|
Práce přispívá k rozšíření těchto teoretických
poznatků oboru:
1) Analyzuje nepřesnosti vzniklé teplotním
gradientem po délce termočlánku
2) Navrhuje metodu korekce naměřených dat zatížených
chybou při měření
3) Uplatňuje metodu pro zpřesnění termofyzikálních
dat tzv. zpětnou simulaci
4) Popisuje predikci grafitu pomocí obrazové analýzy
Okamžitý
přínos práce pro praxi:
1) Je sestavena ucelená databáze termofyzikálních
údajů pro litiny, zvláště litinu s kuličkovým grafitem
pro použití v simulačních programech sloužících pro výpočet
teplotního pole
2) Termofyzikální údaje převzaté od jednotlivých
autorů jsou navzájem porovnány
3) V práci je zpracována souhrnná databáze
transformačních diagramů pro LKG, včetně číselných
hodnot zadávaných pro výpočet struktur v libovolném
simulačním programu sloužících pro výpočet
mikrostruktury odlitků
4) Je zde provedena důkladná analýza měření
rychlosti ultrazvuku jako kontrolní metody pro hodnocení
vlastností odlitku
Experiment
založený na měření vlastností matrice odlitků z GJS (LKG)
o stejném chemickém složení, které se liší jen svým
tvarem, a tudíž rychlosti odvodu tepla prokázal, že nelze
nalézt spolehlivou regresní funkci rychlosti průchodu
ultrazvukových vln vůči strukturním, resp. mechanickým
vlastnostem. Důsledkem tohoto faktu je, že nelze před započetím
měření rychlosti ultrazvuku stanovit, jaké jí mají odpovídat
hodnoty tvrdosti, pevnosti, tažnosti či dalších vlastností
matrice odlitku.
Proto, vždy před zavedením této kontrolní metody měření
do provozu je třeba provést přímé měření strukturních
a mechanických vlastností na statisticky významném počtu
vzorků. Znovu vytvořit kontrolní meze, a teprve následně
považovat tuto metodu za věrohodnou a průkaznou pro zjišťování
stavu kvality odlitků, s periodicky se opakujícími
kontrolami ověření trendů vlastností.
Zároveň nelze aplikovat korelační vztahy zjištěné na
jednom typu odlitku z LKG na druhý, a to ani v rámci jednoho
odlitku, z jedné oblasti na oblast druhou. To dokázal případ
třmenů, kdy i v rámci velmi blízkého okolí získáváme
odlišné statistické soubory. Neboť by bylo nutné dodržet
stejnou tloušťku materiálu, stejné rychlosti chladnutí ve
formě a přibližně stejné chemické složení, což v
provozních podmínkách není vždy možné.
Za zvlášť závažný výsledek považuji zjištění, že
naměřené statistické soubory většinou nepocházejí z
normálního rozdělení. To signalizuje na další
nepodchycené parametry ovlivňující měření a to i v
laboratorních podmínkách. Předpokládám, že se jedná o
vliv lokální nehomogenity chemického složení, stavu
struktury matrice, parametrů grafitu a rovněž i vlivu
metodiky měření.
Prokázalo se, že hodnoty zjištěné v povrchové vrstvě
vzorků (HB, chemické složení, ...) mají větší rozptyl,
neboť popisují u vzorků jen vrstvu v řádu mm do hloubky.
Vlivem toho jsou taková měření citlivější na místní
odlišnosti vlastností. Zatímco měření přes celou stěnu
odlitku (rychlost ultrazvuku) zahrnují příspěvek od celé
stěny, díky čemuž jsou méně náchylná k místním
nehomogenitám. Z toho vyplývá jejich mnohem menší
rozptyl.
Hodnoty teploty změřené pomocí termočlánků nelze vždy
považovat za správné a přesně zaznamenávající skutečnost.
Vedle chyb termočlánků a měřících souprav, které lze
dopředu předvídat a korigovat, jsou největším problémem
při měření nepřesnosti vzniklé teplotním gradientem po
délce termočlánku. Nejpřesnějšího měření lze proto
dosáhnout, pokud je po délce termočlánku co nejmenší
teplotní spád. To znamená, že je vhodné, pokud je konec
termočlánku ve stěně litého kovu alespoň několik
centimetrů. V praxi je však tato zásada mnohdy nesplnitelná.
Navržený způsob korekce dat vychází z porovnání naměřeného
průběhu teplot a jeho charakteristických teplot s tabelovanými
daty, nebo s průběhem teplot na odlitku ze stejné slitiny,
kde byl splněn požadavek na omezený teplotní gradient po délce
termočlánku.
V práci jsem na příkladě odlitku motocyklového kola prokázal,
že navržená metoda korigování naměřených dat je
prakticky použitelná pro opravu dat získaná z měření
zatížené chybou vlivem teplotního spádu po dálce termočlánku.
Tento případ se vyskytuje poměrně často, neboť jsme
mnohdy nuceni měřit ve stěnách odlitků, které jsou tloušťek
řádově milimetrů.
Dále jsem prokázal, že jediným efektivním způsobem, jak
zvýšit přesnost při simulacích lití a chladnutí odlitků,
je použití přesnějších termofyzikálních dat popisujících
jednotlivé materiály v řešené sestavě za rozdílných
teplot. Navrhl jsem experiment, který slouží k zpřesnění
termofyzikálních údajů pro potřeby simulace - zpětná
simulace. Tento postup jsem experimentálně potvrdil jako použitelný
pro praxi a sloužící pro zpřesnění počítačových
simulací teplotního pole.
Pro praktické použití jsem sestavil ucelenou databázi
termofyzikálních hodnot zvláště pro GJS (LKG) vstupujících
do simulačních výpočtů a porovnal jsem hodnoty pocházející
od různých autorů.
V praxi jsme přesto s chemickým složením modelovaného
odlitku vždy mimo tabelovaná data ze kterých byla určena příslušná
termofyzikální data vstupující do výpočtu. Proto je třeba
hodnotit, jak velké chyby se můžeme dopustit. Hodnocení a
vzájemné porovnávání termofyzikálních parametrů je
nutné vždy s ohledem na řešený problém, neboť porovnání
rozdílu v samotných číslech nám neposkytuje zcela jasnou
představu o tom, co tyto rozdíly znamenají při použití
ve výpočet v simulačních programech. Možným způsobem,
jak porovnat tato data, je provést výpočet za použití dat
pro více slitin. Následný rozdíl v teplotě je dán jak
termofyzikálními vlastnostmi slitin, tak i geometrii samotného
odlitku a teplotními vlastnostmi formy.
Na základě analýzy křivek chladnutí můžeme získat
odpověď, jak velké maximální chyby se můžeme dopustit.
Navržený postup ukázal, že i při použití blízkých dat
pro jednu materiálovou skupinu (v rámci disertační práce
pro GJS), lze získat rozdílné výsledky v teplotě v řádu
desítek 0C a času v řádu až desítek minut. Tento postup
je zvlášť důležitý pro praxi, kdy máme konkrétní
tvary odlitků a k dispozici termofyzikální hodnoty pro
slitiny o blízkých chemických složeních od modelovaného
odlitku.
Rovněž porovnání vstupních hodnot pro výpočet struktury
odlitků v simulačních programech neposkytuje zcela jasnou představu
o procentuálním rozdílu struktury po výpočtu. Při použití
dat získaných pro slitiny o odlišném chemickém složení,
byť pro jednu materiálovou skupinu (jako zde litiny s kuličkovým
grafitem), získáváme rozdíl v podílu jednotlivých složek
v řádu až desítek procent. Takový výpočet je nepoužitelný
v praxi. Proto je nutné použít i zde co nejpřesnější
data pocházející z transformačních diagramů. Za tím účelem
jsem do práce zahrnul ucelenou databázi vstupních
transformačních diagramů pro GJS (LKG) a jim příslušejících
hodnot určených pro použití v simulačních programech.
U simulovaných hodnot tvrdosti se zobrazuje pro celý odlitek
třmene jedna hodnota tvrdosti či jen její omezený
interval. To neodpovídá experimentálně zjištěným hodnotám.
Je zřejmé, že pro lepší výpočty je třeba zadávat přesnější
data propisující tvrdost v závislosti na čase
transformace, než uvádějí současné transformační
diagramy.
Prokázal jsem jako použitelný postup určování parametrů
grafitu na základě spojení obrazové analýzy a teplotního
pole určeného ze simulace. Tohoto výsledku jsem použil pro
predikci grafitu, kterou jsem v praxi ověřil na vybraných místech
odlitku. Bylo prokázáno, že spojení počítačové
simulace teplotního pole a vyhodnocování matrice pomocí
obrazové analýzy může přinést mnohem komplexnější
pohled na odlitek. Ukázalo se, že počítačová simulace
dokáže zachytit rozdíly v teplotním průběhu jednotlivých
míst na odlitku. Průběh křivek chladnutí navíc dobře
korespondoval s teoretickými předpoklady o tvorbě grafitu.
Přestože se daný příklad zabýval parametry grafitu, lze
daný postup aplikovat i na jiné veličiny, které nejde zatím
přímo simulovat (struktura, mechanické vlastnosti a podobně).
Stáhnout
PDF soubor s kap 15 - 21 (0,3 MB)
Předcházející kapitola: Kap.
16: Diskuse výsledků
Následující kapitola: Kap.
18: Summary
Upozornění: Pokud
použijete část z moji disertační práce, dodržujte
Autorský zákon a dbejte na správnost citací |
