CN109359424A - 用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法 - Google Patents

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李俊洪
罗许
刘序江
肖强
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Abstract

本发明公开了一种仿真模拟计算方法，尤其是公开了一种用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，属于金属轧制制造工艺方法技术领域。提供一种计算速度快，计算精度高的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法。所述的仿真模拟计算方法包括多个道次的有限元轧制计算，在每一个道次的有限元轧制计算中，除了第一个道次的有限元轧制计算外均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算直到完成整个轧制件的计算工作。

Description

用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法
技术领域
本发明涉及一种仿真模拟计算方法，尤其是涉及一种用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，属于金属轧制制造工艺方法技术领域。
背景技术
随着计算机技术及数值模拟技术的发展，有限元计算技术已成为科学研究及工程设计的重要计算手段。通过有限元技术的应用，可以预测设计存在的问题，在产品制造或生产前将预计的缺陷或不足进行优化修正，避免造成不必要的损失。
金属轧制是金属塑性成型的重要手段之一，产品有板材、带材、型材、管材等，是国民经济建设的重要原材料。为了研究轧制工艺对产品质量的影响，通常采用有限元技术对轧制过程进行模拟计算，以期在工艺设计阶段预测工艺存在的问题，从而优化工艺减小损失。为了提高轧制过程有限元计算速度，一方面在硬件上充分利用先进的计算机如多CPU技术，另一方面开发了并行算法，采用几十甚至成百的CPU同时计算。这些都大大提高了有限元方法的计算速度。但是，由于问题复杂性的增加及计算要求的提高，仍然少则需要几天，多则需要半个月甚至一个月的时间才能计算出满足研究需求的结果，效率上难以满足现场生产的需要。另外，随着轧制道次的增加及变形程度的加大，虽然有网格重划分技术，但是锻件表面积不断加大，原有网格数或单元数保持不变，不仅浪费了大量的计算时间，而且造成计算精度的大幅下降。
如图1所示的长度500mm、直径360mm的圆坯，经轧制后成为图2所档的宽度300mm、厚度16.0mm的板材。但计算到厚度20.0mm时，长度有7700mm。这时，厚度方向只有一层单元。如果继续计算，不仅计算时间很长，而且计算精度差，无法满足研究需要。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种计算速度快，计算精度高的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法。
为解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，所述的仿真模拟计算方法包括多个道次的有限元轧制计算，在每一个道次的有限元轧制计算中，除了第一个道次的有限元轧制计算外均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算直到完成整个轧制件的计算工作。
进一步的是，在进行下一个道次的有限元轧制计算前，先需要对截取的上一个道次的那一小段轧制件进行网格重新划分，并以该重新划分的网格获得的相应信息为基础进行下一个道次的有限元轧制计算。
上述方案的优选方式是，在进行网格重新划分时，以该段轧制件上原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息。
进一步的是，在以原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息时是采用非线性插值法从原有节点上获得新增节点的相应信息的。
上述方案的优选方式是，在进行网格重新划分时，新设置的网格节点数可以少于、等于或者多于原有的网格节点数。
进一步的是，当新设置的网格节点数少于原有网格节点数时，计算时间将会缩短；当新设置的网格节点数等于原有网格节点数时，计算时间变化不大；当新设置的网格节点数大于原有网格节点数时，计算时间会变长，但随着网格节点数的增加，计算精度会得到大幅增加。
本发明的有益效果是：本申请通过在多个道次的仿真模拟计算中，除第一个计算道次以外的其它每一个计算道次，均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算，直到完整个仿真模拟计算。这样，由于每一个道次的计算均不是以上一道次轧制件的整体作为计算对象进行仿真模拟计算，而是仅只对截取的一小段为对象进行计算的，从而可以大大提高计算效率。相应的，每一个道次的仿真模拟计算又均是以上一个道次轧制件的一个小段为计算对象进行的计算，从而又可以保证计算的准确性。
附图说明
图1、图2为本发明涉及的现有仿真模拟计算对象轧前和轧后示意图；
图3～图6为本发明的仿真模拟计算方法涉及到的实施例一的第一、第六次计算结束的轧件图以及第一道次、第六道次计算结束轧件上截取的一段轧件；
图7～图10为本发明的仿真模拟计算方法涉及到的实施例二的第一、第六次计算结束的轧件图以及第一道次、第六道次计算结束轧件上截取的一段轧件。
具体实施方式
如图3～图10所示是本发明提供的一种计算速度快，计算精度高的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法。所述的仿真模拟计算方法包括多个道次的有限元轧制计算，在每一个道次的有限元轧制计算中，除了第一个道次的有限元轧制计算外均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算直到完成整个轧制件的计算工作。本申请通过在多个道次的仿真模拟计算中，除第一个计算道次以外的其它每一个计算道次，均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算，直到完整个仿真模拟计算。这样，由于每一个道次的计算均不是以上一道次轧制件的整体作为计算对象进行仿真模拟计算，而是仅只对截取的一小段为对象进行计算的，从而可以大大提高计算效率。相应的，每一个道次的仿真模拟计算又均是以上一个道次轧制件的一个小段为计算对象进行的计算，从而又可以保证计算的准确性。
上述实施方式中，为了进一步的提高仿真模拟计算精度，本申请还采用了以下的改进技术手段，即在进行下一个道次的有限元锻造计算前，先需要对截取的上一个道次的那一小段轧制件进行网格重新划分，并以该重新划分的网格获得的相应信息为基础进行下一个道次的有限元轧制计算。而且在在进行网格重新划分时，以该段轧制件上原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息。
当然，为了使获取的新增节点的温度、位移、应变以及应力信息更准确，在以原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息时是采用非线性插值法从原有节点上获得新增节点的相应信息的。
同时，随着道次的增加，轧制件会更接近需要的产品，也就是形状和构造会有较大的变化，为此，在进行网格重新划分时，新设置的网格节点数可以少于、等于或者多于原有的网格节点数。当新设置的网格节点数少于原有网格节点数时，计算时间将会缩短；当新设置的网格节点数等于原有网格节点数时，计算时间将变化不大；当新设置的网格节点数大于原有网格节点数时，计算时间会变长，但随着网格节点数的增加，计算精度会得到大幅增加。
综上所述，采用本申请提供的仿真模拟计算方法对锻造过程的第一个道次进行仿真模拟计算还具有以下优点，
针对现有轧制成型有限元计算方法的不足，通过在每道次后截取轧件的一段进行后续计算，可以减小计算模型的节点数量缩短计算时间，或者保持模型节点数量相同的条件下加密了网格，从而提高计算精度。
实施例一
由直径360.0mm、长度500mm圆坯轧制宽度320mm、厚度16.0mm板材为例，为了研究轧制工艺参数对产品组织性能的影响，采用本发明的快速有限元法进行计算：
①在第一道次轧制计算结束后，从轧件上截取一段轧件，以此截取的轧件为计算对象继续进行计算，如图3、图4所示；
②为了提高计算精度，在第一道次轧制计算结束后截取的一段轧件上对进行网格重新划分。网格重新划分时，以这段轧件上原有的节点温度、位移、应变、应力为基本信息，以非线性插值法得到新增节点的温度、位移、应变、应力等节点信息。在此基础上进行第二道次的计算。
③在第六道次轧制计算结束后，从轧件上截取一段轧件，以此截取的轧件为计算对象继续进行计算，如图5、图6所示；
④为了提高计算精度，在第六道次轧制计算结束后截取的一段轧件上对进行网格重新划分。网格重新划分时，以这段轧件上原有的节点温度、位移、应变、应力为基本信息，以非线性插值法得到新增节点的温度、位移、应变、应力等节点信息。在此基础上进行第七道次的计算。
⑤以此类推进行其它道次的计算。
采用上述工艺技术，可将整个计算时间从55.64小时缩短到26.23小时，缩短了52.86％。同时计算精度得到提高。以轧制压力为例，与实测值相比，轧制压力误差从24％减小到9.8％。
实施例二
由直径360.0mm、长度500mm圆坯轧制宽度320mm、厚度16.0mm板材为例，为了研究轧制工艺参数对产品头尾形状的影响，采用本发明的快速有限元法进行计算：
①在第一道次轧制计算结束后，从轧件上截取一段轧件，以此截取的轧件为计算对象继续进行计算，如图7、图8所示；
②为了提高计算精度，在第一道次轧制计算结束后截取的一段轧件上对进行网格重新划分。网格重新划分时，以这段轧件上原有的节点温度、位移、应变、应力为基本信息，以非线性插值法得到新增节点的温度、位移、应变、应力等节点信息。在此基础上进行第二道次的计算。
③在第六道次轧制计算结束后，从轧件上截取一段轧件，以此截取的轧件为计算对象继续进行计算，如图9、图10所示；
④为了提高计算精度，在第六道次轧制计算结束后截取的一段轧件上对进行网格重新划分。网格重新划分时，以这段轧件上原有的节点温度、位移、应变、应力为基本信息，以非线性插值法得到新增节点的温度、位移、应变、应力等节点信息。在此基础上进行第七道次的计算。
⑤以此类推进行其它道次的计算。
采用上述工艺技术，可将整个计算时间从55.64小时缩短到28.75小时，缩短了48.33％。同时计算精度得到提高。以轧制压力为例，与实测值相比，轧制压力误差从24％减小到10.2％。

Claims (6)

1.一种用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：所述的仿真模拟计算方法包括多个道次的有限元轧制计算，在每一个道次的有限元轧制计算中，除了第一个道次的有限元轧制计算外均以截取的上一个相邻道次的一小段轧制件为计算对象继续进行计算直到完成整个轧制件的计算工作。
2.根据权利要求1所述的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：在进行下一个道次的有限元轧制计算前，先需要对截取的上一个道次的那一小段轧制件进行网格重新划分，并以该重新划分的网格获得的相应信息为基础进行下一个道次的有限元轧制计算。
3.根据权利要求2所述的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：在进行网格重新划分时，以该段轧制件上原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息。
4.根据权利要求3所述的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：在以原有的节点温度、位移、应变以及应力信息为基本信息获取新增节点的温度、位移、应变以及应力信息时是采用非线性插值法从原有节点上获得新增节点的相应信息的。
5.根据权利要求2～4中任一项所述的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：在进行网格重新划分时，新设置的网格节点数可以少于、等于或者多于原有的网格节点数。
6.根据权利要求5所述的用于轧制成型加工有限元计算的仿真模拟计算方法，其特征在于：当新设置的网格节点数少于原有网格节点数时，计算时间将会缩短；当新设置的网格节点数等于原有网格节点数时，计算时间变化不大；当新设置的网格节点数大于原有网格节点数时，计算时间会变长，但随着网格节点数的增加，计算精度会得到大幅增加。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110773576A (zh) * 2019-11-14 2020-02-11 北京航空航天大学 一种环件控温轧制方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103034745A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 鞍钢股份有限公司 一种模拟型钢切深孔轧制过程的网格生成方法
CN104077461A (zh) * 2014-07-22 2014-10-01 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 用于钢轨全轧程的仿真分析方法
CN104298884A (zh) * 2014-10-17 2015-01-21 武汉科技大学 一种快速计算轧件断面温度的有限元和有限差分耦合方法
CN105335562A (zh) * 2015-10-30 2016-02-17 武汉科技大学 一种基于有限元的异形轧件断面金属质点流动追踪方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103034745A (zh) * 2011-09-30 2013-04-10 鞍钢股份有限公司 一种模拟型钢切深孔轧制过程的网格生成方法
CN104077461A (zh) * 2014-07-22 2014-10-01 攀钢集团攀枝花钢钒有限公司 用于钢轨全轧程的仿真分析方法
CN104298884A (zh) * 2014-10-17 2015-01-21 武汉科技大学 一种快速计算轧件断面温度的有限元和有限差分耦合方法
CN105335562A (zh) * 2015-10-30 2016-02-17 武汉科技大学 一种基于有限元的异形轧件断面金属质点流动追踪方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JUN HONG LI等: "Numerical simulation of seamless tube"sstrech reducing process", 《MATERIALS SCIENCE FORUM》 *
肖强等: "工艺参数对GH4169圆棒精锻质量影响的有限元分析", 《塑性工程学报》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110773576A (zh) * 2019-11-14 2020-02-11 北京航空航天大学 一种环件控温轧制方法

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