러너 시스템 최적화
설계 최적화는 전산 유체 역학과 함께 사용할 수있는 수학적 기법으로 설계 매개 변수 및 제약 조건을 고려하면서 하나 이상의 원하는 목표를 달성 할 수있는 최상의 설계 방안을 식별합니다. 최근에는 품질 요구 사항이 증가하고, 컴퓨터의 연산 속도가 보다 빠르고 강력 해지고, 반복 실행이 가능 해짐에 따라 최적화가 점차 보편화되고 있습니다.
디자인 최적화에 대한 이전 글에서 마이크로 유체 장치의 혼합 효율을 향상시키기위한 사례 연구를 선보였습니다. 이 글에서는 독일 포츠담의 Friendship Systems GmbH에서 개발한 최적화 도구인 CAESES ® 와 FLOW-3D Cast 를 사용하여 금속 주조 산업의 개념 증명 (중력 주조 충진 시스템 최적화)을 제시합니다.
제시된 경우 (그리고 일반적으로 금속 주조에서), 우리의 목적은 기하와 공정 변수에 대한 특정 한계를 고려하여 결함을 최소화하는 것입니다. 또한 CAESES를 사용하여 모든 시뮬레이션을 실행하지 않고 수동으로 결과를 비교하기 때문에 사후 처리 및 평가의 양을 크게 줄일 수 있습니다.
최적화 연구
아래는 최적화 연구의 주제가 될 게이팅 시스템과 주조 부품입니다. 언뜻 보면 게이트가 너무 커서 금속을 주조로 떨어 뜨릴 수 없기 때문에 열악한 디자인으로 보일 수 있습니다. 금속이 주조물로 떨어지면서 생성된 난류는 공기를 끌어 들이고 품질 규격을 충족시키지 못하는 주조물을 초래할 수 있습니다. 이는 가스 다공성이라고도 하는 비말이 동반된 공기가 주조품의 건전성 또는 구조적 완전성을 감소시킬 수 있고 중요 영역에서 최소화되어야하기 때문입니다. 그러나 디자인은 위에서 언급한 도형의 한계를 반영하고 있으며 우리가 처리해야하는 주요한 제약 중 하나를 나타냅니다.
녹색 영역은 러너 시스템으로 주조 및 라이저를 표시하고, 빨간색 영역은 필터를 표시하는 원본 주조임.
이를 방지하기 위해 최적화 알고리즘이 주조물의 부유 공기량을 최소화하는 방식으로 게이트의 크기와 각도, 스프루 크기, 컵 크기 및 러너 필렛을 조정하여 품질을 향상시킵니다. 그 결과 파트의 테이퍼 러너 (taper runner)가 러너 시스템 끝에 추가되어 결함을 포착했습니다. 주조물 내부에 혼입된 공기의 양을 최소화하는 것 외에도 우리는 표면 결함과 조기 응고를 나타내는 온도 프로파일을 관찰하고, 게이트에서의 속도가 0.5m / s를 초과하지 않도록 시스템을 제한합니다. 금속의 최대 속도로 널리 받아 들여지고 있는 (Campbell, 1997, 2003) 아래 표에는 변경된 매개 변수와 변경된 범위가 나열되어 있습니다. 범위 내에서 상위 값과 하위 값으로 실행되는 5 개의 지오메트리 변수가 있습니다.
| Design Variable | Lower | Upper | |
|---|---|---|---|
| 1 | runner1_gate_angle | 0 | 20 |
| 2 | runner2_gate_angle | 0 | 20 |
| 3 | sprue_area_k_length | 1.2 | 1.6 |
| 4 | cup_scale | 1.2 | 1.7 |
| 5 | runner_fillet_radius | 5 | 15 |
아래 그림은 러너 형상의 조정 가능한 매개 변수를 보여줍니다.
런너 게이트 각도 및 필러 반경 변수 조정
컵 크기 조정 방법
최적화 된 주조
전반적으로, 통계만으로는 결함의 위치가 공기의 부피만큼 중요하기 때문에 설계가 개선되었는지 여부를 판단하기에 충분한 정보를 얻을 수 없지만, 이 효과는 단순화된 개념 증명에 포함되지 않았습니다. 그러나 중요한 위치에 샘플링 볼륨을 추가하고 모든 샘플링 볼륨에 포함 된 공기의 혼입 물량을 최소화하여, 이 효과를 포함하도록 최적화 기준을 조정하는 것은 상대적으로 쉽습니다.
여기서 우리는 통계 결과의 표본을 봅니다.
CAESES에서 사용 가능한 통계를 보여주는 샘플. History 탐침은 게이트에서의 속도가 0.5 m / s보다 크지 않도록하기 위해 사용되었습니다. 최적화 된 러너 시스템은 아래와 같습니다.
| Design Variable | Optimized Values | |
|---|---|---|
| 1 | runner1_gate_angle | 1 |
| 2 | runner2_gate_angle | 0 |
| 3 | sprue_area_k_length | 1.3 |
| 4 | cup_scale | 1.6375 |
| 5 | Runner_fillet_radius | 14.5703 |
최적화 된 러너 시스템
이제 공기 유입과 온도의 원래 결과를 비교하여 결함의 위치와 양을 확인해 봅시다. 원본과 비교 된 공기의 최종 결과는 아래와 같습니다.
동반 된 공기의 양을 보여주는 최적화 된 러너의 투시도.
원본 (상단 곡선)에서 최적화 된 (하단 곡선) 러너 시스템으로의 감소를 보여주는 동반 공기량의 비교.
최적화 된 경우의 사후 처리 된 결과 이미지에서 주조물의 측면을 따라 공기 포획량이 제거되고 더 많은 공기가 라이저에 배치되었습니다. 이상적으로 가스 다공성은 라이저에서 끝나야합니다. 이 그래프는 러너 시스템의 최적화로 얻은 주조 된 공기의 전체 부피 감소를 보여줍니다. 총 볼륨 감량은 13 %입니다.
아래 그림은 최상의 주조 부품과 원래의 주조 부품 사이의 온도 기울기를 비교 한 것입니다.
원래 주자 시스템과 최적화 된 주자 시스템 사이의 온도의 전망보기 비교.
온도 프로파일은 위의 그림과 비슷합니다. 한 지역에서는 열이 제거되었지만 다른 지역에서는 열이 더 많이 추가되었습니다. 차가운 영역을 기준으로 표면 결함을 결정할 수 있으며 뜨거운 영역은 공급에 따라 가능한 수축 다공성을 나타냅니다.
결론
FLOW-3D Cast 및 CAESES는 목적을 설정 (결함 감소)하고 기하학 (예 : 러너 시스템 설계 개선) 및 공정 매개 변수 최적화를 통해 금속 주조의 품질을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 이 연구에서 목적은 0.5m / s 미만의 안정된 온도 프로파일과 게이트 속도를 보장하면서 공기 유입을 최소화하는 것이었습니다. 일부 지역에서는 온도 구배가 변경되는 동안 동반 공기의 양이 줄어들고 다른 위치로 이동했습니다. 유사한 연구가 주조 품질을 향상시키기 위해 몇 가지 다른 결함 (표면 결함, 수축, 스프레이 시간 등) 및 시뮬레이션 유형 (다이 다이 캐스트, 응고 및 다이 또는 주조 부품의 응력)에 사용될 수 있습니다.