Основы моделирования литейных процессов. Важные особенности систем моделирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Основы моделирования литейных процессов. Важные особенности систем моделирования

Тихомиров М.Д.

Данная статья продолжает серию публикаций под общим заголовком «Основы моделирования литейных процессов» [1-3] и в ней рассматриваются наиболее важные общие особенности моделирующих систем, которые диктуют определенные принципы применения их на производстве.

Необходимость обсуждения этой темы диктуется тем, что в 2003 году наблюдался ярко выраженный всплеск интереса заводов к моделированию литейных процессов (ЛП). Достаточно сказать, что количество приобретенных новых лицензий на наиболее покупаемую и применяемую в России литейную систему моделирования «Полигон» за этот год было в два - два с половиной раза больше, чем за предыдущий. Кроме того, многие заводы делали обновления, приобретая новые модули и заменяя обычные лицензии на сетевые, многие заводы приобрели временные лицензии на СКМ «Полигон» для проведения опытной эксплуатации. В общей сложности заводы и ВУЗы СНГ приобрели только за один год более полутора десятков постоянных и временных лицензий СКМ ЛП «Полигон». В основном это достаточно крупные предприятия, такие как ФГУП «Салют» (новые лицензии), ФГУП «Сатурн» (новые модули), АО «УАЗ» (полное обновление), АО «Ижорские заводы» (новые лицензии) и др. Крупные предприятия после проведения опытной эксплуатации чаще всего приобретают несколько полных лицензий в сетевом варианте. Однако, прослеживается значительный интерес и менее крупных предприятий, которые обычно покупают не самую полную комплектацию и ограничиваются одной несетевой лицензией. В условиях такого повышения внимания заводов к улучшению обеспеченности литейных производств новейшими средствами разработки литейных технологий (ЛТ), достаточно важным становится распространение информации об общих особенностях моделирующих систем, помогающей понять, что могут дать эти системы, на что следует обращать внимание при их выборе и как лучше организовывать их применение. И тут все вовсе не так очевидно, как может показаться.

При выборе программного обеспечения (ПО) для систем автоматизированного проектирования литейной технологии (САПР ЛТ) иногда к СКМ предъявляют различные требования, для обеспечения которых моделирующие системы совершенно не предназначены. При этом зачастую путают цели и задачи СКМ являющихся системами анализа технологии с целями и задачами систем синтеза технологии [4]. Особенностям систем синтеза посвящена отдельная статья.

Системы АНАЛИЗА литейной технологии. Наиболее характерным представителем систем анализа ЛТ являются системы для численного моделирования физических процессов происходящих в отливках. С помощью этих систем на компьютере воспроизводятся тепловые, гидродинамические, усадочные, фильтрационные, деформационные и т.п. процессы. Как показывает опыт, ПО применяемое для моделирования литейных процессов должно использовать универсальные физические уравнения, но при этом в решении использовать различные процедуры и функции специально ориентированные именно на литейные задачи. Универсальные моделирующие пакеты использующие неспециализированные обще-физические постановки, как правило для решения литейных задач не очень пригодны, даже если они и решают тепловые, деформационные и т.п. задачи. Дело в том, что литейные процессы обладают рядом специфических особенностей, без учета которых, решение будет либо неадекватно, либо крайне затруднено. Иногда например даже тот факт, что на границе «отливка-форма» в начальный момент времени всегда имеются очень большие градиенты температур, приводит к тому, что численное решение в некоторых весьма известных и часто применяемых универсальных пакетах либо начинает расходиться (колебаться), либо требует очень большой длительности расчета за счет измельчения временного шага.

Моделирующие системы не предназначены для генерации технологических параметров. Это часто неожиданно для тех, кто ждет от ПО в рамках САПР автоматически генерируемых готовых технологических решений. Иногда в моделирующие системы встраивают различные оптимизационные алгоритмы, которые в определенной мере можно считать функциями систем синтеза, но пока это скорее попытки механически применить моделирование для решения некоторых тривиальных задач проектирования ЛТ, чем отражение реального назначения и возможностей современных СКМ ЛП. Так или иначе, все параметры моделируемой технологии пользователь-технолог в качестве входных данных должен определить сам: полную геометрическую модель отливки и формы, параметры всех материалов, граничные и начальные условия отражающие технологию и т.д. Более того, поскольку речь идет о моделировании реальных физических процессов, то входные данные имеют физическое, а не технологическое содержание и отличаются от тех параметров, которые записываются в технологические карты. Например, если речь идет о некотором материале (сплав, формовочная смесь и т.п.), то для моделирования необходимы значения его теплоемкости, теплопроводности и т.д., а не химический состав материала и способы его приготовления, которые записаны в технологии. Не смотря на то, что физические характеристики материалов безусловно связаны с параметрами, заданными в технологии, чаще всего эта связь неизвестна, причем иногда неизвестна даже на качественном уровне. Естественно, что в любой развитой СКМ ЛП, например такой как «Полигон», процесс задания исходных данных облегчается наличием подключенных справочников, функциями генерации свойств сплава по его задаваемому химическому составу, готовыми базами по свойствам и т.д. Однако суть от этого не меняется - на пользователе лежит полная ответственность за правильность назначения физических, а не технологических исходных параметров.

Общепринятая формулировка назначения моделирующих систем. Достаточно часто считается, что функции СКМ ограничиваются удешевлением перебора возможных технологических решений путем исключения реального опробования различных вариантов. Действительно, моделирование должно показать к чему приведет использование заданных технологических параметров: ход процессов от которых зависит появление дефектов, процесс образования дефектов, их расположение, характер дефектов и т.п. Таким образом, хотя моделирующие системы не говорят ничего о том, какие технологические параметры нужно задать, но показывают что произойдет если мы зададим те или иные технологические параметры. Моделируя разные варианты технологии, можно подобрать такие технологические параметры, которые обеспечат устойчивую, бездефектную и экономически выгодную (оптимальную) технологию.

Реальное главное назначения моделирующих систем. Будет большой ошибкой считать, что назначение системы моделирования ограничивается только проверкой вариантов предлагаемых технологом. Основное преимущество в том, что моделирующая система позволяет технологу пронаблюдать процессы идущие в отливке и понять по каким причинам образовывается тот или иной дефект в данной конкретной отливке при данных конкретных технологических параметрах, т.е. «увидеть» то, что в реальности он увидеть не может. Именно это позволяет предложить эффективные технологические решения, которые затем можно еще раз проверить с помощью моделирования. Когда технолог принимает то или иное технологическое решение, то при этом руководствуется некоторыми представлениями о ходе литейных процессов, которые у него сформировались в результате предыдущего опыта. Поскольку в обычном случае технолог может судить о ходе процесса только по косвенным признакам (наличие или отсутствие дефекта на конечной стадии), то эти представления далеко не всегда соответствуют действительности - просто в силу многофакторности и неоднозначности литейных процессов, сложности литейных геометрий, неустойчивости технологических параметров и т.д. Для того, чтобы технолог мог сформировать у себя правильное представление о ходе реального процесса в какой-то отливке, требуется значительный опыт проверяемых по конечному результату правильных и неправильных решений. В определенном смысле для выработки адекватного решения для какой-то отливки, опытный технолог-литейщик, как и опытный врач должен иметь за плечами «кладбище» прошлых неудачных технологий. Моделирование же избавляет от необходимости нарабатывать этот дорогостоящий опыт методом проб и ошибок в течении многих лет, т.к. позволяет анализировать ход процесса непосредственно, а не по косвенным признакам. Оно позволяет понять, какие технологические факторы в данном случае действительно существенно повлияют на результат, в каком направлении и почему. Таким образом, главное назначение моделирующей системы не в том, чтобы с помощью компьютера удешевить бездумное опробование предполагаемых технологических вариантов, а в том, чтобы помочь технологу целенаправленно искать именно тот вариант, который обеспечит требуемое качество отливки. При этом немаловажно и то, что моделирование позволяет проверить не только работоспособность выбранной технологии, но также проверить устойчивость технологии к изменениям технологических параметров. В реальном производстве технологические параметры всегда в некоторых пределах колеблются. С помощью моделирования можно проверить, обеспечит ли технология требуемое качество при подобных изменениях. Это гораздо выгоднее, чем принимать «авральные» меры, когда уже в освоенной отливке «вдруг» появляются дефекты, которые не появлялись в период отработки ЛТ. Понятно, что эффективное использование СКМ ЛП требует от пользователя осмысленных действий, творческого подхода и определенной квалификации. С другой стороны, использование технологом-литейщиком моделирующей системы безусловно существенно повышает его квалификацию, причем в достаточно короткое время. Таким образом, назначение системы моделирования и в том, что применение СКМ ЛП автоматически повышает профессиональную литейную квалификацию пользователя до требуемого уровня. Те представления о ходе реальных процессов, которые раньше технологи нарабатывали десятилетиями, с помощью моделирования можно получить за год, причем гораздо более безболезненно для производства. Однако все это оправдано, если для создания некоторой данной ЛТ недостаточно механически произвести ряд формальных рутинных процедур проектирования, а действительно требуется работа профессионального технолога-литейщика. Исходя из выше сказанного, можно понять, что моделирование - интеллектуальный способ разработки технологии.

Численные алгоритмы. Моделирующие системы обычно основаны на численных алгоритмах [3], позволяющих решать относительно сложные т.н. эллиптические дифференциальные уравнения теории поля, которые описывают реальные физические процессы - тепловые, фильтрационные, диффузионные и т.п. [5]. Базовые физические уравнения являются универсальными для всех сплавов и способов литья. Моделирующая система не должна быть привязана к специфике какого-либо конкретного литейного производства, хотя программно-алгоритмическая реализация решений уравнений должна учитывать специфику литейных процессов с физической точки зрения. В принципе, реализация универсальных решений может отражать специфические особенности конкретных сплавов и видов литья, но это должно касаться некоторых специфических функций или модулей, а не ядра системы. Как с помощью численных методов реализуются решение задач затвердевания и образования макро- и микропористости было подробно рассмотрено в [1,2,5].

Сравнению двух основных численных методов решения - метода конечных элементов (МКЭ) и метода конечных разностей (МКР) была посвящена отдельная статья [3]. Как собственно и предсказывалось в этой статье, тривиальный в общем-то вывод о том, что в настоящее время более современный и более адекватный МКЭ гораздо лучше подходит для решения тепловых, фильтрационных и деформационных процессов, чем более старый, менее скоростной и менее адекватный МКР, вызвал плохо аргументированный, но весьма эмоциональный негативный отклик некоторых специалистов, связанных с разностными системами. Вряд ли стоит этому удивляться, ведь сейчас, когда на МКЭ давно перешли все универсальные системы моделирования и часть литейных систем, положение дилеров, разработчиков, пользователей разностных систем конечно непростое и этому можно посочувствовать. Однако сделать некоторые замечания по этому поводу все-таки необходимо, чтобы литейщики могли правильно оценивать хотя бы наиболее очевидные несоответствия в подобных откликах. Тут сразу стоит отметить, что сам по себе МКР не плох и не хорош - просто МКР менее адекватен и менее выгоден, чем МКЭ для моделирования ряда основных литейных процессов. Однако, это не абсолютно, более того, например для решения гидродинамических задач со свободной поверхностью МКР имеет преимущества перед МКЭ. С этой позиции непродуманные заявления «защитников» МКР скорее дискредитируют этот метод, чем помогают осознать его положительные стороны. Например в публикации [6], с помощью мягко говоря непродуманной эквилибристики специальными терминами, доказывалось что МКР хорош потому, что оперирует не элементами, а узлами, что в рамках МКР возможны не только линейные, но и степенные интерполяции и что все это якобы снимает для МКР вопросы о неточном представлении геометрии, невозможности правильно учесть соотношений объемов и площадей, невозможности расположения всех краевых расчетных узлов на реальных границах геометрии, а также снимает требование при МКР иметь густоту сетки в несколько раз больше, чем при МКЭ. В работе [6] были и другие заявления не соответствующие действительности, касающиеся уже МКЭ, но их можно квалифицировать как неточности вследствие видимо недостаточного знакомства с этим методом и с теми СКМ ЛП, которые на нем базируются, так что в данном случае ограничимся замечаниями только по поводу МКР, тем более, что подобная аргументация в некоторой мере типична. генерация теплоотводящий учет технологический

Во-первых факт опоры на узлы - это общее свойство большинства численных методов - МКР, МКЭ и др., вся разница в том, на базе каких положений происходит аппроксимация или интерполяция функции по объему при заданном поузловом распределении. В МКР и МКЭ эти положения разные. Хочется подчеркнуть - не между соседними узлами в локально-одномерной постановке, а именно по объему. Поэтому для популярного и наглядного объяснения разницы между МКР и МКЭ в трехмерной постановке все авторы используют иллюстрацию в виде ортогональных параллелограммов (кирпичиков) для МКР и многогранников (например тетраэдров) для МКЭ. Такое представление не только помогает проще понять разницу, но действительно отражает особенности объемной интерполяции в рамках методов, хотя при составлении исходных уравнений в явном виде его можно и не использовать. Более того, именно такое представление оказывается наиболее удобным и при визуализации результатов расчетов, т.к. отражает внутренние особенности методов, в том числе и геометрические, такие как соотношения объемов и площадей, точность описания геометрии и т.д.

Во-вторых поузловая интерполяция не отменяет необходимость правильного учета соотношения объема и теплоотводящей поверхности, которое в общем случае в МКР всегда будет неправильным не в зависимости от густоты сетки [3], если не применять специальных процедур по учету ориентации истинных поверхностей, которые в пределе превратят МКР в метод граничных объемов (МГО). Фактически то же самое относится к возможности адаптивного изменения густоты сетки в процессе решения. К слову сказать, МГО с успехом применяется для решения задач гидродинамики, более того, например в СКМ ЛП «Полигон» гидродинамика решается на базе МГО, хотя вся визуализация этого решения ведется на сетке конечных элементов. Однако МГО невыгоден для решения большинства основных задач литья - тепловой, усадочно-фильтрационной, деформационной и т.д., т.к. в силу особенностей дискретизации, которая вытекает из особенностей объемной интерполяции, этот метод, как и МКР требует больших затрат времени и вычислительных ресурсов по сравнению с МКЭ, если добиваться равной адекватности. Если дальше модифицировать МГО в сторону улучшения адекватности, то вероятнее всего, в пределе он превратиться в МКЭ. При этом конечно будут потеряны те особенности, которые делают МКР или МГО более выгодными для задач типа гидродинамики со свободной поверхностью. Если же дальше «усиливать» МКЭ, то он скорее всего в свою очередь будет модифицирован в метод граничных элементов (МГЭ), который трудно применить в СКМ ЛП, т.к. он выгоден тогда, когда оперирует относительно крупными элементами, что плохо отражает реальный характер динамического распределения различных параметров в затвердевающей отливке.

В-третьих, требование регулярности и ортогональности сетки, т.е. характерное для МКР представление геометрии в виде набора «кирпичиков», приводит к тому, что для реальной фасонной отливки при современных вычислительных ресурсах невозможно иметь все узлы на реальных границах отливки. В общем случае ошибка в описании геометрии будет равна половине шага разностной сетки. При достаточной сложности геометрии, густота сетки для МКР должна быть максимально возможной по всему объему, т.к. ортогональные проекции участков требующих сгущений будут перекрываться между собой.

И наконец, при МКР густота сетки должна быть такой, чтобы в самом тонком месте было не менее десятка узлов(элементов) по толщине, т.к. в отличие от МКЭ, МКР в своей основе не базируется на таких же жестких требованиях к непрерывному трехмерному распределению искомой функции по объему отливки, которое соответствует реальным тепловым и другим полям в отливках. Это и вызывает необходимость иметь в МКР большую густоту точек на которую опирается интерполяция. Следует заметить, что это не имеет отношения к степенному порядку интерполяционных уравнений, о котором упоминается в [6]. Уравнения как в МКЭ, так и в МКР могут быть линейными или степенными, суть остается та же.

Кстати, необходимость в любом случае иметь достаточно мелкую разбивку - это одна из причин, которые делают МКР для задач гидродинамики более выгодным, чем МКЭ. Пытаясь отвергнуть необходимость иметь в МКР более густую сетку, «защитники» МКР оказывают плохую услугу разработчикам разностных алгоритмов для литейных систем, т.к. решение задач гидродинамики при заливке - это именно та ниша, где применение МКР и МГО действительно оправдано. Сетка узлов для МКЭ достаточная для решения задачи затвердевания будет слишком грубой основой для описания динамической свободной поверхности и резко меняющихся векторов скоростей. Организовать же наследование тепловых полей от гидродинамического решения в конечно-элементный решатель как это и происходит например в СКМ ЛП «Полигон» - относительно несложно.

В заключении этой темы хочется отметить, что помимо общих положений, которые показывают преимущества МКЭ перед МКР при решении тепловых задач в затвердевающих отливках, в статье [3] также проведены и результаты сравнительных расчетов для тел простейшей конфигурации с помощью конечно-элементных и разностных систем, которые эти положения полностью подтвердили. Причем в тестах использовались две совершенно разные системы на базе МКР и обе дали ожидаемые результаты, так что речь идет не о сравнении конкретных СКМ ЛП, а именно об особенностях методов. Исследователь, который заинтересован в распространении объективной информация и сомневается в результатах тестирования приведенных в [3], вероятно как минимум должен повторить и опубликовать подобные сравнительные расчеты - как по выяснению требуемой густоты сетки, так и по адекватности и скорости вычислений.

Критериальные алгоритмы. Совместно с численными решениями, в литейных моделирующих системах часто применяются более простые модели, основанные на критериальном анализе полей температур (скоростей, давлений и т.п.), полученных численным методом. Суть критериального анализа в том, что после обработки например температурных полей по некоторому критерию, можно получить поля распределений некоторого параметра: структуры металла, прочности, твердости и т.п. Наиболее известным является критерий Наямы, с помощью которого на базе температурных полей можно получить распределение микропористости в объеме отливки. Особенностям критериального анализа в СКМ ЛП предполагается посвятить отдельную публикацию. Здесь же затронем только наиболее важный аспект критериального анализа - необходимость того, чтобы в СКМ ЛП была возможность адаптации используемых критериев.

Очень многие интересующие технолога параметры отливки достаточно тяжело получить с помощью численного моделирования реальных процессов, которые на самом деле формируют эти параметры. Однако при этом чаще всего возможно теоретически предположить или эмпирически найти упрощенную схему связи этих параметров с базовыми процессами - тепловыми, гидродинамическими и т.д. Математическое описание этой связи и будет критерием по которому происходит обработка базовых полей. Подобная упрощенная связь, выраженная некоторой формулой или набором формул с логикой перехода от одной формулы к другой, обязательно будет содержать в себе некоторые «подгоночные» эмпирические коэффициенты, скрывающие в себе все то, что невозможно вычислить. Помимо этих коэффициентов, критерий может включать в себя и реальные физические параметры - химический состав, плотность сплава, модуль упругости и т.п. Важно то, что эмпирические коэффициенты не являются физическим свойством материала или процесса, а описывают некоторое эффективное значение при конкретных относительно узких условиях. В современных СКМ ЛП чаще всего такие сложнейшие задачи как прогноз структуры, механических свойств и т.д решается именно на уровне использования подобных критериев. При этом крайне важно, чтобы у пользователя была полная информация о применяемом в том или другом случае критерии и возможность изменять этот критерий, по крайней мере подгоночные коэффициенты этого критерия. В противном случае «жестко» вставленный в СКМ критерий будет правильно работать только в тех конкретных и достаточно узких условиях, для которых разработчики эмпирически определили подгоночные коэффициенты. Практически всегда коррекция таких коэффициентов, т.е. адаптация критерия к конкретному литейному производству - это необходимое условие адекватного критериального прогноза на основе моделирования базовых литейных процессов. Достаточно часто продавцы СКМ ЛП не только не в состоянии описать применяемые в системе критерии, но и вообще не знают, что большинство прогнозируемых системой параметров вычисляются с помощью критериев требующих обязательной адаптации. Зачастую и в самой системе не предусматривается механизма изменения этих коэффициентов, а то, что расчет многих привлекательных для технологов параметров ведется по сути методами критериального анализа, часто стремятся не афишировать, что конечно затрудняет эффективное использование СКМ. Критериальный анализ только тогда действительно эффективен, когда в явном виде открыт для пользователя.

Например, критерии которые сейчас входят в исходную базу прогнозируемых в «Полигоне» параметров - прогноз размыва формы, распределение полей прочности СЧ, распределение полей твердости СЧ и др. полностью открыты для редактирования и в обязательном порядке сопровождаются не только полным описанием, но и методикой их адаптации к условиям конкретного производства.

Критериальный анализ при правильном использовании может быть очень мощным инструментом в руках технолога. Достаточно сказать, что если СКМ ЛП предусматривает возможность ввода собственных критериев, то пользователь практически получает возможность решать такие задачи, которые разработчики и не заявляли в своей системе. Например в СКМ ЛП «Полигон» для критериального анализа разработан отдельный модуль, позволяющий не только использовать исходные критерии «Полигона», но и формировать любые критерии и с их помощью проводить обработку всех расчетных полей, получаемых при численном моделировании базовых процессов - тепловых, фильтрационных, гидродинамических. Эти критерии могут содержать сложные параметризированные формулы, логику, включать в себя химический состав, задаваемые формулы могут содержать в качестве параметров базовые критерии типа градиентов, скоростей изменения, времен достижения заданных значений и т.д. Кроме того, все это дополнено функциями по привязке к формируемым критериям набора любых пользовательских слайдов, которые могут содержать например фотографии структур, а при просмотре критериальных полей можно будет не только увидеть распределение некоторого параметра в виде цвета, но и вывести в любых указанных точках фотографии структуры, которая соответствуют интервальным значениям критерия в этих точках.

Разработчики моделирующих систем. Разработка и программная реализация моделирующих систем чаще всего по силам только специализированным группам опытных профессиональных разработчиков, включающих в себя специалистов по литейной технологии, физике литейных процессов, математическим методам численного решения, программным алгоритмам визуализации трехмерных объектов и трехмерных полей и т.п. Подобные группы очень трудно создать на базе организаций, для которых создание коммерческой научно-технической продукции не является профильным. На заводе или в ВУЗе полномасштабную СКМ ЛП создать крайне затруднительно, хотя попытки такого рода иногда предпринимаются. Результаты таких «ВУЗовских» или «собственных» попыток в виде непрофессионального ПО иногда пытаются внедрять на заводах и в этом нет ничего плохого. Такого рода опыт можно только приветствовать, т.к. он воспитывает более подготовленных пользователей. Однако, если при этом такое непрофессиональное ПО пытаются позиционировать как «систему моделирования», то зачастую при этом дискредитируется сама идея полезности моделирования и искусственно задерживается реальное применение моделирования на предприятии. Сегодня СКМ ЛП - это продукт, который требует профессионального подхода. Как показал опыт некоторых литейных кафедр по созданию моделирующих систем «на коленке» с помощью привлекаемых от случая к случаю аспирантов, таким путем создать современную СКМ ЛП уже давно стало невозможно. На этом не стоило бы заострять внимание, однако, как это не обидно для нас, литейщиков, именно в литейном производстве такого рода попытки внедрения на заводах явно непрофессионального ПО, под названием «моделирующая система ЛП» или даже «интегрированная САПР ЛТ» до сих пор имеют место.

Помимо собственно разработки, на разработчиков также ложится задача распространения и популяризации информации о СКМ, о применяемых моделях, алгоритмах и т.п., доступ к такого рода информации «от разработчиков» особенно важен в период освоения. Поскольку СКМ ЛП является достаточно сложным и интеллектуально-емким профессиональным программным продуктом, то ее освоение может быть не таким уж простым. При внедрении в производство немаловажным условием эффективного применения СКМ становится способность разработчиков или их представителей обеспечить действенную профессиональную поддержку в период освоения, а не просто формальное обучение тому «какие кнопки надо нажимать». При этом конечно необходимо, чтобы пользователи также имели некоторый минимальный начальный уровень, и самое главное - желание и возможность обучаться и самообучаться.

Пользователи моделирующих систем. Для успешного применения моделирующей системы, пользователь должен обладать определенными знаниями по физике литейных процессов, а также представлять себе специфику литейной технологии конкретного производства для которого ведется моделирование. При неправильных представлениях о моделируемом процессе очень сложно правильно интерпретировать результаты моделирования. В качестве примера того, к каким «странным» выводам приходят при ошибочных представлениях об особенностях моделируемого процесса, можно привести уже упоминаемую статью [6]. В этой публикации оцениваются результаты тепловых расчетов приведенные в качестве примера на сайте разработчиков СКМ ЛП «Полигон» и отмечается тот факт, что в некоторые моменты времени максимальные температуры в некоторых точках формы больше, чем максимальные температуры в отливке. При этом делается вывод о якобы ошибочности расчета. Дело в том, что на самом деле в участках формы, охватываемых отливкой достаточно часто центр теплового узла перемещается из отливки в форму, наиболее характерно это например для стержней, находящихся внутри отливки. Чаще всего так происходит в малотеплопроводных формах. Соответственно тот же процесс может происходить в районах внутренних углов отливки. Для малотеплопроводных форм это не исключение, а скорее правило. Вообще говоря этот эффект известен вероятно любому профессиональному литейщику. Более того, если какая-то СКМ не фиксирует такой эффект, то вероятнее всего в ней неадекватно учитываются условия на границе раздела «отливка-форма», что кстати характерно для разностных систем.

Однако совершенно ошибочно думать, что система моделирования может или должна автоматически учитывать все факторы, влияющие на качество отливки. Любая самая сложная литейная моделирующая программа всегда содержит определенные упрощения и ограничения по сравнению с реальным многофакторным и разномасштабным процессом формирования отливки. Чем лучше пользователь представляет себе модели заложенные в используемую им СКМ ЛП, тем более надежные технологические решения он сможет принимать с помощью моделирования. Модели многих специфических литейных процессов в разных системах могут существенно отличаться друг от друга. При этом, парадокс ситуации заключается в том, что чем сложнее и адекватнее используемые в системе физические модели, тем в более общих чертах пользователь может их представлять. И наоборот - чем упрощеннее модели, тем лучше и точнее пользователь должен их знать чтобы учитывать влияние принятых упрощений. К сожалению, практика показывает, что при продаже на предприятия моделирующих систем, продающая сторона зачастую стремиться представить дело так, будто пользователь и не должен разбираться в моделях системы, т.к. они якобы в любом случае дадут адекватное решение. На самом деле это является грубейшим заблуждением. Причем, что особенно опасно, в первую очередь обычно стремятся не афишировать наиболее простые и менее универсальные модели, а именно они должны быть изучены пользователем наиболее подробно. Таким образом, чтобы организовать адекватное моделирование и правильную интерпретацию результатов моделирования, пользователь должен четко представлять себе чем отличается «проигрываемый» на компьютере процесс от реального процесса, т.е. он должен знать физические модели конкретной моделирующей системы.

Помимо собственно физических моделей и математических алгоритмов, любая СКМ ЛП содержит определенные особенности реализации этих алгоритмов, в том числе чисто программные. Знание наиболее важных программных особенностей также может быть важным при эксплуатации системы. Опять же в качестве примера того, к чему приводит незнание этих особенностей, можно снова обратиться к работе [6] и уже рассмотренному выше примеру со сравнением температур отливки и формы. Там в качестве разницы максимальных температур отливки и формы имеется ввиду разница в один градус. Дело в том, что во многих профессионально сделанных СКМ запись результатов расчетов на диск может производиться с заданной точностью и архивацией. СКМ ЛП «Полигон» в этом смысле не исключение. В частности в рассматриваемом случае архивированная запись для отливки идет по энтальпии и призвана демонстрировать точную степень жидкой фазы в интервале затвердевания, а архивированная запись для формы идет факультативно по температуре и ограничена точностью до градуса. Таким образом, в данном случае говорить о разнице температур между отливкой и формой в пределах одного градуса просто бессмысленно, а уж делать какие-либо выводы по адекватности расчетов на основании разницы в градус тем более. Таким образом, для правильного использования системы пользователь должен также знать и наиболее важные особенности программной реализации СКМ ЛП.

В заключение следует заметить, что использование работы [6] в качестве иллюстрации различных ошибок вовсе не означает, что эта публикация содержит исключительно ошибки. Просто она оказалась достаточно характерным примером, что существенно облегчило работу при написании данной статьи, за что автору [6] можно выразить благодарность. На самом деле это полезная публикация в основном посвященная популяризации материалов представленных на сайтах разработчиков пяти СКМ ЛП c указанием сетевых адресов этих сайтов. Правда в ней не указываются адреса сайтов трех наиболее известных в России систем: ProCast, MagmaSoft и «Полигон», но это объяснимо. «Полигон» - лидер по продажам в СНГ, а ProCast и MagmaSoft лидеры на западном рынке и конечно достаточно известны в СНГ. В этом смысле возможно именно эти три системы и не нуждаются в дополнительной рекламе и действительно более полезно в обзорной статье осветить менее известные и распространенные в России системы.

Методология моделирования. Помимо профессиональных литейных знаний по физике и технологии, моделирование требует от пользователя соблюдения определенной методологии. Проще говоря, процесс поиска технологических решений с помощью моделирования имеет определенную специфику и правила, которым необходимо учиться в процессе освоения системы (обычно около года) и желательно под руководством людей имеющих достаточный опыт моделирования. В идеальном случае подобную методологическую поддержку имеет смысл заказывать непосредственно у разработчиков, лучше всего в период освоения системы на примере конкретных технологий разрабатываемых в это время. Это позволит избежать многих ошибок при использовании моделирования.

В частности, одной из самых распространенных ошибок при моделировании литейных процессов, является попытка по результатам одного расчета делать какие-либо уверенные выводы. Реальный процесс формирования отливки является вероятностным процессом, как физически - из-за принципиально недетерминированного характера многих физических процессов, так и технологически - из-за неизбежного колебания большинства технологических параметров. Например известно, что даже в двух одинаковых отливках из одной партии раковины всегда немного (или даже существенно) отличаются друг от друга. Однако, модели используемые в настоящее время являются детерминированными, т.е. моделируемая раковина при одинаковых исходных условиях в расчете всегда получится одной и той же. (Одного этого достаточно, чтобы понять, что ни одна моделирующая система не дает точного описания реального процесса.) Таким образом, для правильных выводов по возможному ходу процесса формирования отливки и образования дефектов всегда надо делать несколько расчетов, варьируя определенные исходные параметры. Это особенно важно, когда речь идет о сильном влиянии т.н. неконсервативных свойств сплава, что характерно для усадочных дефектов [2]. Таким образом, при ответственном моделировании всегда идет речь не о единичном расчете, а о серии расчетов. Сам по себе один расчет, даже с учетом всех возможных действующих факторов, чаще всего можно рассматривать лишь как некую первичную оценку общего хода процессов.

Другое распространенное заблуждение состоит в том, что всегда необходимо моделировать все возможные процессы во всем объеме отливки. Исходя из этого создают по возможности наиболее точную геометрическую модель отливки - с литниковой системой, мелкими фрагментами, скруглениями, формовочными уклонами и т.д. При этом используют эту геометрическую модель механически просчитывая все доступные для моделирования процессы представленные в имеющейся моделирующей системе. Чаще всего подобный подход ошибочен. В зависимости от конкретной задачи, стоящей в данный момент перед технологом, расчетная геометрия может представлять из себя всю отливку, ее часть или даже вообще некоторое упрощенное тело, например для моделирования процессов в каком-то тонком поверхностном слое. Кроме того, какие физические процессы и с какими параметрам следует моделировать, а какие моделировать не имеет смысла также зависит от конкретной задачи. В рамках проектирования одной технологии могут вставать совершенно разные задачи, требующие совершенно разной организации расчетов и, возможно, набора разных геометрических моделей для их решения. Это только два примера ошибок, которые часто допускаются при работе с моделирующими системами, на самом деле их может быть гораздо больше.

Тендеры. При выборе СКМ ЛП заводы иногда пытаются проводить т.н. тендеры, когда одинаковые задания даются для выполнения представителям разных систем и по результатам этого делаются выводы о преимуществах и недостатках систем. Такой подход вполне эффективен при выборе конструкторского пакета и другого программного обеспечения, работа с которым может быть достаточно формализована и ее эффективность относительно мало зависит от пользователя, если он имеет некоторый достаточный уровень квалификации. Моделирующие системы в этом смысле требуют совсем другого подхода. В случае СКМ ЛП при таких тендерах идет фактически проверка квалификации тех, кто выполняет моделирование, а не проверка самой системы. Для осознанного выбора СКМ ЛП заводские специалисты должны сами ознакомиться с системами, выяснить какие модели и алгоритмы системы используют, понять насколько это может быть применимо к тем задачам, которые стоят перед заводом. Это конечно не просто, требует времени и интеллектуальных усилий, но это единственный способ сделать объективный выбор. В этом смысле формально проводимый тендер - это попытка уйти от требующего усилий осознанного выбора СКМ ЛП за счет некоторых формальных мероприятий сравнения без понимания того, по каким критериям надо сравнивать. Разработчикам СКМ ЛП «Полигон» достаточно часто приходилось участвовать в тендерах, проводимых в той или иной форме. В подавляющем большинстве случаев «Полигон» их выигрывал, но объективное понимание сильных сторон «Полигона» чаще всего происходило только после того, как заводские специалисты начинали моделировать и могли уже осознанно оценивать положительные и отрицательные стороны различных систем.

Например недавно «Полигон» участвовал в тендере на ЗАО «ПетрозаводскМаш». В тендере участвовало около пяти систем, а основными конкурентами были «Полигон», MagmaSoft и ProCast. На последнем этапе тендера выбор происходил между «Полигон» и MagmaSoft, причем заводские специалисты фактически уже склонялись в пользу MagmaSoft, полагая, что такая известная западная система позволит более эффективно и адекватно моделировать ЛП. Хотя тендер был не формальный и достаточно продуманный, но вряд ли позволил в полной мере получить адекватные оценки. Например, высказывались даже мнения, что «Полигон» тоже нужен заводу, но для отливок более простой конфигурации, а для сложных отливок надо задействовать MagmaSoft. Специалистам по СКМ ЛП понятно, что все как раз наоборот - поскольку «Полигон» использует МКЭ, а MagmaSoft МКР, то как раз «Полигон» лучше подходит для отливок сложной конфигурации и сложных граничных условий. Достоинства MagmaSoft вовсе не в возможности описывать сложные геометрии, а в достаточно большом наборе критериев для критериального анализа. Недостаток же, помимо применения МКР, в том что предлагаемые критерии полностью «закрыты», т.е. их нельзя «подстроить» под конкретные условия или хотя бы узнать их вид чтобы правильно интерпретировать результаты расчета. Поскольку полной ясности тендер не дал, то было решено провести опытную эксплуатацию «Полигона» и купить временную лицензию. По результатам этой опытной эксплуатации в 2003 году ЗАО «ПетрозаводскМаш» приобрел постоянную лицензию СКМ ЛП «Полигон». Выводы очевидны.

Список литературы

1. Тихомиров М.Д. Основы моделирования литейных процессов. Тепловая задача//Литейное производство.-1998.-№ 4.-C.30-34.

2. Тихомиров М.Д. Основы моделирования литейных процессов. Усадочная задача//Приложение к журналу «Литейное производство».-2002.-№ 12.-С.8-14.

3. Тихомиров М.Д., Комаров И.А. Основы моделирования литейных процессов. Сравнение метода конечных элементов и метода конечных разностей. Что лучше?//Литейное производство.-2002.-№ 5.-С.22-28.

4. Тихомиров М.Д., Абрамов А.А., Аникин С.М. Системы автоматизированного проектирования технологических процессов литья//Обзор ЦНИИ Информации.-1990.-обзор № 5240.-64 с.

5. Тихомиров М.Д., Сабиров Д.Х., Абрамов А.А. Физико-математические основы компьютерного моделирования литейных процессов. Система моделирования «Полигон»//Сб. ЦНИИ Материалов - 90 лет в материаловедении. Юбилейный выпуск.-С.-Петербург, 2002.-С.151-176.

6. Злыгостев С.Н. Компьютерное моделирование литейных процессов: состояние и перспективы развития//Сб. Труды VI съезда литейщиков Россиию.-2003.-том второй.-С.251-260.

Размещено на Allbest.ru