametrów modelu automatów komórkowych (Cellular Automata - CA) do symulacji rekrystalizacji statycznej z wykorzystaniem metody roju cząstek (Particle Swarm Optimization). W pierwszej części pracy przedstawiono główne założenia wykorzystanej do identyfikacji metody analizy odwrotnej. Następnie przedstawiono opracowany model automatów komórkowych, inspirowaną naturą metodę optymalizacji oraz omówiono uzyskane dane eksperymentalne. W ostatniej części przedstawione zostały wyniki przeprowadzonego procesu identyfikacji.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
206--214
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., rys.
Twórcy
autor
- Faculty of Metals Engineering and Industrial Computer Science, AGH University of Science and Technology, 30 Mickiewicza Ave., 30-059 Kraków, Poland
autor
- Faculty of Metals Engineering and Industrial Computer Science, AGH University of Science and Technology, 30 Mickiewicza Ave., 30-059 Kraków, Poland
autor
- Institute for Ferrous Metallurgy, 12-14 Karola Miarki St., 44-100 Gliwice, Poland
Bibliografia
- Das, S., 2010, Modeling mixed microstructures using a multilevel cellular automata finite element framework, Computational Materials Science, 47, 705-711.
- Gao, W., Liu, S-Y., Huang, L-L., 2012, Particle swarm optimization with chaotic opposition-based population initialization and stochastic search technique, Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 17, 4316-4327.
- Gołąb, R., Sitko, M., Madej, Ł., 2014, Modelling of the microstructure evolution using cellular automata framework and WorkFlow approach, Key Engineering Materials, 611-612,497-504.
- Hallberg, H., Wallin, M., Ristinmaa, M., 2010, Simulation of discontinuous dynamic recrystallization in pure Cu using a probabilistic cellular automaton, Computational Materials Science, 49, 25-34.
- Kugler, G., Turk, R., 2006, Study of the influence of initial microstructure topology on the kinetics of static recrystallization using a cellular automata model, Computa¬tional Materials Science, 37, 284-291.
- Madej, L., Rauch, L., Perzyński, K., Cybulka, P., 2011, Digital Material Representation as an efficient tool for strain inhomogeneities analysis at the micro scale level, Archives of Civil and Mechanical Engineering, 11, 661-679.
- Madej, L., Sieradzki, L., Sitko, M., Perzyński, K., Radwański, K., Kuziak, R., 2013, Multi scale cellular automata and finite element based model for cold deformation and annealing of a ferritic-pearlitic microstructure, Computational Materials Science, 11, 172-181.
- Muhammad, I., Rathiah, H., Noor A.K.E., 2013, An overview of particle swarm optimization variants, Procedia Engineering, 53, 491-496.
- Popova, E., Staraselski, Y., Brahme, A., Mishra, R.K., Inal, K., 2014, Coupled crystal plasticity - probabilistic cellular automata approach to model dynamic recrystallization in magnesium alloys, International Journal of Plasticity, DOI: 10.1016/j .ijplas.2014.04.008.
- Raghavan, S., Satyam, S.S., 2009, Modeling the topological features during grain growth by cellular automaton, Computational Materials Science, 46, 92-99.
- Seyed Salehi, M., Serajzadeh, S., 2012, Simulation of static recrystallization in non-isothermal annealing using a coupled cellular automata and finite element model, Computational Materials Science, 53, 145-152.
- Sieradzki, L., Madej, L., 2013, A perceptive comparison of the cellular automata and Monte Carlo techniques in application to static recrystallization modeling in polycrystalline materials, Computational Materials Science, 67, 156-173.
- Sukhopar, O., Gottstein, G., 2012, Modeling Recrystallization in Al Alloys: Investigation of Nucleation at Cube Bands, Materials Science Forum, 715-716, 455-460.
- Svyetlichnyy, D.S., 2013, Modeling of grain refinement by cellular automata, Computational Materials Science, 77, 408-416.
- Szeliga, D., Gawad, J., Pietrzyk, M., 2004, Parameters identification of material models based on the inverse analysis, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science., 14, 549-556.
- Szeliga, D., Gawad, J., Pietrzyk, M., 2006, Inverse analysis for identification of rheological and friction models in metal forming, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 195, 6778-6798.
- Wang, H., Li, G.Y., Zhong, Z.H., 2008, Optimization of sheet metal forming processes by adaptive response surface based on intelligent sampling method, Journal of Mate¬rials Processing Technology, 197,77-88.
- Yu-Zhen, Y.U., Xin-Yi, R.E.N., Feng-Shan, D.U., Jun-Jie, S.H.I., 2012, Application of improved PSO algorithm in hydraulic pressing system identification, Journal of Iron and Steel Research, International, 19, 29-35.
- Zheng, C, Raabe, D., Li, D., 2012, Prediction of post-dynamic austenite-to-ferrite transformation and reverse transformation in a low-carbon steel by cellular automaton modeling, Acta Materialia, 60, 4768-4779.
- Zhiwen, L., Hongrui, C, Xuefeng, C, Zhengjia, H., Zhongjie, S., 2013, Multi-fault classification based on wavelet SVM with PSO algorithm to analyze vibration signals from rolling element bearings, Neurocomputing, 99, 399-410.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-da8859ae-4c9b-4474-9fb8-9f0655106764
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.