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Title: Implementação de método híbrido para determinação de parâmetros de encruamento
Authors: Silva, Cristiano Pereira da
Orientador(es):: Malcher, Lucival
Assunto:: Algoritmos genéticos
Manufatura aditiva
Issue Date: 8-Jul-2024
Citation: SILVA, Cristiano Pereira da. Implementação de método híbrido para determinação de parâmetros de encruamento. 2024. 157 f., il. Tese (Doutorado em Ciências Mecânicas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2024.
Abstract: O processo de identificação de parâmetros utilizando variadas metodologias de otimização tem se mostrado uma ferramenta importante na determinação de parâmetros de modelos constitutivos característicos de materiais. O grau de complexidade da relação constitutiva do material é um fator determinante na escolha do método de otimização, uma vez que a função objetivo pode apresentar muitos mínimos ou máximos locais. No presente trabalho, em uma primeira etapa, desenvolveu-se rotinas computacionais na linguagem PYTHON que envolveram um algoritmo evolutivo, o Algoritmo Genético (GA), e um algoritmo baseado em gradiente, o Algoritmo de Levenberg-Marquardt Dividido (LMD), e propôs-se um modelo híbrido que unisse a robustez de busca do GA e a velocidade e precisão do Algoritmo LMD. As rotinas desenvolvidas foram testadas para diferentes funções objetivo obtendo-se soluções viáveis após um número reduzido de iterações. Em uma segunda etapa, utilizando-se os resultados obtidos via o teste de tração dos aços 4340 normalizado e recozido e a liga 1524 U2, inicialmente, desenvolveu-se uma rotina para automatizar a busca por características do material como o módulo de elasticidade, as tensões inicial de escoamento, máxima e de ruptura, além de propriedades como resiliência e tenacidade e, por fim, aplicou-se as rotinas idealizadas, anteriormente, na determinação de parâmetros de encruamento segundo o modelo de Kleinermann e Ponthot (2003). O ponto crítico verificado foi o método dos Elementos Finitos, aqui representado pelo sistema HYPLAS. Um sistema acadêmico útil no desenvolvimento do método híbrido, mas que adicionou a cada iteração do GA e do Algoritmo LMD diversos segundos de processamento. Ao final do trabalho, em uma terceira etapa, foi realizado um estudo de caso envolvendo outro modelo constitutivo. Buscou-se verificar a aplicabilidade do modelo de materiais porosos de Gurson (1977) na caracterização das propriedades mecânicas de corpos de prova produzidos via manufatura aditiva. Foram mensuradas a curva de endurecimento do material até a fratura e o nível de porosidade inicial e crítica em diferentes pontos e direções de deposição do metal. Observou-se que a porosidade do material variou de 5% a 18% ao longo das direções de deposição, o que influenciou as características de resistência, como tensão de escoamento, módulo de elasticidade e nível de deformação plástica acumulada na fratura. Por fim, verificou-se que o modelo baseado em Gurson (1977) consegue descrever o comportamento mecânico de materiais fornecidos por manufatura aditiva e pode ser utilizado como alternativa para predizer a fração de vazio volumétrico, um defeito presente nesses tipos de materiais.
Abstract: The process of identifying parameters using various optimization methodologies has been shown to be an important tool in the determination of parameters of constitutive models characteristic of materials. The degree of complexity of the constitutive relationship of the material is a determining factor in the choice of the optimization method, since the objective function can have many local minimums or maximums. In the present work, in a first stage, computational routines were developed in the PYTHON language that involved an evolutionary algorithm, the Genetic Algorithm (GA), and a gradient-based algorithm, the Divided Levenberg-Marquardt Algorithm (LMD), and a hybrid model was proposed that would unite the search robustness of GA and the speed and precision of the LMD Algorithm. The developed routines were tested for different objective functions, obtaining viable solutions after a reduced number of iterations. In a second step, using the results obtained through the tensile test of the normalized and annealed 4340 steels and the 1524 U2 alloy, initially, a routine was developed to automate the search for material characteristics such as modulus of elasticity, initial yield strengths, maximum and rupture stresses, as well as properties such as resilience and toughness and, finally, the previously idealized routines were applied in the determination of hardening parameters according to the model of Kleinermann and Ponthot (2003). The critical point verified was the Finite Element method, represented here by the HYPLAS system. An academic system useful in the development of the hybrid method, but one that added several seconds of processing to each iteration of GA and the LMD Algorithm. At the end of the work, in a third stage, a case study involving another constitutive model was carried out. The aim of this study was to verify the applicability of porous materials model of Gurson (1977) in the characterization of the mechanical properties of specimens produced per additive manufacturing. The hardening curve of the material until fracture and the initial and critical porosity level were measured at different points and directions of metal deposition. It was observed that the porosity of the material varied from 5% to 18% along the deposition directions, which influenced the strength characteristics, such as yield stress, modulus of elasticity and level of plastic deformation accumulated in the fracture. Finally, it was found that the model based on Gurson (1977) can describe the mechanical behavior of materials supplied by additive manufacturing and can be used as an alternative to predict the volumetric void fraction, a defect present in these types of materials.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)
Description: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2024.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Ciências Mecânicas
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