CN102117358A - 用于对铸件中的铸件缺陷和微结构进行仿真的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于对铸件中的铸件缺陷和微结构进行仿真的方法。具体地，提供了用于在不知道铸件布局、铸件浇注系统和冒口设计、以及铸造工艺参数的具体情况中的一个或多个的情况下就零部件/系统耐用性分析对供应商/卖家的铸件中的铸件缺陷和微结构进行预测的系统。该系统还包括使用集成的孔生长和枝晶间流动模型。还提供了在不知道铸件布局、铸件浇注系统和冒口设计、以及铸造工艺参数的具体情况的情况下对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的方法以及制造物件。

Description

用于对铸件中的铸件缺陷和微结构进行仿真的方法

技术领域

本发明总体上涉及对铸件中的铸件缺陷和微结构的预测，更具体地，涉及在不知道铸件浇注系统和冒口设计的情况下对铸件中的铸件缺陷和微结构的大小和体积分数进行仿真和预测的方法。

背景技术

铝组件由于其所具有的高强度重量比、高的抗腐蚀性、以及相对较低的原材料成本而被广泛地用在结构应用中。尽管在成本上能够与其它制造方法竞争，但是与铝合金相关的铸造工艺可能会将大量的缺陷(例如微孔和氧化物)引入到材料中，这些缺陷将明显减小材料的疲劳和其它机械特性。

在确立制造工艺之前对这类缺陷以及与合金和工艺相关的微结构的发生进行预测将具有重要的价值，这是因为可以探索并最终优化设计和制造的的替代性方案，这将导致铸件产品中的改善的可靠性。

铸造工艺的数学建模现在已经是非常先进的了，其中可以使用商业获得的程序关于任何虚拟的铸造工艺来预测模具填充和凝固行为。对来自模具填充和凝固的宏观尺度的热、压力、和速度分布以及诸如俘获空气和宏观的收缩孔隙度之类的宏观缺陷进行预测的软件是相当有用的，具有依赖于所应用的数值方法和边界条件的准确性。然而，对微观空隙度、氧化物、以及具体的微结构的预测在商用程序中却并不先进，并且非常有限。

为了准确地预测模具填充和凝固过程期间形成的铸件缺陷和微结构，整个的模具几何必需是模型的一部分。模具几何和构造(例如，浇注系统的位置和大小、流道、冒口、模具材料、在灌注和凝固期间模具中的零部件取向，等等)都是铸造厂商的重要知识产权。因此，铸造厂商不会愿意分享这类信息。

许多顾客从各个供应商那里购买铸铝的零部件/系统。由于采用现有途径无法对这些已购买的零部件/系统中的铸件缺陷和微结构进行预测，所以对这些零部件/系统的准确的可靠性分析变成了问题。

因此，需要一种方法，该方法在铸件布局和浇注系统/冒口设计以及铸造工艺参数的具体情况未知时能够对铸铝零部件中的铸件缺陷和微结构进行预测。

发明内容

提供了用于在不知道铸件布局、铸件浇注系统和冒口设计、以及铸造工艺参数的具体情况中的一个或多个的情况下就零部件/系统耐用性分析对供应商/卖家的铸件中的铸件缺陷和微结构进行仿真的系统、方法和制造物件。

已经开发出铸造工艺分析工具，以便预测模具填充和凝固期间的熔化物流动和传热。该代码需要铸件、浇注系统、冒口以及所有模具零部件的全部网格(几何)。尽管对于顾客而言铸件几何是可用的，但是其它零部件(特别是由零部件供应商制成的零部件)则是铸造厂商专有的，且并不容易获得。所述方法涉及使零部件供应商使用商用软件程序以便在他们的场所利用包括了他们的专有零部件以及由顾客生成的铸件几何/网格的完整模型来进行模具填充和凝固分析，然后向顾客提供模具填充后的铸件模型的压力分布以及在凝固期间的温度分布。接下来，顾客可以基于所开发的集成的孔生长和枝晶间流动模型以及由零部件供应商提供的温度和压力分布，在不知道零部件供应商的专有铸件浇注系统和冒口设计的情况下，对铸件缺陷和微结构进行仿真。

该方法消除了不得不要求零部件供应商公开有关其铸件系统设计和铸造工艺参数的专有信息的情况。顾客能够预测铸件缺陷和微结构，并且由此对零部件供应商的零部件/系统进行更加准确的耐用性分析。

本发明还提供了以下方案：

1.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的系统，包括：

信息输入部，其配置成接收与凝固期间的温度分布、模具填充后的流体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力学数据库中至少一个有关的信息；

信息输出部，其配置成转换与由所述系统预测的零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布中至少一个有关的信息；

处理单元；以及

计算机可读介质，其包括在其中实施的计算机可读程序代码，所述计算机可读介质与所述处理单元、所述信息输入部、以及所述信息输出部协作，使得所述信息输入部由所述处理单元和计算机可读程序代码操作，以便作为与由所述系统预测的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布有关的信息提供给所述信息输出部，所述计算机可读程序代码包括铸件缺陷和微结构建模模块：

其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者进行仿真。

2.如方案1所述的系统，其中，计算机可读介质包括数值分析解算器，所述数值分析解算器包括所述凝固仿真模块以及所述铸件缺陷和微结构建模模块中的至少一个，并且所述计算机可读介质与不包括所述数值分析解算器的所述凝固仿真模块以及所述铸件缺陷和微结构建模模块中任意一个协作地联接。

3.如方案2所述的系统，其中，所述数值分析解算器包括基于有限元分析的传热代码或者基于有限差分分析的传热代码。

4.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式对所述零部件中的铸件缺陷和所述零部件中的微结构、或者对所述两者来进行仿真：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\▿P-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(11\right)$

$\▿\·u=(\frac{{\mathrm{\ρ}}_s}{{\mathrm{\ρ}}_l}-1)\frac{\∂f_l}{\∂t}+\frac{\∂f_p}{\∂t}---\left(12\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=\▿\·\left(\mathrm{\ρuT}\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(13\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_H\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_H\right)+\▿(\mathrm{\ρ}{D}_H\▿C_H)---\left(14\right)$

$\left[c_{H0}\right]=(1-f_l)\left[C_{H_s}\right]+f_l\left[C_{H_l}\right]+R\frac{P_g{f}_p}{T}---\left(15\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，P是压力，ρ_l是液体密度，ρ_s是固体密度，g是重力矢量，f_p是孔体积百分数，f_l是液体体积百分数，L是熔化物的潜热，ρ是平均密度，C_p是比热，λ是导热率，C_H0是初始的氢浓度，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，T是温度，以及R是通用气体常数。

5.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

[C_Hs]＝K_sP_g ^1/2(16)

[C_Hl]＝K_lP_g ^1/2(17)

其中，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，K_s是固体均衡系数，K_l是液体均衡系数，P_g是所述孔内的氢气压力。

6.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

$P_g=P_{\mathrm{atm}}+P_{\mathrm{metal}}+\frac{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{LG}}}{R_{\mathrm{cur}}}---\left(18\right)$

其中，P_g是所述孔内的氢气压力，P_atm是大气压力，P_metal是液体金属高度的压力，σ_LG是合金的表面张力，以及R_cur是所述孔的最小曲率半径。

7.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

$\frac{\∂\mathrm{\ρ}{C}_H}{\∂t}=\▿(D_H\▿C_H)+S_H---\left(19\right)$

其中，ρ是平均密度，C_H是氢浓度，D_H是氢的扩散系数，S_H是凝固期间被排到所述液相的氢。

8.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

SDAS＝B·R^α            (20)

其中，R＝dT/dt，表示了凝固期间主铝枝晶细胞的平均冷却速率；B和α是材料参数。

9.如方案1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\frac{P_0-P_b}{H_{\mathrm{riser}}}-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(21\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，ρ_l是液体密度，g是重力矢量，P₀是在冒口顶部处的大气压力，P_b是在边界处的压力，且H_riser是冒口的高度。

10.如方案1所述的系统，其中，所述计算机可读程序代码进一步包括凝固模块，其中所述凝固仿真模块：

计算所述铸件的传热系数；

将所述铸件的计算的传热系数与凝固期间的所述温度分布进行比较；以及

使所述计算的传热系数和凝固期间的所述温度分布之间的差最小化。

11.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的方法，包括：

提供凝固期间的温度分布、模具填充后的液体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力系数据库；

使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件的铸件缺陷和微结构进行仿真；以及

对零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数、以及分布中的至少一个进行预测。

12.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\▿P-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(11\right)$

$\▿\·u=(\frac{{\mathrm{\ρ}}_s}{{\mathrm{\ρ}}_l}-1)\frac{\∂f_l}{\∂t}+\frac{\∂f_p}{\∂t}---\left(12\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=\▿\·\left(\mathrm{\ρuT}\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(13\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_H\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_H\right)+\▿(\mathrm{\ρ}{D}_H\▿C_H)---\left(14\right)$

$\left[c_{H0}\right]=(1-f_l)\left[C_{H_s}\right]+f_l\left[C_{H_l}\right]+R\frac{P_g{f}_p}{T}---\left(15\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，P是压力，ρ_l是液体密度，ρ_s是固体密度，g是重力矢量，f_p是孔体积百分数，f_l是液体体积百分数，L是熔化物的潜热，ρ是平均密度，C_p是比热，λ是导热率，C_H0是初始的氢浓度，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，T是温度，以及R是通用气体常数。

13.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

[C_Hs]＝K_sP_g ^1/2        (16)

[C_Hl]＝K_lP_g ^1/2        (17)

其中，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，K_s是固体均衡系数，K_l是液体均衡系数，P_g是所述孔内的氢气压力。

14.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$P_g=P_{\mathrm{atm}}+P_{\mathrm{metal}}+\frac{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{LG}}}{R_{\mathrm{cur}}}---\left(18\right)$

其中，P_g是所述孔内的氢气压力，P_atm是大气压力，P_metal是液体金属高度的压力，σ_LG是合金的表面张力，以及R_cur是所述孔的最小曲率半径。

15.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$\frac{\∂\mathrm{\ρ}{C}_H}{\∂t}=\▿(D_H\▿C_H)+S_H---\left(19\right)$

其中，ρ是平均密度，C_H是氢浓度，D_H是氢的扩散系数，S_H是凝固期间被排到所述液相的氢。

16.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

SDAS＝B·R^α                (20)

其中，R＝dT/dt，表示了凝固期间主铝枝晶细胞的平均冷却速率；B和α是材料参数。

17.如方案11所述的方法，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\frac{P_0-P_b}{H_{\mathrm{riser}}}-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(21\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，ρ_l是液体密度，g是重力矢量，P₀是在冒口顶部处的大气压力，P_b是在边界处的压力，且H_riser是冒口的高度。

18.如方案11所述的方法，进一步包括对所述铸件的凝固进行仿真，其中对所述铸件的凝固进行仿真包括：

计算所述铸件的传热系数；

将所述铸件的计算的传热系数与凝固期间的所述温度分布进行比较；以及

使所述计算的传热系数和凝固期间的所述温度分布之间的差最小化。

19.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的制造物件，所述制造物件包括信息输入部、信息输出部、以及至少一种计算机可用介质，其中：

所述信息输入部配置成接收与凝固期间的温度分布、模具填充后的流体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力学数据库有关的信息；

所述信息输出部配置成转换与由系统预测的零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布中至少一个有关的信息；

所述计算机可用介质包括在其中实施的计算机可读程序代码工具，用于使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者进行仿真；以及

所述计算机可用介质与所述信息输入部和所述信息输出部协作，使得所接收的信息由所述计算机可读程序代码工具操作，以便作为对所述零部件的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者的预测而提供给所述信息输出部。

20.如方案19所述的物件，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\▿P-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(11\right)$

$\▿\·u=(\frac{{\mathrm{\ρ}}_s}{{\mathrm{\ρ}}_l}-1)\frac{\∂f_l}{\∂t}+\frac{\∂f_p}{\∂t}---\left(12\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=\▿\·\left(\mathrm{\ρuT}\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(13\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_H\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_H\right)+\▿(\mathrm{\ρ}{D}_H\▿C_H)---\left(14\right)$

$\left[c_{H0}\right]=(1-f_l)\left[C_{H_s}\right]+f_l\left[C_{H_l}\right]+R\frac{P_g{f}_p}{T}---\left(15\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，P是压力，ρ_l是液体密度，ρ_s是固体密度，g是重力矢量，f_p是孔体积百分数，f_l是液体体积百分数，L是熔化物的潜热，ρ是平均密度，C_p是比热，λ是导热率，C_H0是初始的氢浓度，C_Hs是固相氢浓度，C_Hl是液相氢浓度，T是温度，以及R是通用气体常数。

21.如方案19所述的物件，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$\frac{\∂\mathrm{\ρ}{C}_H}{\∂t}=\▿(D_H\▿C_H)+S_H---\left(19\right)$

其中，ρ是平均密度，C_H是氢浓度，D_H是氢的扩散系数，S_H是凝固期间被排到所述液相的氢。

22.如方案19所述的物件，其中，所述集成的孔生长和枝晶间流动模型包括下列等式：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\frac{P_0-P_b}{H_{\mathrm{riser}}}-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(21\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，ρ_l是液体密度，g是重力矢量，P₀是在冒口顶部处的大气压力，P_b是在边界处的压力，且H_riser是冒口的高度。

23.如方案19所述的物件，其中，所述计算机可用介质进一步包括在其中实施的计算机可读程序代码工具，用于通过下述情况来对所述铸件的凝固进行仿真，即：计算所述铸件的传热系数；将所述铸件的计算的传热系数与凝固期间的所述温度分布进行比较；以及使所述计算的传热系数和凝固期间的所述温度分布之间的差最小化。

附图说明

本专利文件或申请文件包含有至少一幅以彩色实现的附图。带有彩色附图的本专利或专利申请公开出版物的副本在进行请求并支付所需费用后将由美国专利商标局提供。

图1是示出了用于在未知具体的模具几何和构造的情况下对铝铸件的铸件缺陷和微结构进行预测的方法的示意图。

图2A-2B是示出了本发明的仿真过程的两个实施例的流程图。

图3示出了根据本发明的另一实施例的在未知具体的模具几何和构造的情况下对铝铸件的铸件缺陷和微结构进行预测的系统。

图4是示出了用于集成的孔生长和枝晶间流动模型的几何域的示意图。

图5是关于集成的孔生长和枝晶间流动模型的流程图。

图6是示出了由集成的孔生长和枝晶间流动模型预测的激冷板的中心线截面上的最大孔尺寸的轮廓图。

图7A-B是示出了作为离开测试腔内铜块激冷铸模的距离的函数的(a)凝固时间和(b)SDAS的图示。

图8A-B是示出了在激冷板的中心线截面上的预测和测量的微孔体积分数的比较情况的图示，其中(a)H₂含量＝0.3cc/100g，以及(b)H₂含量＝0.13cc/100g。

图9A-B是示出了在激冷板的中心线截面上的预测和测量的最大孔尺寸的比较情况的图示，其中(a)H₂含量＝0.3cc/100g，以及(b)H₂含量＝0.13cc/100g。

图10示出了在具有浇注和冒口系统的情况下预测的V-8发动机本体的截面中的微孔分布(体积百分比(vol％))。

图11示出了使用现有技术的方法在没有浇注和冒口系统的情况下预测的V-8发动机本体的截面中的微孔分布(体积百分比(vol％))。

图12示出了使用本发明一个实施例在没有浇注和冒口系统的情况下预测的V-8发动机本体的截面中的微孔分布(体积百分比(vol％))。

图13是示出了在仿真中具有和没有冒口几何的情况下所预测的发动机本体中的SDAS(示出了10000个数据点)的比较情况的图示。

图14是示出了在仿真中具有和没有冒口几何的情况下所预测的发动机本体中的最大孔尺寸(示出了10000个数据点)的比较情况的图示。

具体实施方式

已经开发出在不知道具体的模具几何和构造(包括浇注系统/流道/冒口的位置和尺寸、模具材料、在灌注和凝固期间模具中的零部件取向，等等)以及铸造工艺参数中的一个或多个的情况下，对铸铝零部件/系统的铸件缺陷和微结构进行仿真的方法。使用商用的铸造工艺分析代码，零部件供应商采用包括了其专有零部件以及由顾客生成的铸件几何的完整模型来进行分析。零部件供应商给顾客提供模具填充后铸件模型的压力分布以及凝固期间铸件模型的温度分布。顾客基于由零部件供应商提供的温度和压力分布使用反演计算和工程方法来确定传热系数和边界条件，以及浇注/冒口系统和模具几何及构造。利用所提供的压力和温度分布，或者反演计算出的传热系数和边界条件，以及所估计的浇注/冒口和模具几何及构造，能够基于所开发的集成的孔生长和枝晶间流动模型以及选择性应用的速度/压力边界条件的方法，在铸件或机加工的零部件/系统中预测铸件缺陷和微结构。

图1对该方法进行了小结。方框5中的凝固期间的温度分布和方框10中的模具填充后的流体静力学的压力分布都由零部件供应商使用可商业获得的软件来计算。该信息被提供给顾客。顾客使用该信息来确定方框15中的dT/dt、HTC(传热系数)和凝固，以及确定方框20中的液压静力学压力，这些信息然后被用于确定凝固期间的铸件取向，以及在方框25处估计浇注系统/冒口的位置和尺寸，等等。该信息与来自方框30的铸件和/或机加工零部件/产品几何模型以及来自方框35的涉及所用材料、熔化质量和热动力学数据库的信息组合在一起，以便在方框40处对铸件缺陷和微结构进行仿真。在方框45处，该仿真对铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布进行了预测。

图2A是所述方法和系统的一个实施例的流程图。该过程开于方框100。在方框105处，输入铸件/机加工零部件/产品几何模型、铸造合金、熔化质量、以及热动力学数据库。在方框110处，系统使用在方框115中存储的来自零部件供应商的温度分布数据集来读取、插值、以及映射基于凝固期间的时间的温度分布。在方框120处，系统使用在方框125中存储的来自零部件供应商的压力分布来读取和映射模具填充后的流体静力学压力。

由供应商提供的数据集是关于特定时间或温度间隔的。因此，所提供的数据集之间的温度和压力必需要进行插值。然而，与实际的凝固传热仿真相比，任何插值都将会引入一些误差。

然后在方框130处确定铸件的取向。在方框135处估计浇注系统/流道/冒口的尺寸和位置。然后，在方框140处确定边界条件。在方框145处对铸件缺陷和微结构进行仿真，并且在方框150处输出缺陷和微结构的基于节点的尺寸和体积百分数。该过程在方框155处结束。

图2B是所述系统和方法的另一实施例的流程图。该流程开始于方框100。在方框105处，输入铸件/机加工零部件/产品几何模型、铸造合金、熔化质量、以及热动力学数据库。在方框110处，系统使用在方框115中存储的来自零部件供应商的温度分布数据集来读取、插值、以及映射基于凝固期间的时间的温度分布。在方框120处，系统使用在方框125中存储的来自零部件供应商的压力分布来读取和映射模具填充后的流体静力学压力。在方框133处确定铸件的取向以及浇注系统/流道/冒口的尺寸和位置。在方框137处将浇注系统/流道/冒口的几何添加到铸件模型。在方框147处利用铸件缺陷和微结构预测来对凝固进行仿真，并且在方框150处输出缺陷和微结构的基于节点的尺寸和体积百分数。该过程在方框155处结束。

来自方框110的温度分布数据集在方框139处被用于HTC的反演计算和优化。来自供应商的温度分布数据集被用作目标(“测量的”)温度。采用估计的HTC来运行铸件的传热仿真，其中估计的HTC被迭代地优化以便最小化所计算的温度和来自使用了例如下述等式3的供应商的温度数据集之间的误差。所确定的HTC在方框147处与来自步骤120-137的浇注系统、流道和冒口的尺寸和位置一起被用于凝固仿真和铸件缺陷及微结构预测。这对于图2A中所描述方法是替代性的。尽管该方法涉及更多的计算，但是该方法应当提供了更好的结果。

在一个实施例中，在图3中示出了，系统200可以预测零部件中的铸件缺陷和微结构。系统200包括信息输入部205、信息输出部210、处理单元215、计算机可读介质220。信息输入部205配置成接收与铸件(例如，铸件/机加工零部件/产品几何、铸造合金、熔化质量、以及热动力学数据库中的一个或多个)以及来自零部件供应商的模具填充后流体静力学压力和凝固期间的温度分布数据集相关的信息。信息输出表210配置成对由系统预测的涉及缺陷和微结构的尺寸和体积百分数的信息进行转换。计算机可读介质220包括具体实施在其上的计算机可读程序代码，该计算机可读程序代码包括凝固仿真模块225和铸件缺陷及微结构建模模块230。此外，计算机可读介质可以包括数值分析解算器235。该数值分析解算器可以包括凝固仿真模块225和铸件缺陷及微结构建模模块230中的至少一个，并且可以与凝固仿真模块225和铸件缺陷及微结构建模模块230中任意一个联接在一起。该数值分析解算器可以是基于有限元分析的，或者是基于有限差分分析的。

凝固仿真模块225使用了来自铸件几何模型240、浇注系统/冒口布局及冒口几何模型245、以及温度相关的材料特性数据库250的信息。来自供应商的模具填充后流体静力学压力数据225和凝固期间温度分布数据260都被用在浇注系统/冒口布局及冒口几何模型245中。凝固期间温度分布数据260还被用在HTC确定265中。该信息还被凝固仿真模块225使用。

铸件缺陷和微结构建模模块230使用来自铸件几何模型240、温度相关材料特性数据库250、凝固仿真模块225、以及浇注系统/冒口布局及冒口边界条件270的信息。来自供应商的模具填充255后流体静力学压力数据255和凝固期间温度分布数据260都被用于浇注系统/冒口布局及冒口边界条件270。

处理单元215与计算机可读介质220通信并对计算机可读介质220的计算和其它数据进行处理，以便预测零部件的铸件缺陷和微结构。

尽管以下示例涉及铝铸件，但是相同的过程可以被应用到其它材料，例如金属和金属的合金，正如本领域技术人员能够理解的那样。合适的材料包括但不限于，铝、锰、钢、以及它们的合金。另外，该方法能够被用于机加工零部件和铸件。为了方便起见，数据“铸件”将被用来包括铸件和机加工零部件。

1、温度相关的区域最佳传热系数(HTC)的确定

在凝固期间，使铝铸件凝固的传热遵循能量等式，并且可以被简化为：

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_{p}T\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(1\right)$

其中，ρ是密度(kg/m³)，C_p是比热(J·kg^-1·K^-1)，T是温度(K)，u是速度矢量(m·s^-1)，L是潜热(J·kg^-1)，λ是导热率(W·m^-1·K^-1)。

在凝固期间，铸件的温度廓线由跨越金属/模具界面的热边界条件来控制。跨越金属/模具界面的热边界条件可以简化为：

Q＝h_tc(T_c-T_m)                                (2)

其中，Q是表面热通量，h_tc是界面传热系数；T_c是界面处的铸件表面温度；以及T_m是界面处的模具温度。

作为本发明的实施例，使用反演计算来优化所提出的区最佳传热系数。采用关于不同区假定的温度相关的传热系数值，铸件的温度历史和廓线可以使用包括商用程序的传热软件来计算，例如，ABAQUS(Dassault Systèmes)、Ansys(Ansys，Inc)、WRAFTS(Flow Logic)、EKK(EKK，Inc)、ProCAST(ESI，Corp)、MagmaSoft(MAGMAGieβereitechnologie GmbH)等等，或者顾客开发的代码。在传热系数优化期间，使用梯度法来确定温度和区相关的传热系数，并且将计算出的凝固期间热历史/廓线与由零部件供应商提供的关于铸件中相关位置的温度廓线进行比较。优化过程继续进行，直到新计算出的热历史/廓线与由零部件供应商提供温度廓线之间的差最小化时为止。在反演计算中，目标函数被表示为：

$\mathrm{Error}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(T_{i,j}^{\mathrm{calc}}-T_{i,j}^{\mathrm{pro}})}^2}---\left(3\right)$

其中

和

是在铸件中的第i^th位置的第j^th时间步骤时计算的温度和所提供的温度。M是关于具体位置进行的总比较数，N是所校准的位置的总数。

当界面传热系数被优化时，可以关于铸件来确定模具材料和模具配置。

该步骤可以被用于图2b中的HTC确定139以及图3中的265。

2、灌注和凝固期间模具中零部件取向的确定

灌注和凝固期间模具中零部件的取向可以依照遍及整个铸件/机加工零部件的流体静力学压力分布来确定。经历稳定运动的非紊流、理想的、可压缩且正压的流体由Bernoulli等式支配：

$\frac{u^2}{2g}+z+\frac{P}{g}=C---\left(4\right)$

在模具填充后，通过忽略自然对流和枝晶间流动，宏观尺度的速度可以被认为是零。因此，等式(4)可以被简化为：

$z=C-\frac{P}{g}---\left(5\right)$

其中，g是重力加速度常量(9.81m/s²；32.2ft/s²)，u是流体的速度，z是任意基准上的高度。C沿着流动中的任意流线保持恒定，但却从流线到流线而进行改变。如果流动是无旋的，那么C对于所有流线都是相同值。

根据等式(5)，可以计算铝组件和/或机加工零部件中每个位置的金属高度。通过比较铝铸件中每个位置的z值，能够确定模具填充和凝固期间的零部件取向。和铸件的底部部分相比，铸件的顶部位置应当具有较低的z值。如果在铸件中使用了冒口，那么它通常位于铸件的上部，因此铸件的顶部表面和底部表面之间的z值的差反映了冒口的高度。

该步骤可以被用在图3的浇注系统/冒口布局及冒口几何模型245以及浇注系统/冒口布局及冒口边界条件270中。

3、冒口的位置和尺寸的确定

由来自凝固期间的铸件温度廓线，能够很容易地确定冒口位置。一般而言，冒口最后凝固，并且铸件中在冒口附近位置的温度因此通常高于周围区域。通过比较铸件表面节点的温度，应当很容易确定冒口的位置。

有两种方式来估计冒口的尺寸。一种是使用传热过程的数值建模，并且将冒口考虑为外部热源。铸件的温度分布可以使用下式来仿真：

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_{p}T\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}+\stackrel{.}{Q}\left(T\right)---\left(6\right)$

其中，

是温度相关的体积热源。通过最小化计算的温度数据和由供应商提供的温度廓线之间的误差，可以估计冒口尺寸。

另一种方式是基于几何模量的方法描绘出冒口尺寸。冒口的几何模量通常大于需要送料的铸件的几何模量。铸件的模量可以表示为：

M_R＝C·M_C                            (7)

其中，M_R和M_C分别是冒口和铸件的模量；C是取决于铸造过程和铸件复杂程度的常量。对于砂型铸造而言，C的值在1.5到3之间变化。铸件的局部模量M_C可以由局部凝固时间来计算，局部凝固时间由凝固期间铸件的温度廓线来估计。对于给定的合金和铸造过程，铸件中的体积(V)的局部凝固时间直接相关于局部的体积-表面积(V/A)比，其也被称作等同的局部几何(剖面)模量(M_s)：

$t_s=B{\left(\frac{V}{A}\right)}^2=B{\left(M_s\right)}^2---\left(8\right)$

其中，B是Chvorinov常量，并且如下给出：

对于砂型模具铸件 $B=\frac{\mathrm{\π}}{4}{\left(\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{casting}}\mathrm{\Δ}{H}_{\mathrm{casting}}}{T_{\mathrm{Melting}}-T_{\mathrm{mold},\mathrm{initial}}}\right)}^2\left(\frac{1}{k_{\mathrm{mold}}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{mold}}{C}_{\mathrm{mold}}}\right)---\left(9\right)$

并且

对于金属模具铸件 $B=\left(\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{casting}}\mathrm{\Δ}{H}_{\mathrm{casting}}}{h(T_{\mathrm{Melting}}-T_{\mathrm{mold},\mathrm{initial}})}\right)---\left(10\right)$

其中，ΔH是关于铸造过程的潜热(＝H_f+∑C_iΔT)，H_f是凝固()的潜热，h是传热系数，C是比热，以及ρ是密度。

该步骤可以被用在图3中的浇注系统/冒口布局及冒口边界条件270中。

4、对铸件的铸件缺陷和微结构的仿真

A、微孔率

通过对当前技术的枝晶间流动模型和新开发的孔生长模型的集成来仿真铝铸件中的微孔率。由于枝晶间流动模型的原理性缺陷在于其假定需要规定孔的尺寸，所以提出了将孔生长模型与枝晶间流动模型组合，由此替代所述假定。通过如此来做，孔可以响应于铸件的热和动力学历史而成核并生长，同时孔隙率转而又将调节凝固期间的流场。

关于组合的孔生长/枝晶间流动模型，孔的总体在氢浓度大于饱和浓度时被假定以10μm的初始直径成核。然后，由穿过液体金属到达孔界面的氢扩散以及由于封闭的糊状金属的收缩所致的压力下降，孔然后进行生长。单独的孔体积被求和以便确定每个元件中的孔体积，其提供了从孔隙率计算到流场的反馈。

用于微孔率的枝晶间流动模型的等式包括：动量平衡(等式11)、连续性等式(等式12)、热能平衡(等式13)、以及用于氢浓度的迁移等式和质量平衡(等式14、15)。

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\▿P-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(11\right)$

$\▿\·u=(\frac{{\mathrm{\ρ}}_s}{{\mathrm{\ρ}}_l}-1)\frac{\∂f_l}{\∂t}+\frac{\∂f_p}{\∂t}---\left(12\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=\▿\·\left(\mathrm{\ρuT}\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(13\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_H\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_H\right)+\▿(\mathrm{\ρ}{D}_H\▿C_H)---\left(14\right)$

$\left[c_{H0}\right]=(1-f_l)\left[C_{H_s}\right]+f_l\left[C_{H_l}\right]+R\frac{P_g{f}_p}{T}---\left(15\right)$

动量平衡(等式11)假定流体流量由关于流经渗透性为K的多孔介质的Darcy定律支配。在该等式中，u是表观流速矢量，μ是粘度，P是压力，ρ_l是液体密度，g是重力加速度矢量。

连续性等式(等式12)相对于液体密度ρ₁和固体密度ρ₂之间的变化以及孔体积分数f_p来平衡到体积中的液体流量。热能平衡(等式13)包括对流、扩散以及到体积元件的熔化物潜热L的释放的平衡。关于液体和固体的热物理特性通过平均密度ρ、比热C_p、以及导热率λ来表示。这些热物理特性是温度和成分相关的。

等式14经由标准对流-扩散模型对氢的迁移进行建模，而等式15将初始的氢浓度C_H0划分成固相浓度C_Hs、液相浓度C_Hl以及所形成的孔隙率。R是通用气体常数。

需要辅助等式，以便将固相和液相的氢浓度与压力相关。这由Sievert定律(等式16、17给出)，其中K_s和K_l是均衡系数，其是温度和成分相关的。

[C_Hs]＝K_sP_g ^1/2   (16)

[C_Hl]＝K_lP_g ^1/2   (17)

孔中的氢气压力P_g是大气压力、金属静力学压头(metallostatic head)、以及由于表面张力所致的压力的和。

$P_g=P_{\mathrm{atm}}+P_{\mathrm{metal}}+\frac{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{LG}}}{R_{\mathrm{cur}}}---\left(18\right)$

其中，σ_LG是合金的表面张力，R_cur是孔的最小曲率半径。

关于孔生长模型的理论基础是孔生长是由氢扩散到孔/液体界面的速率支配。因此，为在规定初始半径的球形孔周围的材料的规定体积写出扩散等式(等式19)。图4是示出了用于集成的孔生长和枝晶间流动模型的几何域。固体和液体合金280具有气孔285。该气孔具有半径R_pore，而合金具有半径R_system。在凝固期间被液相拒绝的氢由源项S_H来表示。

$\frac{\∂\mathrm{\ρ}{C}_H}{\∂t}=\▿(D_H\▿C_H)+S_H---\left(19\right)$

然后，扩散等式在球坐标系中被求解，同时凝固继续进行，其中边界条件由以下给出：i)依照Sievert定律，在孔界面R_pore处液体中的氢浓度C_Hl，与孔中的氢气压力P_g是均衡的；ii)在外半径R_system处的氢的零通量。

图5是示出了集成的孔生长和枝晶间流动模型的流程图。该过程在方框300处开始。在方框305处，使用等式11-15来计算u和T。在决策方框310处，系统确定是否C_H＞C_H(sat)。如果是，那么该过程继续进行到方框315，用于孔的成核。程序生成用于和孔相关联的数据的存储空间，所述数据包括孔尺寸和数量密度。在决策方框320处，系统确定孔是否存在。如果不存在孔，那么该过程继续移动到方框325，其中使用等式11和12计算金属流体压力(P)。该过程继续进行到决策方框330，其中该过程确定是否t＞t_end。如果是，那么该过程在方框340处结束。如果t不大于t_end，那么该过程返回到方框305，在那里该过程被重复以便使t＝t+Δt。

在方框310处，如果系统确定C_H不大于C_H(sat)，那么该过程移动到方框325并计算P。

在方框320处，如果系统确定孔存在，那么该过程继续进行到方框340，以便确定孔生长，并且使用等式16、17、18和19来计算孔尺寸。该过程继续进行到方框345，其中通过将元件内的孔体积的和除以元件体积来计算f_p，然后移动到方框325以计算P，如上所述那样。

该步骤能够被用在铸件缺陷和微结构建模模块230中。

B、次级枝晶臂间隔(SDAS)

次级枝晶臂间隔(SDAS)是反映了铸造铝合金的微结构的细度的测量结果之一。次级枝晶臂间隔的值直接与凝固期间的材料局部冷却速率相关。可以使用下述等式来估计次级枝晶臂间隔：

SDAS＝B·R^α                (20)

其中，R＝dT/dt，表示了凝固期间主的铝枝晶细胞的平均冷却速率；B和α是材料参数。对于356和357的铝合金而言，参数B和α分别是39.4和-0.317。对于319的铸造铝合金而言，参数B和α分别是39.4和-0.279。

该步骤可以用在铸件缺陷和微结构建模模块230中。

C、使用边界条件的冒口替换

当对微孔形成进行建模时，铸件和模具之间的界面是不可渗透的。铸件和冒口之间的界面则是可渗透的；液体金属能够穿过该边界，从冒口流到铸件中，其中该流动速度由等式11给出。在该情形中，不仅需要冒口和铸件之间的界面面积，还需要实际的冒口体积。

在冒口设计是专有且未知的情况下，冒口可以如下所述那样用边界条件进行替换。在该情形中，不需要实际冒口体积，但是需要冒口和铸件之间的界面面积。从冒口到铸件中的流量由下式给出：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\frac{P_0-P_b}{H_{\mathrm{riser}}}-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(21\right)$

其中，P₀是在冒口顶部处的大气压力，P_b是在边界处的压力，且H_riser是冒口的高度。P_b是事先未知的；然而，其是在微孔率仿真期间被求解的场变量之一，因而提供了冒口边界处关于流率的自然边界条件。

该步骤可以被用在图3的浇注系统/冒口布局及冒口边界条件270中。

示例1

微结构和微孔率模型的校验

制作了实验性板铸件以便在两组铸件情况下检测集成的孔生长和枝晶间流动模型的准确性。这些板是5cm厚×14cm宽×26cm高。这些铸件采用常规的浇口/浇口杯进行重力灌注，并开有到腔中的旁浇口。砂型模具与位于底部的铜激冷一起使用，以便在冷却速率的宽广范围上促进方向性凝固。

图6是示出了由集成的孔生长和枝晶间流动模型预测的激冷板的中心线截面上的最大孔尺寸的轮廓图；其中H₂含量＝0.3cc/100g。

表I示出了用在计算机仿真中的A356铝的材料特性。实验测量结果和计算机仿真之间的凝固时间(液体到固相线)的比较结果在图7(a)中示出。以下反映了金属与模具之间的气隙形成的时间相关的传热系数的实施情况的计算机预测结果被发现与实验结果很好地符合。次级枝晶间臂间隔SDAS(图7(b))也被关于整个铸造板而非常准确地进行了预测。

表I用于激冷板仿真的材料特性

关于孔隙率的体积百分数和最大孔尺寸的计算机预测结果在图8-9中示出。实验结果和计算机预测结果之间的比较显示所开发的具有枝晶间流动模型的集成的孔生长模型能够以高准确性来预测铸件的孔隙率缺陷。

示例2

以上描述的所开发的仿真方法已经被应用到发动机本体。发动机本体与浇注/冒口系统一起被仿真。图10示出了在发动机本体的截面内依照体积百分数(vol％)的仿真的微孔率分布。通过去掉浇注系统/冒口，并且应用正常的边界条件(使用现有技术的方法)，在发动机本体的许多位置中的预测的多孔率倾向于比其假设的要高，如图11中所示那样。如图12中所示那样，使用了上述方法的没有浇注系统/冒口的发动机本体中的预测的微孔率非常类似于具有浇注系统/冒口的发动机本体的仿真结果(如图10中所示)。

图13和图14示出了取自上述仿真的发动机本体的10000个数据点的直接比较结果。图13比较了为具有或没有浇注/冒口系统的发动机本体预测的次级枝晶间臂间隔(SDAS)。图14则比较了关于两种情形的预测的孔尺寸。可以看到，所开发的仿真技术能够以高准确性来预测诸如零部件供应商的铸件的铸件缺陷和SDAS之类的微结构，而不必知道来自零部件供应商的具体的铸造和工艺设计。

要注意的是，尽管本文所提供的说明的主要部分是特定于本发明中涉及预测铝铸件的铸件缺陷和微结构的系统的实施例，但是同样的说明能够等同且一致地应用于本发明中涉及预测铝铸件(以及其它金属和合金、以及机加工零部件)的铸件缺陷和微结构的方法及制造物件。

此外，要注意的是，本文中关于以特定方式“配置”的、或者具体化特定特性的、或者以特定方式起作用的实施例的部件的陈述都是与预定用途的陈述相对的结构性陈述。更具体地，本文对部件被“配置”的方式的参考指示了部件的现有物理状况，因此，被认为是该部件的结构性因素的限定性陈述。

要注意的是，像“一般”、“常见”、以及“通常”这样的词语在本文中被使用时，都不被用来限制所要求的实施例的范围，也不暗示某些特征对于所主张的实施例的结构或供能是关键的、必需的、或者甚至是重要的。相反，这些词语仅仅意在确认实施例的特定方面，或者强调可以或不可以被用在特定实施例中的替代性或另外的特征。

处于描述和限定本文实施例的目的，要注意的是，词语“基本上”、“明显地”、以及“大约”在本文中被用来表示可归因于任何数量比较、值、测量结果或其它表示的不确定性的固有程度。词语“基本上”、“明显地”、以及“大约”在本文中还被用来表示数量表述可以从所声明的基准变化而不导致所讨论主题的基本功能发生变化的程度。

已经通过参考本发明的具体实施例来具体描述本发明的实施例，显而易见的是，在不背离由所附权利要求限定的实施例范围的情况下，可以有各种修改和变型。更具体地，尽管本发明的实施例的某些方面在本文中被确认为优选的或者特别有利的，但是所设想的是本发明的实施例并不必然被限制于这些优选方面。

Claims (10)

1.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的系统，包括：

信息输入部，其配置成接收与凝固期间的温度分布、模具填充后的流体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力学数据库中至少一个有关的信息；

信息输出部，其配置成转换与由所述系统预测的零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布中至少一个有关的信息；

处理单元；以及

计算机可读介质，其包括在其中实施的计算机可读程序代码，所述计算机可读介质与所述处理单元、所述信息输入部、以及所述信息输出部协作，使得所述信息输入部由所述处理单元和计算机可读程序代码操作，以便作为与由所述系统预测的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布有关的信息提供给所述信息输出部，所述计算机可读程序代码包括铸件缺陷和微结构建模模块：

其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者进行仿真。

2.如权利要求1所述的系统，其中，计算机可读介质包括数值分析解算器，所述数值分析解算器包括所述凝固仿真模块以及所述铸件缺陷和微结构建模模块中的至少一个，并且所述计算机可读介质与不包括所述数值分析解算器的所述凝固仿真模块以及所述铸件缺陷和微结构建模模块中任意一个协作地联接。

3.如权利要求2所述的系统，其中，所述数值分析解算器包括基于有限元分析的传热代码或者基于有限差分分析的传热代码。

4.如权利要求1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式对所述零部件中的铸件缺陷和所述零部件中的微结构、或者对所述两者来进行仿真：

$u=-\frac{K}{\mathrm{\μ}}(\▿P-{\mathrm{\ρ}}_{l}g)---\left(11\right)$

$\▿\·u=(\frac{{\mathrm{\ρ}}_s}{{\mathrm{\ρ}}_l}-1)\frac{\∂f_l}{\∂t}+\frac{\∂f_p}{\∂t}---\left(12\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_{p}T\right)}{\∂t}=\▿\·\left(\mathrm{\ρuT}\right)+\▿(\mathrm{\λ}\▿T)-\mathrm{\ρL}\frac{\∂f_l}{\∂t}---\left(13\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{\ρ}{C}_H\right)}{\∂t}=-\▿\·\left(\mathrm{\ρu}{C}_H\right)+\▿(\mathrm{\ρ}{D}_H\▿C_H)---\left(14\right)$

$\left[c_{H0}\right]=(1-f_l)\left[C_{H_s}\right]+f_l\left[C_{H_l}\right]+R\frac{P_g{f}_p}{T}---\left(15\right)$

其中，u是表观速度矢量，K是渗透率，μ是粘度，P是压力，ρ_l是液体密度，ρ_s是固体密度，g是重力矢量，f_p是孔体积百分数，f_l是液体体积百分数，L是熔化物的潜热，ρ是平均密度，C_p是比热，λ是导热率，C_H0是初始的氢浓度，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，T是温度，以及R是通用气体常数。

5.如权利要求1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

[C_Hs]＝K_sP_g ^1/2    (16)

[C_Hl]＝K_lP_g ^1/2    (17)

其中，C_Hs是固相浓度，C_Hl是液相浓度，K_s是固体均衡系数，K_l是液体均衡系数，P_g是所述孔内的氢气压力。

6.如权利要求1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

$P_g=P_{\mathrm{atm}}+P_{\mathrm{metal}}+\frac{2{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{LG}}}{R_{\mathrm{cur}}}---\left(18\right)$

其中，P_g是所述孔内的氢气压力，P_atm是大气压力，P_metal是液体金属高度的压力，σ_LG是合金的表面张力，以及R_cur是所述孔的最小曲率半径。

7.如权利要求1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

$\frac{\∂\mathrm{\ρ}{C}_H}{\∂t}=\▿(D_H\▿C_H)+S_H---\left(19\right)$

其中，ρ是平均密度，C_H是氢浓度，D_H是氢的扩散系数，S_H是凝固期间被排到所述液相的氢。

8.如权利要求1所述的系统，其中，所述铸件缺陷和微结构建模模块使用下列等式来对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件中的微结构、以及所述两者进行仿真：

SDAS＝B·R^α            (20)

其中，R＝dT/dt，表示了凝固期间主铝枝晶细胞的平均冷却速率；B和α是材料参数。

9.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的方法，包括：

提供凝固期间的温度分布、模具填充后的液体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力系数据库；

使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件的铸件缺陷和微结构进行仿真；以及

对零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数、以及分布中的至少一个进行预测。

10.一种对零部件的铸件缺陷和微结构进行预测的制造物件，所述制造物件包括信息输入部、信息输出部、以及至少一种计算机可用介质，其中：

所述信息输入部配置成接收与凝固期间的温度分布、模具填充后的流体静力学压力分布、零部件几何模型、材料、熔化质量、以及热动力学数据库有关的信息；

所述信息输出部配置成转换与由系统预测的零部件的铸件缺陷和微结构的尺寸、体积百分数和分布中至少一个有关的信息；

所述计算机可用介质包括在其中实施的计算机可读程序代码工具，用于使用集成的孔生长和枝晶间流动模型对所述零部件中的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者进行仿真；以及

所述计算机可用介质与所述信息输入部和所述信息输出部协作，使得所接收的信息由所述计算机可读程序代码工具操作，以便作为对所述零部件的铸件缺陷、所述零部件的微结构、或者所述两者的预测而提供给所述信息输出部。

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