CN113204839B - 一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法 - Google Patents
一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,属于挤压铸造技术领域。该方法综合考虑了挤压铸造工艺参数的影响因素而建,实现了浇注温度等工艺参数的定量可靠性评价,构建的数据可靠度计算模型为显性模型,为挤压铸造工艺参数数据设计,尤其是为数据驱动的挤压铸造等工艺参数数据选择、过滤、设计校验,保证工艺参数设计模型的精度和正确性提供了评价方法,也可为其余基于数据的智能制造参考。
Description
技术领域
本发明涉及挤压铸造技术领域,尤其涉及一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法。
背景技术
挤压铸造的工艺参数是挤压铸造生产的关键,影响着挤压铸件的表面品质、内部组织及力学性能,同时也影响模具等的寿命和生产效率。挤压铸造工艺参数的现有设计或确定方式主要通过实验或经验(公式)得到,实验存在成本高、效率低的问题。随着大数据技术在制造领域的渗透,以及为了满足智能制造、材料的数字化设计与制造的应用需求,迫切需要加强对挤压铸造已有工艺数据的应用,参考已有工艺参数数据构建数据驱动的工艺参数设计方法,以提高挤压铸造工艺参数的设计效率、降低成本。已有工艺参数数据来自文献、网站等数据源,它们由不同研究机构的不同研究者提供,但因研究机构水平、研究手段、实验设备、提取原始数据信息全面性等差异会导致这些工艺数据的可靠性存在差异;同时,参考已有数据或基于数据来设计挤压铸造工艺参数,或依赖经验(公式)、虚拟仿真来确定的挤压铸造工艺参数需要评估其是否正确、合理,满足挤压铸造生产涉及的铸件质量、生产效率、模具寿命影响等要求,以保证生产的正常进行和生产质量,即工艺参数存在可靠性问题。亟需挤压铸造工艺参数的可靠性评价模型和方法。
可靠性起源于质量控制领域,最初被定义为产品在规定的条件下在预定时间内成功运行的能力。而随着数据成为一种新的生产资料或一种产品,评价数据可靠性成为新的需求,但数据可靠性的定义未有一个统一的定义和标准。为满足数字化、智能化等挤压铸造中的工艺参数可靠性评估需求,本专利结合质量控制领域可靠度和失效率的概念,基于挤压铸造的原理和及其工艺参数可靠性本质,提出了挤压铸造工艺参数数据可靠度的一种计算评价方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法。根据本发明的挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,综合考虑了挤压铸造工艺参数的影响因素而建,实现了浇注温度等工艺参数的定量可靠性评价,本发明采用的技术方案如下:
根据本发明的一个方面,提供了一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,包括以下步骤:
(1)确定温度安全系数:若已知一个样本的挤压压力、合金材料成分和浇注温度,则通过安全系数衡量浇注温度的取值是否可靠,可得浇注温度的安全系数为:
TP表示确定的可能浇注温度,T0表示由材料成分决定的合金液相线温度,AP表示由挤压压力引起的合金熔点温度变化;
(2)得出浇注温度的可靠度公式:将满足合金流动性的最低浇注温度的条件记为浇注温度的可靠度,将满足避免缩松缩孔和模具寿命降低的最高浇注温度的条件记为浇注温度的风险函数;
浇注温度的可靠度可根据风险函数计算,即:
其中,h(K)为不考虑铸件形状时,在浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率,h(K)中的安全系数符合威布尔分布;
通过建立铸件形状复杂度与安全系数之间的比例风险模型,纳入铸件形状复杂度的因素,对浇注温度的可靠度进行评价,得出浇注温度的风险函数为:
h(K,X)=h(K)exp(γX)
其中,γ为回归系数,X为铸件形状复杂度等级,h(K,X)为在给定铸件形状复杂度X浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率;
基于威布尔分布比例风险模型的浇注温度的可靠度为:
(3)计算浇注温度的可靠度:采用极大似然法对步骤(2)中基于威布尔分布比例风险模型的可靠度公式中的形状参数β,比例参数η和回归系数γ进行估计,构建浇注温度的似然函数,再构造参数迭代公式,得出迭代函数,到参数收敛时,计算出各参数的估计值,得到基于威布尔比例风险模型浇注温度的可靠度为:
(4)计算挤压压力和保压时间的可靠度:基于挤压压力和保压时间的可靠度为:
Z1为合金材料决定的系数,Z2为加压方式决定的系数,H为铸件加压时阻力较大部分的高度,α为加压时阻力较大部分的厚度,H/α为相对高度;
保压时间的理论值计算为:
tp为保压时间,D为等效厚度,Z3为凝固系数,t0为加压时间;
(5)通过步骤(3)可计算出特定挤压铸造工艺参数数据样本的浇注温度的可靠度,通过步骤(4)可计算出挤压压力和保压时间的可靠度,即可根据浇注温度、挤压压力和保压时间的可靠度对挤压铸造工艺参数数据可靠性进行评价。
优选的,所述步骤(1)中,浇注温度的安全系数由挤压铸造浇注温度式计算得出,挤压铸造浇注温度式为:TP=T0+ΔT+50*K,其中,ΔT表示由挤压压力引起的合金熔点温度变化,50*K表示由铸件形状引起的温度变化。
优选的,根据热力学第一定律有,挤压压力引起的合金熔点温度变化计算为ΔT=AP,其中,A为比例系数,P为挤压压力。
优选的,所述步骤(2)中采用极差法对形状复杂度X进行标准化,标准化公式为:
其中,X={vi|i=1,2,…,n}。
优选的,所述步骤(4)中的D是铸件的体积与散热面积之比,当粗略计算时,约等于铸件体积与表面积之比。
本发明采用的上述技术方案,具有如下显著效果:
本发明的挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,该方法综合考虑了挤压铸造工艺参数的影响因素而建,实现了浇注温度等工艺参数的定量可靠性评价,构建的数据可靠度计算模型为显性模型,为挤压铸造工艺参数数据设计,尤其是为数据驱动的挤压铸造等工艺参数数据选择、过滤、设计校验,保证工艺参数设计模型的精度和正确性提供了评价方法,也可为其余基于数据的智能制造参考。
附图说明
图1是本发明的计算流程图;
图2是本发明的浇注温度可靠度模型参数估计结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举出优选实施例,对本发明进一步详细说明。然而,需要说明的是,说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本发明的一个或多个方面有一个透彻的理解,即便没有这些特定的细节也可以实现本发明的这些方面。
如图1所示,根据本发明的一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,包括以下步骤:
(1)确定温度安全系数:浇注温度的选择主要受挤压铸件材料金属液相线和铸件结构的影响,而金属液相线又主要受材料成分的影响,同时,金属熔点会根据外加压力(挤压铸造中正好有挤压压力作用)而改变。综合以上因素,可以得到挤压铸造的浇注温度的计算方法为:
TP=T0+ΔT+50*K
其中,TP表示确定的可能浇注温度,T0表示由材料成分决定的合金液相线温度,ΔT表示由挤压压力引起的合金熔点温度变化,50*K表示由铸件形状引起的温度变化;
挤压压力使大多数合金的熔点增加进而影响凝固和浇注温度的确定,根据热力学第一定律有,挤压压力引起的金属熔点变化计算为:
ΔT=AP
其中,A为比例系数,P为挤压压力,不同合金成分下的比例系数取值,如下表1所示:
表1金属熔点变化温度与施压压力比例系数(部分)
若已知一个样本的挤压压力、合金材料成分和浇注温度,则通过安全系数衡量浇注温度的取值是否可靠,可得浇注温度的安全系数为:
(2)得出浇注温度的可靠度公式:浇注温度的可靠度应满足充型条件(即浇注温度应大于某个阈值)和避免其对铸件质量和模具寿命的影响而导致数据“失效”。
为消除铸件冷隔等铸造缺陷,将满足合金流动性的最低浇注温度的条件(即充型条件)记为浇注温度的可靠度,即:
R(K)=1-F(K)
为避免浇注温度过高对铸件质量和模具寿命的影响而导致数据“失效”,将满足避免缩松缩孔和模具寿命降低的最高浇注温度的条件记为浇注温度的风险函数,即:
根据浇注温度的可靠度与风险函数,有:
此时,浇注温度的可靠度可根据风险函数计算,即:
其中,h(K)为不考虑铸件形状时,在浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率,h(K)中的安全系数符合威布尔分布;
为考虑铸件形状对浇注温度的影响,根据常用挤压铸件的分类,定义了铸件形状复杂度等级划分规则,根据常用挤压铸件的形状类别,铸件形状复杂度的划分规则如表2所示。
表2挤压铸造铸件形状复杂度
为了进行计算,采用极差法对形状复杂度进行标准化:
其中X={vi|i=1,2,…,n}表示形状复杂度等级。
数据失效概率即为浇注温度的风险函数,与铸件形状复杂度X相关。基于比例风险模型,建立铸件形状复杂度与浇注温度“失效率”之间的联系,纳入铸件形状复杂度的因素,对浇注温度的可靠度进行评价,即浇铸温度安全系数的失效概率定义为:
h(K,X)=h(K)exp(γX)
其中,γ为回归系数,X为铸件形状复杂度等级,h(K,X)为在给定铸件形状复杂度X浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率;
挤压铸造的浇注温度的安全系数符合某种特定的分布,设定其符合威布尔分布,则不考虑X时,基于威布尔分布比例风险模型浇注温度的风险函数为:
其中,β为曲线的形状参数,η为比例参数。
则基于威布尔分布比例风险模型的浇注温度的可靠度为:
(3)计算浇注温度的可靠度:采用极大似然法对浇铸温度可靠度计算公式中的形状参数β,比例参数η和回归系数γ进行估计。构建浇注温度的似然函数为:
似然函数的一阶偏导矩阵:
似然函数的二阶偏导矩阵:
根据牛顿-拉弗森(Newton-Raphson)方法构造参数迭代公式,迭代函数为:
其中j为迭代次数。
基于威布尔比例风险浇注温度的风险函数为:
基于威布尔比例风险模型浇注温度的可靠度为:
以某铸造铝合金ZL101油泵泵体为例,其基本工艺参数如下表3所示,铸件是一个有侧孔的不对称件(属于复杂铸件)。
表3某ZL101铝合金泵体的工艺参数数据
表3中得到的挤压铸造的工艺参数数据至少包括:材料合金成分、铸件形状复杂度、铸件等效厚度比、铸件相对高度比、浇注温度、挤压压力和保压时间。
根据表3,计算安全系数K=0.43,形状复杂度X=0.67,则浇注温度的可靠度为:
浇注温度过高,导致数据不可靠的概率为:
h(Tp,X)=1.63×0.2082.37e-0.167=0.033
该合金浇注温度的可靠度为0.996,满足充型条件,铸件在该浇注温度和挤压压力下能保证充型成功。温度过高导致数据不可靠的概率为0.033,即在该浇注温度下对模具寿命的影响较低,不可靠的概率较低。
(4)计算挤压压力和保压时间的可靠度:基于挤压压力和保压时间的可靠度为:
进一步地,挤压压力的理论值采用以下公式计算:
其中,Z1为合金材料决定的系数,铝合金通常取800-2000,Z2为加压方式决定的系数,通常取1-1.5,H为铸件加压时阻力较大部分的高度,α为加压时阻力较大部分的厚度,H/α称为相对高度。
仍以表3数据为例,该ZL101铝合金Z1取900,Z2取1.5,其相对高度H/α为30,则该铸件挤压压力的经验值为:
根据可靠度公式,其挤压压力的可靠度为:
保压时间的理论值计算为:
其中,tp为保压时间,D为等效厚度,为体积与散热面积之比,通常为内接圆法确定的铸件热节部位的等效直径,当粗略计算时,约等于铸件体积与表面积之比,Z3为凝固系数,通常铝合金的凝固系数为2.8-3.1,t0为加压时间,理论上金属进入型腔后,应快速加压。
根据表3,该ZL101铝合金的等效厚度为19.9,凝固系数取2.9,则保压时间的经验值为:
根据可靠度公式,其保压时间的可靠度为:
(5)通过步骤(3)可计算出浇注温度的可靠度,通过步骤(4)可计算出挤压压力和保压时间的可靠度,即可根据浇注温度、挤压压力和保压时间的可靠度对挤压铸造工艺参数数据可靠性进行评价。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)首先确定温度安全系数:根据样本的挤压压力、合金材料成分和浇注温度,可得浇注温度的安全系数为:
TP表示确定的可能浇注温度,T0表示由材料成分决定的合金液相线温度,AP表示由挤压压力引起的合金熔点温度变化;
(2)得出浇注温度的可靠度公式:将满足合金流动性的最低浇注温度的条件记为浇注温度的可靠度,将满足避免缩松缩孔和模具寿命降低的最高浇注温度的条件记为浇注温度的风险函数;
浇注温度的可靠度可根据风险函数计算,即:
其中,h(K)为不考虑铸件形状时,在浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率,h(K)中的安全系数符合威布尔分布;
通过建立铸件形状复杂度与安全系数之间的比例风险模型,对浇注温度的可靠度进行评价,得出浇注温度的风险函数为:
h(K,X)=h(K)exp(γX)
其中,γ为回归系数,X为铸件形状复杂度等级,h(K,X)为在给定铸件形状复杂度X浇注温度的缩松缩孔条件下,数据失效的概率;
基于威布尔分布比例风险模型的浇注温度的可靠度为:
(3)计算浇注温度的可靠度:采用极大似然法对步骤(2)中基于威布尔分布比例风险模型的可靠度公式中的形状参数β,比例参数η和回归系数γ进行估计,构建浇注温度的似然函数,再构造参数迭代公式,得出迭代函数,当参数收敛时,即可计算出各参数的估计值,得到基于威布尔比例风险模型浇注温度的可靠度为:
(4)计算挤压压力和保压时间的可靠度:基于挤压压力和保压时间的可靠度为:
挤压压力的理论值采用以下公式计算:
其中,Z1为合金材料决定的系数,Z2为加压方式决定的系数,H为铸件加压时阻力较大部分的高度,α为加压时阻力较大部分的厚度,H/α为相对高度;
保压时间的理论值计算为:
tp为保压时间,D为等效厚度,Z3为凝固系数,t0为加压时间;
(5)根据实际工艺参数样本的浇注温度的可靠度、挤压压力的可靠度和保压时间的可靠度的计算结果,对挤压铸造工艺参数数据可靠性进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,其特征在于:所述步骤(1)中,浇注温度的安全系数由挤压铸造浇注温度式计算得出,挤压铸造浇注温度式为:TP=T0+ΔT+50*K,其中,ΔT表示由挤压压力引起的合金熔点温度变化,50*K表示由铸件形状引起的温度变化。
3.根据权利要求2所述的一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,其特征在于:根据热力学第一定律有,挤压压力引起的合金熔点温度变化计算为ΔT=AP,其中,A为比例系数,P为挤压压力。
5.根据权利要求1所述的一种挤压铸造工艺参数数据可靠性的评价方法,其特征在于:所述步骤(4)中的D是铸件的体积与散热面积之比。
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