1 |
Efficient FE Modeling of Large Casted Parts / Effektiv FE modellering av stora gjutna detaljerAmirapu, Lalitha Swetha, Yalamanchili, Haswanth January 2023 (has links)
The design and analysis of large casted parts present significant challenges due to their complex geometry. Finite Element (FE) modeling is a vital tool for understanding the performance of casted components. However, the computational requirements associated with these parts often lead to excessive processing times and resource utilization. This thesis aims to enhance the efficiency of the mid-surface model creation by developing an FE modeling approach suited explicitly for large casted components. The study begins by exploring the background of casted parts and their applications. A comprehensive analysis of modeling and meshing techniques is conducted, emphasizing their application to large casted components. Building upon this knowledge, different ideas are examined, leading to the proposal of a methodology combining CAD strategies for design features, hybrid meshing techniques, and approaches aimed at reducing FE modeling time to streamline the overall process.To validate the proposed approach, a series of case studies involving casted parts with varying levels of complexity are undertaken. Real-world casting process parameters are considered, highlighting the advantages and limitations in each ideation phase. The proposed methodology is tested and show cased to expert engineers to evaluate its efficiency and feasibility. Furthermore, the efficiency of the new approach is quantitatively evaluated in terms of processing time. The developed methodology offers engineers and researchers a powerful tool to accelerate the design process and optimize FE modeling time while managing computational costs. As industries continue to push the boundaries of size and complexity in casted part design, the insights and techniques presented in this thesis offer a valuable resource for addressing the various engineering challenges inherent in future endeavors. / Utformningen och analysen av stora gjutna delar innebär betydande utmaningar på grund av deras komplexa geometri. Finita Element (FE)-modellering är ett viktigt verktyg för att förstå prestandan hos gjutna komponenter. De beräkningskrav som är förknippade med dessa delar leder dock ofta till alltför långa handläggningstider och resursutnyttjande. Detta examensarbete syftar till att förbättra effektiviteten av skapandet av mittyteta modeller genom att utveckla en FE-modelleringsmetod som är specifikt lämpad för stora gjutna komponenter. Studien börjar med att utforska bakgrunden till gjutna delar och deras tillämpningar. En omfattande analys av modellerings-och diskret iseringstekniker genomförs, med tonvikt på deras tillämpning på stora gjutna komponenter. Med utgångspunkt i denna kunskap undersöks olika idéer, vilket leder till förslaget om en metod som kombinerar CAD-strategier för designfunktioner, hybridmodelleringstekniker och tillvägagångssätt som syftar till att minska FE-modelleringstiden för att effektivisera den övergripande processen. För att validera det föreslagna tillvägagångssättet genomförs en serie fallstudier som involverar gjutna delar med varierande nivåer av komplexitet. Verkliga gjutprocessparametrar beaktas, vilket belyser fördelarna och begränsningarna i varje idéfas. Den föreslagna metoden testas och visas upp för expertingenjörer för att utvärdera dess effektivitet och genomförbarhet. Dessutom utvärderas effektiviteten av det nya tillvägagångssättet kvantitativt i termer av handläggningstid. Den utvecklade metoden erbjuder ingenjörer och forskare ett kraftfullt verktyg för att påskynda designprocessen och optimera FE-modelleringstiden samtidigt som de hanterar beräkningskostnader. När industrier fortsätter att tänja på gränserna för storlek och komplexitet idesign av gjutna delar, erbjuder de insikter och tekniker som presenteras i denna avhandling en värdefull resurs för att ta itu med de olika tekniska utmaningarna som är inneboende i framtida strävanden.
|
Page generated in 0.1936 seconds