Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Extension of a phase transformation model for partial hardening in hot stamping

Hart-Rawung T., Buhl J., Bambach M.

Journal of Machine Engineering

|

2018

|

Vol. 18, No. 3

87--97

EN

The quality of predicted microstructural and mechanical properties in hot stamping simulations relies considerably on the material model. Many researchers studied the effect of the plastic deformation on the phase transformation of the most commonly used hot stamping steel 22MnB5, and proved that the deformation applied at high temperature promotes the formation of ferrite, pearlite and bainite. This behaviour has to be integrated into materials modelling. In this study, the effect of pre-strain on the phase transformation of the material is considered. The specimens are heated to austenitization temperature, isothermally deformed at 700°C, and quenched down to room temperature. The phase fractions and the temperature-dilatation behaviour obtained from the experiments are used to calibrate the material model. By using the experimental data obtained from dilatometer testing, the accuracy of the material model is evaluated. Additionally, an attempt to predict the results between the tested data points by using interpolation was made and compared with the simulation results.

2

Decomposition algorithm for tool path planning for wire-arc additive manufacturing

Nguyen L., Buhl J., Bambach M.

Journal of Machine Engineering

|

2018

|

Vol. 18, No. 1

95--106

EN

Three-axis machines are limited in the production of geometrical features in powder-bed additive manufacturing processes. In case of overhangs, support material has to be added due to the nature of the process, which causes some disadvantages. Robot-based wire-arc additive manufacturing (WAAM) is able to fabricate overhangs without adding support material. Hence, build time, waste of material, and post-processing might be reduced considerably. In order to make full use of multi-axis advantages, slicing strategies are needed. To this end, the CAD (computer-aided design) model of the part to be built is first partitioned into sub-parts, and for each sub-part, an individual build direction is identified. Path planning for these sub-parts by slicing then enables to produce the parts. This study presents a heuristic method to deal with the decomposition of CAD models and build direction identification for sub-entities. The geometric data of two adjacent slices are analyzed to construct centroidal axes. These centroidal axes are used to navigate the slicing and building processes. A case study and experiments are presented to exemplify the algorithm.

3

Towards intelligent materials testing with reduced experimental effort for hot forming

Bambach M., Imran M., Buhl J., Härtel S., Awiszus B.

Computer Methods in Materials Science

|

2017

|

Vol. 17, No. 1

44--50

EN

Hot forming processes are typically used to deform metals to the desired shape at lower forming forces and to control the microstructure. During hot deformation, the microstructure evolves by dynamic recrystallization after certain critical conditions are reached. The final recrystallized grain size controls the post-hot forming mechanical properties of metals and components. To predict the evolution of microstructure and flow stress, various material models were developed and implemented in finite element codes. They require a significant number of material-dependent parameters. Currently, experimental designs with a full-factorial approach for a range of temperature and strain rates are utilized to determine the desired parameters, which involve a huge experimental effort. The aim of this paper is to propose a methodology for parameter identification with reduced experimental effort where progression of testing and data evaluation is parallelized. An iterative, sequential approach is presented which optimizes the new testing conditions based upon preceding experimental conditions. The approach is exemplified for the high-temperature material Alloy-800H, using a material model that allows for accurate predictions of the flow stress. The developed strategy allows to achieve the desired accuracy of the material model by utilizing about a half of test matrix representing a full-factorial design. Hence, an efficient cost- and resource-optimized parametrization of models seems possible.

PL

Procesy plastycznej przeróbki na gorąco są zazwyczaj wykorzystywane zarówno do nadawania wymaganego kształtu wyrobom przy zastosowaniu mniejszych sił jak i do kontrolowania ich mikrostruktury. Mikrostruktura w czasie odkształcania na gorąco zmienia się pod wpływem rekrystalizacji dynamicznej, która występuje po osiągnięciu pewnych krytycznych warunków. Wielkość ziarna po rekrystalizacji wyznacza własności mechaniczne wyrobu po kształtowaniu. Aby przewidywać rozwój mikrostruktury i wielkość naprężenia uplastyczniającego opracowane zostały różne modele, które zaimplementowano w programach z metody elementów skończonych. Te modele wymagają wyznaczenia szeregu parametrów charakterystycznych dla danego materiału. Klasycznym podejściem do wyznaczenia tych parametrów jest przeprowadzenie pełnego cyklu badań w szerokim zakresie temperatur i prędkości odkształcenia, co jest to podejściem bardzo kosztownym. Dlatego za cel pracy postawiono sobie opracowanie metodologii identyfikacji parametrów modelu materiału na podstawie zredukowanej liczby doświadczeń, wykorzystując zrównoleglenie oceny danych. W artykule opisano iteracyjną, sekwencyjną procedurę optymalizującą warunki kolejnych prób doświadczalnych na podstawie wyników prób wcześniejszych. Jako przykład zastosowania tej procedury wybrano odkształcanie stopu 80011 w wysokich temperaturach. Identyfikowano model prawidłowo opisujący naprężenie uplastyczniające tego stopu. Zaproponowana strategia pozwoliła uzyskać wymaganą dokładność modelu wykorzystując połowę prób wynikających z pełnego planu eksperymentów. Przeprowadzona analiza potwierdziła możliwość wydajnej kosztowo identyfikacji modeli.