Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Optymalizacja własności mikrostruktury przy pomocy algorytmów genetycznych na bazie Cyfrowej Reprezentacji Materiału Autor:Daniel Musiał Promotor:dr inż.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Optymalizacja własności mikrostruktury przy pomocy algorytmów genetycznych na bazie Cyfrowej Reprezentacji Materiału Autor:Daniel Musiał Promotor:dr inż."— Zapis prezentacji:

1 Optymalizacja własności mikrostruktury przy pomocy algorytmów genetycznych na bazie Cyfrowej Reprezentacji Materiału Autor:Daniel Musiał Promotor:dr inż. Łukasz Rauch Recenzent:prof. dr hab. inż. Maciej Pietrzyk Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Modelowanie i Technologie Informacyjne Kraków

2 Plan prezentacji 1. Motywacja pracy 2. Cel pracy 3. Architektura aplikacji 4. Szczegóły implementacji 5. Przeprowadzone testy oraz wyniki 6. Podsumowanie

3 Motywacja pracy Wzrost zainteresowania modelowaniem zachowania materiałów w skali mikro Ukierunkowanie większości prac na rozwiązywanie problemów bezpośrednich

4 Cel pracy Zbudowanie oprogramowania umożliwiającego optymalizację rozkładu oraz własności ziaren, pod kątem uzyskania równomiernego rozkładu odkształceń w procesie spęczania próbki na zimno.

5 Architektura aplikacji

6 Architektura aplikacji – komponent Microstructure Zadanie: Wygenerowanie obrazu sztucznej mikrostruktury materiału. Realizacja Adaptacja gotowego rozwiązania opartego o automaty komórkowe. Przykładowy wynik działania: Kozioł, P., 2009, Opracowanie modelu powstawania i propagacji pęknięć w oparciu o metodę automatów komórkowych, praca magisterska.

7 Architektura aplikacji – komponent Meshing Zadanie: Nałożenie na obraz sztucznej mikrostruktury siatki elementów skończonych. Realizacja Wykorzystanie oprogramowania OOF2. Przykładowy wynik działania:

8 Architektura aplikacji – komponent Abaqus Zadanie: Przeprowadzenie symulacji spęczania próbki na zimno oraz wydobycie otrzymanych wyników. Realizacja Wykorzystanie komercyjnego pakietu obliczeniowego Abaqus v6.9EF. Przykładowy wynik działania:

9 Architektura aplikacji – komponent Optimization Zadania: Optymalizacja rozkładu i/lub własności ziaren w próbce. Realizacja Implementacja algorytmu genetycznego.

10 Szczegóły implementacji - funkcja celu

11 Szczegóły implementacji - przypisywanie własności do ziaren Dwa podejścia do modelowania zachowań materiałów z uwzględnieniem niejednorodności mikrostruktury: 1.Crystal Plasticity Finite Element Method (CPFEM) 2.Podejście konwencjonalne – użycie modeli reologicznych i przypisanie ziarnom krzywych umocnienia Źródło: Ł. Madej, Digital material representation of policrystals in application to numerical simulations of inhomogenous deformation, CMMS, 10(2), 2010

12 Przeprowadzone testy Przeprowadzono 2 rodzaje testów: 1.Optymalizacji poddano jedynie położenia ziaren, własności pozostawiając niezmienione 2.Optymalizacji poddano zarówno położenia ziaren, jak i ich własności

13 Wyniki testów – optymalizacja położenia ziaren Krzywe umocnienia ziaren:

14 Wyniki testów – optymalizacja położenia ziaren

15 Wyniki testów – optymalizacja położenia oraz własności ziaren Własności ziaren w próbce reprezentowanej przez najlepszego osobnika populacji bazowej:

16 Wyniki testów – optymalizacja położenia oraz własności ziaren Własności ziaren w próbce reprezentowanej przez najlepszego osobnika otrzymanego w procesie optymalizacji:

17 Wyniki testów – optymalizacja położenia oraz własności ziaren

18 Podsumowanie Kierunki rozwoju: Przeprowadzenie optymalizacji dla bardziej skomplikowanego procesu przeróbki plastycznej Skrócenie czasu obliczeń


Pobierz ppt "Optymalizacja własności mikrostruktury przy pomocy algorytmów genetycznych na bazie Cyfrowej Reprezentacji Materiału Autor:Daniel Musiał Promotor:dr inż."

Podobne prezentacje


Reklamy Google