En modélisant les influences statistiques des micro-défauts, les caractéristiques locales des matériaux peuvent être calculées, les faiblesses d'une conception peuvent être identifiées et le processus de production peut être optimisé de manière ciblée.

Modélisation des influences statistiques des micro-défauts pour une production fiable de pièces de moulage

Optimisation du processus Modélisation des influences statistiques des micro-défauts pour une production fiable de pièces de moulage

| Editeur: Nicole Kareta

Les micro-défauts se produisent au hasard pendant le processus de coulée et déterminent la qualité des pièces moulées. Dans le cadre d’un projet AiF, les instituts Fraunhofer IFAM et IWM ont développé une méthodologie pour modéliser ces influences stochastiques sur le comportement à la rupture des pièces moulées.

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En modélisant les influences statistiques des micro-défauts, les caractéristiques locales des matériaux peuvent être calculées, les faiblesses d’une conception peuvent être identifiées et le processus de production peut être optimisé de manière ciblée.

(Source: Fraunhofer IFAM)

La dispersion des caractéristiques locales dans un composant coulé est déterminée par la variation spatiale de la microstructure ainsi que par la proportion et la morphologie des défauts tels que le gaz et la porosité de retrait, qui à leur tour sont influencés par les processus de coulée et les géométries des composants. La représentation de ces aspects stochastiques du comportement à la rupture des pièces moulées dans la simulation de leur comportement mécanique n’est pas disponible jusqu’à présent. Les logiciels commerciaux existants pour la simulation numérique des processus de coulée qui reposent sur des modèles physiques pour le remplissage et la solidification du moule, ne fournissent que des informations générales et intégrales sur les types de défauts tels que la porosité des gaz et du retrait. Pour les autres types de défauts, seules les probabilités de leur apparition sont généralement données. Aucune information sur la dispersion des propriétés des composants ne peut être dérivée de ces données, car elles sont influencées par la bande passante des caractéristiques possibles de la distribution des défauts.

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Comment la simulation peut-elle soutenir le développement de produits de composants structurels de manière positive?

Analyse stochastique utilisant la simulation par éléments finis

Afin de pouvoir estimer la dispersion des propriétés mécaniques des pièces moulées, un modèle stochastique a été développé qui décrit la distribution locale des types de défauts porosité gazeuse et porosité de retrait via les champs dits aléatoires. Grâce à cette analyse, la variabilité statistique des caractéristiques de défaut les plus importantes pour le processus de coulée et le matériau peut être enregistrée et cartographiée sur des modèles FEM. Celles-ci constituent la base d’une configuration de test, qui évalue les effets des distributions aléatoires pour une taille de pore et une morphologie spécifiées par l’utilisateur dans essais mécaniques simulés.

Dans un premier temps, les caractéristiques typiques des microdéfauts sont identifiées au moyen de la tomographie par ordinateur, des analyses métallographiques ou des simulations de coulée. Il s’agit de calculer la fraction volumique des défauts, le diamètre équivalent moyen idem et les paramètres de forme tels que la sphéricité et la compacité, complétés par une évaluation des effets de taille. Le logiciel génère alors différentes configurations de distributions de défauts stochastiques, dont chacune satisfait aux critères susmentionnés. En utilisant une approche de superposition, l’interaction de différentes classes de défauts locaux est intégrée. Différentes simulations sont alors effectuées pour les distributions concernées. Ils seront ensuite analysés au regard des propriétés mécaniques obtenues sous l’influence de défauts. L’évaluation statistique d’un nombre approprié de distributions fournit une déclaration sur la plage de diffusion attendue des propriétés. Des distributions de pores peuvent être générées détachées du composant en tant qu’éléments de volume représentatifs ou dans des régions de coulée spécifiques. Dans ce dernier cas, des tests de composants virtuels sont également possibles.

Le développement vaut la peine pour les fonderies

L’analyse stochastique développée permet une optimisation du comportement des composants et des processus de fabrication. Les résultats fournissent une évaluation des pièces moulées avec des distributions de défauts reconnues en ce qui concerne les propriétés mécaniques attendues.

Couverture du livre blanc: slm

L’application de la nouvelle approche numérique dans les fonderies peut conduire directement à une réduction du temps et des coûts dans le processus de développement de nouveaux composants. En même temps, une évaluation des pires / meilleurs scénarios peut être réalisée. En particulier pour l’industrie automobile, la prédiction d’une éventuelle dispersion des propriétés locales contribuera à améliorer la conception de nouveaux composants structurels en ce qui concerne la sécurité et la conception légère. À l’avenir, la prise en compte des effets stochastiques promet une meilleure évaluation des données de qualité. De cette manière, les imperfections détectées peuvent être liées aux propriétés des composants, de sorte que les rebuts sont réduits de manière sûre.

Les experts de Fraunhofer IFAM fournissent des conseils techniques sur la nouvelle méthode d’analyse stochastique et utilisent l’outil pour différentes industries dans divers domaines de recherche.

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