20.11.2017 | Ausgabe 11/2017

Autonome Optimierung von Anschnitt- und Speiserdesign für Stahlgussteile

Maße des gegossenen 10 kg WCB-Ventilgehäuses für die autonome Optimierung der Anschnitt- und Speiserauslegung. / Quelle: R.R. Stevenson

Gießerei-Ingenieure im Stahlguss nutzen seit Jahren die Technik der Gießprozesssimulation, um Werkzeuge zu entwerfen und Prozessparameter festzulegen; oberstes Ziel dieses Prozesses ist es, die geforderten Qualitätsstandards der Kunden möglichst kostengünstig zu erfüllen. Die Entwicklungsabteilungen in Stahlgießereien stehen heutzutage mehr denn je vor ressourcentechnischen Herausforderungen, bedingt durch kurze Durchlaufzeiten, steigende Qualitätsanforderungen und einen Mangel an qualifi zierten Ingenieuren. Die Zeit, die zur Beurteilung möglicher Werkzeug- und Prozessablauf-Optionen durch manuelle Simulation mittels Gießprozesssimulations-Software benötigt wird, übersteigt oft den Zeitrahmen, den der Ingenieur zur Verfügung hat.  

Diese Arbeit zeigt detailliert eine neue Methodik zur Nutzung kommerziell verfügbarer Gießprozesssimulations-Software, mit dem Ziel, den Gießerei-Ingenieur in der zeitaufwendigen Arbeit beim Erstellen und Analysieren zahlreicher Einzel-Simulationen zu entlasten. Die neue Methodik wird als autonome Optimierung bezeichnet; hierdurch wird der benötigte Zeitaufwand für den Software-Bediener zum Erstellen und Analysieren einzelner Simulationen reduziert, indem der Bediener in der Lage ist, viele verschiedene Auslegungs-Möglichkeiten (das heißt, die Verwendung verschiedener Gieß- und Werkzeug-Geometrien und/oder unterschiedlicher Prozessparameter wie Gießtemperatur oder Gießzeit) aus einer Einstellung auszuführen, ohne eingreifen zu müssen, um jegliche Änderungen an den vielen unterschiedlichen möglichen Auslegungs-Simulationen  vorzunehmen. Außerdem soll durch die autonome Optimierung die Zeit reduziert werden, die ein Bediener zum Aufrufen der Simulationsergebnisse benötigt, da durch statistische Methoden die Bewertung von Daten aus vielen verschiedenen Auslegungen sofort erfolgt. Durch die autonome Optimierung wird die herkömmliche Methode des manuellen Erstellens und Simulierens individueller Auslegungen ergänzt, bzw. in manchen Fällen sogar ersetzt. Diese Arbeit zeigt detaillierte Beispiele, bei denen autonome Optimierung zur Auslegung der Anschnitt und Speisersysteme im Stahlguss angewandt wurde.

 

Autonomous Optimization of Gating and Risering Design for Steel Castings

Foundry engineers have been using casting process simulation technology to design tooling and select process parameters for the steel casting process for years with the ultimate goal of meeting the required quality standards of the customer in the most cost eff ective manner. The foundry engineering departments in steel foundries today are challenged more than ever from a resources standpoint due to short lead times, increasing quality requirements and shortages of qualifi ed engineers. The time it takes to evaluate potential tooling and process design options by manually simulating them, using casting process simulation software, will often exceed the time available to the engineer. This paper details a novel methodology utilized by a commercially available casting process simulation software that seeks to relieve the foundry engineer of the time consuming labor involved in setting up and analyzing numerous diff erent individual simulations. The new methodology is referred to as autonomous optimization and it greatly reduces the amount of time required by the software operator to set up and analyze individual simulations by allowing the operator to run many diff erent design possibilities (i.e., using diff erent casting and tooling geometries and/or diff erent process parameters such as pouring temperature or pouring time) from one set up without intervening to make any changes for the many diff erent possible designs that will be simulated. Furthermore, autonomous optimization seeks to reduce the time that an operator spends accessing simulation results by using statistical tools to evaluate data from many diff erent designs at once. Autonomous optimization complements, and in some cases replaces, the traditional methodology of manually setting up and simulating individual designs. This paper details examples where autonomous optimization has been used to design gating and risering systems for the steel casting process.  

 

 


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