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Shima, Oyane

Primo invariante del tensore delle tensioni. Secondo invariante del deviatorico del tensore tensioni. R=1. Criterio di Von Mises. Doraivelu, Lee, Kim. Shima, Oyane. Lee, Kim. Modelli semi-sperimentali. Kim. Modello operativo per la compattazione. Superficie di snervamento. p. n var.

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Presentation Transcript

  1. Primo invariante del tensore delle tensioni Secondo invariante del deviatorico del tensore tensioni R=1 Criterio di Von Mises Doraivelu, Lee, Kim Shima, Oyane Lee, Kim Modelli semi-sperimentali Kim Modello operativo per la compattazione Superficie di snervamento

  2. p n var n cost z r q Kuhn, Ferguson Studio dei modelli esistenti Piccola differenza se n costante o variabile Necessità di maggiori parametri sperimentali

  3. R=0.8 Dipendenza da R s3 = 0 Studio dei modelli esistenti La superficie di snervamento (Doraivelu, Lee, Kim)

  4. dev.st = 0.01 Misura non dipendente dalla massa del campione Curva di compattazione 13 mm F = 0.1-15 t Massa = 3.5 g Esecuzione di prove di compattazione

  5. Correzione Fitting della curva Scelta del modello operativo Scelta del modello di Kim

  6. Pasticca iniziale Dt1 Proprietà iniziali del materiale Nuova geometria Dti Step termico t = tf T [°C] k(T), H(T) ri Step strutturale a(T,ri-1), E(T,ri-1) Z spost [mm] rf

  7. Mappa di densità [kg/m3] Modellazione del processo di schiumatura

  8. Problematiche per la schiumatura di un oggetto complesso

  9. Processing Element: nodo i e %SiC %TiH2 T tf Applicazione dei sistemi esperti Rete neurale MLP Sistema di elaborazione costituito da elementi interconnessi (neuroni) che elaborano le informazioni modificando la risposta dinamica in seguito ad input esterni. OUTPUT LAYER Architettura sinapsi HIDDEN LAYER Trasmissione dei segnali sinapsi INPUT LAYER Funzione di attivazione Φ

  10. Modellazione degli andamenti sperimentali Rete neurale MLP: la legge di apprendimento La rete impara il valore dei pesi che collegano i neuroni in base ad una legge di apprendimento sul set di esempi determinato dal piano sperimentale. Error Back Propagation I pesi sinaptici vengono modificati nella direzione opposta al gradiente della funzione E Discesa lungo la superficie dell’errore cercando un minimo assoluto di E

  11. Piattaforma utilizzata: Neurosolutions 5.0 Training data: per modificare i pesi sinattici Cross Validation data: per arrestare l’overtraining Dati sperimentali Overtraining Testing data: testano la generalizzazione della rete Capacità della rete neurale di dare una risposta significativa agli input di processo sperimentali Modellazione degli andamenti sperimentali Rete neurale MLP: i risultati PE hidden layer 18 Numero di epoche 10000 Training 87% Cross Validation 65% Testing 60% Il numero elevato di PE nello strato nascosto può essere causa di overtraining. Dall’ epoca 2440 la rete tende a memorizzare i risultati: perdita di generalizzazione

  12. Schiume di acciaio - MgCO3 e SrCO3 (carbonato di magnesio e carbonato di stronzio). - Temperature di dissociazione rispettivamente di 1290 °C e 1310 °C

  13. Bibliografia A. Czekanski, M. A. Elbestawi, and S. A. Meguid, ‘On the FE modeling of closed-cell Aluminum Foam’, International Journal of Mechanics and Materials in Design (2005) 2: 23–34. Banhart J., ‘Manufacture, characterization and application of cellular metals and metal foams’, Progress in Materials Science, 2001, 46, 559–632. Banhart, J., Ashby, M. F. and Fleck, N. A., Metal Foams and Porous Metal Structures. MIT-Verlag, Bremen, 1999. Banhart, J., Baumeister, J. and Weber, M., Powder metallurgical technology for the production of metal foam, in Proceedings of the European Conference on Advanced PM Materials. Birmingham 23±25 October, 1995, p. 201. Banhart, P. and Weigand, P., Powder metallurgical process for the production of metallic foams, in Proc. Fraunhofer USA Symposium Metallic Foams, ed. J. Banhart and H. Eifert. MIT-Verlag, Bremen, 1998, p. 13. Barletta M., Guarino S., Montanari R. and Tagliaferri V., Metal foams for structural applications: design and manufacturing, proceedings of International Manufacturing Leaders Forum on “Global Competitive Manufacturing” 27th February - 2nd March 2005, Adelaide, Australia Baumeister U.J., J. Banhart, M. Weber, Aluminum foams for transport industry, Materials & Design , 1997, 18, pp. 217,220. Belkessam O. and Fritsching U., Modeling and simulation of continuous metal foaming process, Modeling Simul. Mater. Sci. Eng. 2003, 11, 823–837. C. Motz and R. Pippan, ‘Deformation behaviour of closed-cell aluminium foams in tension’, Acta Mater. 49 (2001) 2463–2470. C.Y. Zhao, T.J. Lu, H.P. Hodson, ‘Thermal radiation in ultralight metal foams with open cells’, International Journal of Heat and Mass Transfer 47 (2004) 2927–2939. Design and Analysis of Experiments edited by Montgomery, D. C.,John Wiley & Sons, New York, 1997. Duarte I., Banhart J., ‘A study of aluminum foam formation kinetics and microstructure’, Acta Materialia, 2000, 48, 2349-2362. Gisario A., Guarino S., Production of metal foams and behaviour characterization, proceedings of “7° AITEM Conference Enhancing the Science of Manufacturing” (7-9 September 2005, Lecce , Italy). Guarino S., Tagliaferri V., Fabrication of aluminum foam components by using powder compact melting method, ESDA2004: 7th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis, 2004 , Manufacturing Engineering 58607. Hong-Wei Song, Zi-Jie Fan, Gang Yu, Qing-Chun Wang, A. Tobota, ‘Partition energy absorption of axially crushed aluminum foam-filled hat sections’, International Journal of Solids and Structures 42 (2005) 2575–2600. Kathuria Y.P., Nd-YAG laser assisted aluminum foaming, Journal of Materials Processing Technology, 2003, 142, 466–470. K. Boomsma, D. Poulikakos, F. Zwick, ‘Metal foams as compact high performance heat exchangers’, Mechanics of Materials 35 (2003) 1161–1176. Ma L., Song Z., He D., ‘Cellular structure controllable aluminum foams produced by high pressure infiltration process, Scripta Materialia, 1999, 41(7), 785–789. Maxime Gauthier, Louis-Philippe Lefebvre, Yannig Thomas, Martin N. Bureau, ‘Production of Metallic Foams Having Open Porosity Using a Powder Metallurgy Approach’, Materials and Manufacturing Processes, 2004, 19 (5), 793 – 811. Taguchi's Quality Engineering Handbook edited by Taguchi G., Chowdhury S., Wu Y., Wiley-Interscience, 2004. Yang C.C., Nakae H., Foaming characteristics control during production of aluminum alloy foam’, Journal of Alloys and Compounds, 2000, 313, 188–191.

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