Analisi e ottimizzazione di un modello FEM per la simulazione del processo di laminazione a caldo

Brianza, Christian (2019) Analisi e ottimizzazione di un modello FEM per la simulazione del processo di laminazione a caldo. Bachelor thesis, Scuola Universitaria Professionale della Svizzera Italiana.

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Abstract

Nel seguente progetto è stato studiato e ottimizzato un modello FEM per la simulazione del processo di laminazione a caldo. Gli obiettivi erano ottenere un metodo di calcolo automatico dei parametri del reticolo e definire al meglio le condizioni ai bordi. Sono stati sviluppati dei programmi Matlab® che definiscono in automatico i parametri della mesh. La dimensione generale degli elementi viene calcolata in funzione del raggio del laminando secondo una relazione lineare. Tale modello di calcolo è pensato per generare simulazioni con un numero limitato di elementi (mediamente 65000) e una adeguata accuratezza nei risultati. Le simulazioni sono state valutate rispetto a: deformazione plastica, temperatura, geometria in uscita, forze e momenti sui rulli. Vengono previste delle regioni di infittimento della mesh sia per la zona di contatto tra rulli e materiale in lavorazione, sia per i punti geometricamente complessi. Questi ultimi sono individuati eseguendo l’analisi geometrica del profilo: si garantisce di avere in ogni punto del modello un numero sufficiente di elementi per assicurare un’adeguata qualità della mesh. Per avere delle condizioni al contorno il più realistiche possibili sono state introdotte delle barre semplificate che modellassero la presenza del materiale prima e dopo la porzione di processo simulato. L’intento è quello di introdurre le reali rigidezze del sistema: per questo è stato analizzato come definire le sezioni e la lunghezza delle barre. L’intento finale è quello di introdurre un’intelligenza artificiale utile a definire tutti i parametri del processo di laminazione a caldo. Il metodo qui sviluppato servirà per la generazione automatica di numerose simulazioni su differenti profili al fine di allenare l’AI.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Corso: UNSPECIFIED
Supervisors: Furger, Emian and Tanese, Domenico
Subjects: Meccanica
Divisions: Dipartimento tecnologie innovative > Ingegneria meccanica
URI: http://tesi.supsi.ch/id/eprint/2993

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