Modelowanie Wieloskalowe. Automaty Komórkowe w Inżynierii Materiałowej

Podobne dokumenty
Modelowanie Wieloskalowe. Automaty Komórkowe w Inżynierii Materiałowej

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Modelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania

Wykład IX: Odkształcenie materiałów - właściwości plastyczne

Nauka o Materiałach. Wykład IX. Odkształcenie materiałów właściwości plastyczne. Jerzy Lis

WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNE PLASTYCZNOŚĆ. Zmiany makroskopowe. Zmiany makroskopowe

OBRÓBKA PLASTYCZNA METALI

BADANIA PÓL NAPRĘśEŃ W IMPLANTACH TYTANOWYCH METODAMI EBSD/SEM. Klaudia Radomska

Przedmowa Czêœæ pierwsza. Podstawy frontalnych automatów komórkowych... 11

Badanie materiałów polikrystalicznych w aspekcie optymalizacji ich własności

Nauka o Materiałach. Wykład VI. Odkształcenie materiałów właściwości sprężyste i plastyczne. Jerzy Lis

WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNE SPRĘŻYSTOŚĆ MATERIAŁ. Właściwości materiałów. Właściwości materiałów

PEŁZANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW KONSTRUKCYJNYCH

Modelowanie Wieloskalowe

- prędkość masy wynikająca z innych procesów, np. adwekcji, naprężeń itd.

Zjawisko to umożliwia kształtowanie metali na drodze przeróbki plastycznej.

WIELOSKALOWY NUMERYCZNY MODEL PRZEMIANY AUSTENIT FERRYT UWZGLĘDNIAJĄCY WPŁYW WYDZIELEŃ WĘGLIKOAZOTKÓW NIOBU

2. WPŁYW ODKSZTAŁCENIA PLASTYCZNEGO NA ZIMNO NA ZMIANĘ WŁASNOŚCI MECHANICZNYCH METALI

Badanie mechanizmów rekrystalizacji w metalach

Integralność konstrukcji

Podstawy Nauki o Materiałach II Wydział Inżynierii Materiałowej Politechniki Warszawskiej

ODKSZTAŁCANIE NA ZIMNO I WYŻARZANIE MATERIAŁÓW

Technologie Materiałowe II Wykład 2 Technologia wyżarzania stali

INŻYNIERIA MATERIAŁOWA w elektronice

ODKSZTAŁCENIE I REKRYSTALIZACJA METALI. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

TEMAT PRACY DOKTORSKIEJ

Obliczenia inspirowane Naturą

Optymalizacja. Przeszukiwanie lokalne

Poprawa właściwości konstrukcyjnych stopów magnezu - znaczenie mikrostruktury

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Metaloznawstwo I Metal Science I

Adres do korespondencji: Instytut Metalurgii i Inżynierii Materiałowej PAN, Kraków, ul. Reymonta 25

Stochastic modelling of phase transformations using HPC infrastructure

Rys Przykładowe krzywe naprężenia w funkcji odkształcenia dla a) metali b) polimerów.

Obliczenia inspirowane Naturą

Metody dużego odkształcenia plastycznego

MECHANIKA PRĘTÓW CIENKOŚCIENNYCH

8. PODSTAWY ANALIZY NIELINIOWEJ

Strefa pokrycia radiowego wokół stacji bazowych. Zasięg stacji bazowych Zazębianie się komórek

OBRÓBKA PLASTYCZNA METALI

Zmęczenie Materiałów pod Kontrolą

Osiągnięcia Uzyskane wyniki

Narzędzia do geometrycznej charakteryzacji granic ziaren. K. Głowioski

Optymalizacja konstrukcji

Podstawy technologii monokryształów

Dyslokacje w kryształach. ach. Keshra Sangwal, Politechnika Lubelska. Literatura

Dyslokacje w kryształach. ach. Keshra Sangwal Zakład Fizyki Stosowanej, Instytut Fizyki Politechnika Lubelska

PODSTAWY MODELOWANIA UKŁADÓW DYNAMICZNYCH W JĘZYKACH SYMULACYJNYCH

Defi f nicja n aprę r żeń

Politechnika Białostocka INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH

SPOTKANIE 6: Klasteryzacja: K-Means, Expectation Maximization

Nauka o Materiałach Wykład II Monokryształy Jerzy Lis

Wzrost fazy krystalicznej

Metoda Monte Carlo. Jerzy Mycielski. grudzien Jerzy Mycielski () Metoda Monte Carlo grudzien / 10

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Wykład 8. Przemiany zachodzące w stopach żelaza z węglem. Przemiany zachodzące podczas nagrzewania

Systemy masowej obsługi

OPRACOWANIE WYDAJNEGO FRAMEWORKU DO METODY AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH Z WYKORZYSTANIEM OBLICZEŃ RÓWNOLEGŁYCH I ROZPROSZONYCH

W dowolnym kwadracie 3x3 ustawiamy komórki na palące się (stan 3). Program powinien pokazywać ewolucję pożaru lasu.

Ćwiczenie nr 3 Statyczna próba jednoosiowego rozciągania. Umocnienie odkształceniowe, roztworowe i przez rozdrobnienie ziarna

DEFEKTY STRUKTURY KRYSTALICZNEJ

SIMR 2017/18, Statystyka, Przykładowe zadania do kolokwium - Rozwiązania

A G H dr hab. inż. Łukasz Madej, prof. AGH

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Podstawowe przypadki (stany) obciążenia elementów : 1. Rozciąganie lub ściskanie 2. Zginanie 3. Skręcanie 4. Ścinanie

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

Obróbka cieplna stali

Dekohezja materiałów. Przedmiot: Degradacja i metody badań materiałów Wykład na podstawie materiałów prof. dr hab. inż. Jerzego Lisa, prof. zw.

1. BILANSOWANIE WIELKOŚCI FIZYCZNYCH

Ruch drogowy, korki uliczne - czy fizyk może coś na to poradzić?

Nauka o Materiałach. Wykład VIII. Odkształcenie materiałów właściwości sprężyste. Jerzy Lis

Temat 1 (2 godziny): Próba statyczna rozciągania metali

Analiza stateczności zbocza

FLAC Fast Lagrangian Analysis of Continua

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

DEFEKTY STRUKTURY KRYSTALICZNEJ. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Materiały Reaktorowe. Właściwości mechaniczne

α k = σ max /σ nom (1)

MODELOWANIE WARSTWY POWIERZCHNIOWEJ O ZMIENNEJ TWARDOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

Integralność konstrukcji

PRZYKŁADY CHARAKTERYSTYK ŁOŻYSK

Materiałoznawstwo. Wzornictwo Przemysłowe I stopień ogólnoakademicki stacjonarne wszystkie Katedra Technik Komputerowych i Uzbrojenia

Ćwiczenie nr 4 Anizotropia i tekstura krystalograficzna. Starzenie po odkształceniu

Modele materiałów

STRUKTURA IDEALNYCH KRYSZTAŁÓW

BADANIA STRUKTURY MATERIAŁÓW. Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

FLAC Fast Lagrangian Analysis of Continua. Marek Cała Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Metoda elementów skończonych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

5. ODKSZTAŁCENIE PLASTYCZNE I REKRYSTALIZACJA MATERIAŁÓW METALICZNYCH. Opracował: dr inż. Janusz Ryś

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

Przemiana martenzytyczna

Kształtowanie struktury i własności użytkowych umacnianej wydzieleniowo miedzi tytanowej. 7. Podsumowanie

SYMULACJA TŁOCZENIA ZAKRYWEK KORONKOWYCH SIMULATION OF CROWN CLOSURES FORMING

Adam PŁACHTA, Dariusz KUC, Grzegorz NIEWIELSKI. Politechnika Śląska, Wydział Inżynierii Materiałowej i Metalurgii, Katowice

Zadania badawcze realizowane na Wydziale Inżynierii Materiałowej Politechniki Warszawskiej

Transkrypt:

Modelowanie Wieloskalowe Automaty Komórkowe w Inżynierii Materiałowej Dr inż. Łukasz Madej Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Budynek B5 p. 603 lmadej@agh.edu.pl 617 38 75

Zastosowania w metalurgii modelowanie zjawiska rekrystalizacji statycznej modelowanie zjawiska rekrystalizacji dynamicznej modelowanie zjawiska rozbudowy granicy ziarna modelowanie zjawiska inicjalizacji pęknięć modelowanie zjawisk termomechanicznych modelowanie zjawiska lokalizacji odkształcenia modelowanie przemian fazowych

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Wymiar przestrzeni: 2D lub 3D Sąsiedztwo: Moore, von Neuman, random hexagonal, random pentagonal Ilości stanów komórki: 2 - pusta lub ziarno Zmienne wewnętrzne CA

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Zmienne wewnętrzne CA stan pusta Y ziarno Zmienne wewnętrzne - do którego ziarna należy 2 1 3 - O orientacji krystalograficznej φ, ϕ, θ φ 2, ϕ 2, θ 2 φ 3, ϕ 3, θ 3

Zarodkowanie Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Losowy wybór komórek i zmiana stanu na komórka, przypisanie wartości zmiennym wewnętrznym: numer ziarna, orientacja krystalograficzna Ziarno nr 1 Ziarno nr 2 Ziarno nr 3

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Rozrost eżeli sąsiad danej komórki w poprzednim kroku był w stanie ziarno to komórka również mienia stan na ziarno. Zmienne wewnętrzne przejmuje takie jakie posiada większość ej sąsiadów w stanie ziarno. przypadku takiej samej liczby sąsiadów o różnych własnościach, wprowadza się osowość wyboru.

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Problem doboru sąsiedztwa Von Neumanna Moore pentagonalne heksagonalne

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Problem doboru sąsiedztwa Von Neumanna Moore pentagonalne heksagonalne

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału Periodyczny warunek brzegowy

Naiwny rozrost ziaren mikrostruktury materiału

Modelowaniem zjawiska rekrystalizacji dynamicznej oraz rozwoju mikrostruktury w trakcie przeróbki plastycznej na gorąco Gawad J., Madej Ł., Szeliga D., Pietrzyk M., Microstructure evolution modeling based on the rheological parameters using the cellular automaton technique, Mat. Konf. Forming 2004, Vysoke Tatry, Strebske Pleso 2004, 67-70.

Zastosowania w metalurgii W literaturze funkcjonuje kilka możliwości rozwiązania problemu modelowania rozwoju mikrostruktury w trakcie procesów przeróbki termomechanicznej. Każda z tych metod charakteryzuje się innym stopniem zaawansowania: różne otoczenia, różnorakie sformułowanie reguł przejścia różne modele matematyczne wspomagająca metodę automatów komórkowych. Co za tym idzie dokładność otrzymywanych rezultatów również jest różna.

dynamicznej Generacja pierwotnej mikrostruktury Działo Dyslokacji Automat Komórkowy

dynamicznej - pierwotna mikrostruktura Pierwotną mikrostrukturę uzyskano na kilka sposobów: bazując na rzeczywistym zdjęciu zgładu fragmentu próbki przed deformacją:

bazując na mikrostrukturze, uzyskanej przy wykorzystaniu metody wieloboków Voronoi:

Automaty komórkowe

Rozrost Kul (źródło: T. Wejrzanowski)

szczypta teorii Kryształ składa się z płaszczyzn atomowych, a defekt polegający na tym, że jedna z nich kończy się wewnątrz kryształu krawędzią nazywamy dyslokacją krawędziową Dyslokacje w materiale mają możliwość przemieszczania się. Ruch ten zachodzi najczęściej w pewnych płaszczyznach i w pewnych kierunkach krystalograficznych, a najczęściej są to płaszczyzny i kierunki najgęstszego upakowania. W materiale poddanym obciążeniu występuje wiele konkurujących ze sobą procesów. Najczęściej rozpatrywanymi są proces umocnienia, zdrowienia dynamicznego i statycznego, rekrystalizacji dynamicznej, metadynamicznej oraz statycznej. Wszystkie związane są z dyslokacjami. Pojęcie gęstości dyslokacji

szczypta teorii Symulacja procesu umocnienia oraz zdrowienia. W każdym kroku czasowym wraz z postępującym procesem odkształcenia w materiale generowane są dodatkowe dyslokacje, w wyniku czego gęstość dyslokacji wzrasta od wartości około 10 6 do wartości 10 12-10 14. Wzrost gęstości dyslokacji jest kontrolowany zgodnie z modelem zmiennych wewnętrznych, równaniem opisującym zmiany średniej wartości gęstości dyslokacji w czasie.

dynamicznej - działo dyslokacji Działo dyslokacji bazuje na analitycznym rozwiązaniu równania konstytutywnego modelu zmiennych wewnętrznych opisującego procesy umocnienia (A) i zdrowienia (B): d ρ A = A Bρ ρ 1 dt B ε A = & ( 1 m) Qs B k20ε Gdzie: = & exp bl RT = + A e B Bt Parametry materiałowe występujące w równaniach zostały uprzednio zidentyfikowane przy wykorzystaniu metody optymalizacji Simplex.

dynamicznej - działo dyslokacji W każdym kroku czasowym obliczona pula dyslokacji jest wprowadzana do przestrzeni automatów komórkowych. Parametrem kontrolującym ten pseudolosowy proces jest ściśle ustalony rozmiar paczki która może trafić do danej komórki. A ρ = + 1 B A e B Bt paczka pseudolosowa

dynamicznej - automat komórkowy W modelu założono dwu wymiarowe alternatywne sąsiedztwo heksagonalne a każda komórka opisana jest zestawem zmiennych określających jej stan:. aktualna wartość gęstości dyslokacji ρ c. zmienna określająca czy dana komórka zrekrystalizowała Przestrzeń CA. zmienna określająca do którego ziarna dana komórka przynależy

dynamicznej - automat komórkowy W każdym kroku czasowym odbywa się proces migracji dyslokacji pomiędzy sąsiadami należącymi do tego samego ziarna. Ponieważ granice ziaren są to defekty struktury krystalicznej na których następuje gwałtowny wzrost gęstości dyslokacji w trakcie odkształcenia. Każda komórka ściśle kontroluje ile dyslokacji jest w stanie oddać do sąsiada jak również ile dyslokacji jest w stanie przyjąć.

dynamicznej - automat komórkowy Ułamek puli przekazanej do sąsiadów obliczany jest zgodnie z 200 założoną zależnością: xd = ρd N ρ (0,1) 0 : ρ< ρsp 1 ρ ( sp ) : d = ρ ρ ρ ρsp ρρ - sp-ρgr 1+ exp m N(0,1) prawdopodobieństwo z jakim komórka może oddać dyslokacje do sąsiadów, ρ d - całkowita pula dyslokacji, którą komórka jest w stanie przekazać do sąsiadów zgodnie z zależnością przedstawioną gęstość dyslokacji ρd 160 120 80 40 0 0 40 80 120 160 200 gęstość dyslokacji ρ c

dynamicznej - automat komórkowy Ułamek puli przyjmowanej od sąsiadów obliczany jest zgodnie z 1 założoną zależnością: x a ρ ρ0.5 = 1+ exp n 1 ułamek gęstości dyslokac x a 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 20 40 60 80 gestość dyslokacji ρ c

dynamicznej - automat komórkowy Reguły przejścia W przypadku gdy w poprzednim kroku czasowym (t-1) któryś z sąsiadów komórki (i,j) uległ rekrystalizacji & gęstość dyslokacji w sąsiednich komórkach jest mniejsza niż gęstość dyslokacji w danej (i,j) komórce to ta komórka również ulega rekrystalizacji. Jej gęstość dyslokacji ρ c ustawiana jest na poziom odniesienia. W przypadku gdy w danej (i,j) komórce przekroczona zostanie krytyczna wartość gęstości dyslokacji ρ c > ρ critical & komórka znajduje się przy granicy ziarna to komórka staje się zarodkiem rekrystalizacji i jej gęstość dyslokacji również spada do poziomu odniesienia.

dynamicznej Mikrostruktura Działo Dyslokacji Migracja dyslokacji Reguły Przejścia DRX Out Put

Przykładowe wyniki obliczeń Z modelu uzyskuje się wiele informacji dotyczących: rozwoju mikrostruktury ilości nowo powstałych ziaren średnicy ziaren informacje dotyczące procesu rekrystalizacji naprężenie uplastyczniające. Naprężenie uplastyczniające obliczane jest z powszechnie znanej zależności: σ = σ0 + αμb ρ Wartości uzyskiwanych naprężeń umożliwią porównanie wyników obliczeń z wynikami uzyskanymi z modelu.

dynamicznej - automat komórkowy 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 M I K R O S T R U K T U R A

dynamicznej - automat komórkowy 100 80 doświadczenie Obliczenia CA stress, MPa 60 40 20 0 strain rate = 0.01s-1 T = 900 oc T = 1000 o C T = 1100 oc 0 20 40 60 80 100 time, s