КОМПʼЮТЕРНІ МОДЕЛІ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ РЕЖИМАМИ ЕЛЕКТРОСТРУМОВОЇ ОБРОБКИ РОЗПЛАВІВ ЗА ЗАДАНИМИ КРИТЕРІЯМИ ЯКОСТІ ЛИТИХ ВИРОБІВ. Ч. І

Ю.М. Запорожець, А.В. Іванов, Ю.П. Кондратенко, В.М. Цуркін

Èlektron. model. 2020, 42(3):53-69
https://doi.org/10.15407/emodel.42.03.053

АНОТАЦІЯ

Запропоновано схему побудови автоматизованої системи управління режимами електро­струмової обробки (АСУ-РЕСО) розплавів на основі гібридної інтегрованої трикомпо­нентної інформаційної системи (ІТІС). Показано, що особливості багатофакторного впливу керуючих параметрів в процесі обробки розплаву на структуроутворення вилив­ків можуть бути виявлені лише у результаті чисельних експериментів за допомогою адекватних компʼютерних моделей. Сформульовано основні принципи побудови АСУ-РЕСО і розроблено структуру ІТІС для її реалізації за допомогою компʼютерних моделей мультіфізичних процесів ЕСО. Компʼютерні моделі є системної базою алгоритмічної па­радигми, закладеної в ІТІС, до якої включено процедури ідентифікації експерименталь­них зразків виливків зі стандартними прототипами і прогностичні алгоритми для управ­ління режимами ЕСО розплаву.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

виливок, якість, електрострумова обробка, режим, управ­ління, інформаційна система, компʼютерна модель, алгоритм.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Цуркин В.Н. Концепции управления качеством литого метала // Металл и литье Украины, 2008, № 9, с. 25—28.
2. Герасимов В.Г., Клюев В.В., Шатерников В.Е. Методы и приборы электромагнит­ного контроля промышленных изделий. М.: Энергоатом-издат., 1983, 272 с.
3. Dobrzański L.A., Krupiński M. and Sokolowski J.H. Methodology of automatic quality control of aluminium castings // Jour. Achiev. Mater. Manuf. Eng. (JAMME), 2007, № 1-2 (20), рp. 69—78.
4. Świłło S.J., Perzyk M. Surface Casting Defects Inspection Using Vision System and Neural Network Techniques // Arch. Foundry Eng. 2013, Vol. 13, № 4, pp. 103—106.
5. Birkhold M., Friedrich C. and Lechler A. Automation of the Casting Process using a model-based NC Architecture // Science Direct, 2015, PapersOnLine 48-17, рр.195—200.
6. Frank Herold, Rolf-Rainer Grigat, Klaus Bavendiek. A New Analysis and Classification Method for Automatic Defect Recognition in X-Ray Images of Castings // NDT.net, 2002, 10, (7). Режим доступу: https: // www. ndt.net/article/ecndt02/207/207.htm
7. Никитин К.В., Никитин В.И., Тимошкин И.Ю. и др. Наследственное влияние струк­туры шихтовых металлов на плотность алюминиевых расплавов системы Аl–Si // Изв. вузов. Цветная металлургия. Литейное производство, 2014, № 6, с. 22—27.
8. TsurkinN., Sinchuk A.V., Ivanov A.V. Electric current treatment of liquid and crystallizing alloys in casting technologies // Surf. Eng. Appl. Electrochem., 2011, 46, pp. 456—464.
9. Ban, Han Y., Ba Q. et al. Influence of pulse electric current on solidification structure of Al-Sn alloy // Electromagn. Process. Mater., 2007, 8, pp. 34—37.
10. He Lijia, Wang Jianzhong, Qi Jingang, Du Huiling and Zhao Zuofu. Influences of electric pulse on solidification structure of LM-29 Al-Si alloy // Сhina Foundry, 2010, Vol. 7, No. 2, 153—156.
11. Zhang, Song C., Zhu L. et al. Influence of Electric-Current Pulse Treatment on the Formation of Regular Eutectic Morphology in an Al-Si Eutectic Alloy // Metall. Mater. Trans., 2011, 42, pp. 604—611.
12. Jingang Qi, Yang Li, Tukur S.A. et al. A model study for the electric pulse frequency effects on the solidification behavior of Al-5%Сu alloy // Intern. Journal of Scientific & Technology Research, 2014, Vol 3, № 9, pр. 267—274.
13. Nakada, Shiohara Y., Flemings M.C. Modification of solidification structures by pulse electric discharging // ISIJ Int., 1990, 30, pp. 27—33. 
14. IvanovV., Sinchuk A.V., Ruban A.S. Effect of the Technological Parameters of the Melt Treatment by a Electric Pulse Current on the Mixing Process // Surf. Eng. Appl. Electrochem., 2012, 48, pр. 180—186.
15. Zhang Y. H., Xu Y. Y., Ye C. Y. et al. Relevance of electrical current distribution to the forced fow and grain refnement in solidifed Al-Si hypoeutectic alloy // Scientific Reports, 2018, 8:3242 | DOI: 0.1038/ s41598-018-21709-y.
16. Eskin D.G., Mi J. Solidification Processing of Metallic Alloys under External Fields. Springer Series. Materials Science, Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2019, 328 p.
17. Ivanov A.V., Tsurkin V.N. Peculiarities of Distribution of Electromagnetic and Hydrodynamic Fields for Conductive Electric Current Treatment of Melts in Different Modes// Surf. Eng. Appl. Electrochem, 2018, 55, pр. 53—
18. Yuriy Zaporozhets, Artem Ivanov, Yuriy Kondratenko. Geometrical Platform of Big Database Computing for Modeling of Complex Physical Phenomena in Electric Current Treatment of Liquid Metals / Data2019, 4(4), 136;  https://doi.org/ 10.3390/data4040136
19. Кольцов Д.А. Методы анализа и идентификации неопределенных моделей экспери­мента. Автореф. диссер. …канд. физ.-мат. наук. М., 2006, 30 с.
20. Кондратенко Ю.П., Козлов О.В., Запорожець Ю.М. та ін. Нейронечіткі спостерігачі для ідентифікації притискного зусилля магнітокерованих рушіїв мобільних роботів // Технічна  електродинаміка, 2017, № 5, c. 53—61.
21. Якунин Е. А. Математическое моделирование процесса кристаллизации в примене­нии к прогнозированию структуры закаленных из жидкого состояния металлов// Науковий вісник НГУ (Нац. горный ун-т), 2012, № 3, c. 63—67
22. Farrokhnejad Mehdi. Numerical Modeling of Solidification Process and Prediction of Mechanical Properties in Magnesium Alloys (2013). Electronic Thesis and Dissertation Repository, 1459. Режим доступу: https:// ir.lib.uwo.ca/etd/1459.
23. Атлас микроструктур черных и цветных металлов и сплавов: учеб. пособие / Cос­тавитель Андрушевич А.А. [и др.]. Минск : БГАТУ, 2012, 100 с.
24. Nikrityuk P.A., Eckert K., Grundmann R. Numerical study of the influence of an applied electrical potential on the solidification of a binary metal alloy. Wiley Online Library: published 26 November 2005 // 2-nd Sino-German Workshop on Electromagnetic Proces­sing of Materials, Dresden, Germany. October 16-19, 2005. https://DOI.org/10.1002/ ch41.
25. Jianzheng Guo and Mark Samonds. Simulation of Casting and Solidification Processes. // The journal of the Minerals, Metals & Materials Society, 2011, July | DOI: 10.1007/ s11837-011-0104-4.
26. Поводатор А. М., Конашков В. В., Цепелев В. С. и др. Применение корреляционного анализа при исследовании свойств высокотемпературных металлических расплавов // Изв. вузов. Черная металлургия, 2012, № 2, c. 18—21.
27. Manjunath Patel, Robins Mathew, Prasad Krishna & Mahesh B. Parappagoudar. Investigation of squeeze cast process parameters effects on secondary dendrite arm spacing using statistical regression and artificial neural network models // ScienceDirect, Procedia Technology, 2014, 14, рp. 149—156
28. Федин С. С. Адаптивная нейросетевая модель прогнозирования и управления качест­вом многоэтапных технологических процессов // Энергосбережение-Энергетика-Энергоаудит, 2010, № 4 (74), c. 62—70
29. Nastac L. and Zhang D. 3D Stochastic Modeling of Microstructure Evolution During the Solidification of Dendritic Alloys // 2nd International Congress on 3D Materials Science, TMS, 2014, pp. 17—18
30. Zhu M.F., Hong C.P., Stefanescu D.M. and Chang Y.A. Computational Modeling of Microstructure Evolution in Solidification of Aluminum Alloys. DOI: 10.1007/s11663-007-9052-3 // Metallurgical and Materials  Transactions B, 2007, Vol. 38B, рp. 517—524.

Повний текст: PDF