Finite element modeling of microstructural changes in Al6063-O based on BP neural network
Información complementaria del Formato de Identificación Trabajo de Grado
- Autores:
-
Montenegro González, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39326
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/39326
- Palabra clave:
- Mecanizado
Método de elementos finitos
Propagación inversa (Inteligencia artificial)
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
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To model the evolution of grain size in orthogonal machining, the Johnson-Cook constitutive model for plasticity was used, a model that was calibrated at high rates of deformation and high temperatures in a coupled manner. Subsequently, a model for the evolution of grain size based on statistical learning was trained. Finally, this grain model was tested and validated in finite element simulations of DWIT tests to finally culminate with orthogonal machining simulations. It was found that it is possible to accurately represent the plastic behavior of the Al6063-O with the JC model. Likewise, an inversely proportional relationship between the grain size and the deformation and deformation rate was demonstrated, with the temperature being directly proportional. With a model based on statistical learning, it was possible to predict grain size with a standard deviation of 0.0021 mm; however, it was not possible to validate the model in the orthogonal cutting simulations."--Tomado del Formato de Documento de Grado"El acabado superficial de los productos mecanizados es un factor influyente en desempeño funcional de la pieza. Durante el mecanizado, el tamaño de grano superficial es modificado; en consecuencia, las propiedades mecánicas de la superficie son diferentes a las del material virgen. Para modelar la evolución del tamaño de grano en el mecanizado ortogonal, se utilizó el modelo constitutivo de Johnson-Cook para plasticidad, modelo que fue calibrado a altas tasas de deformación y altas temperaturas de una manera acoplada. Posteriormente, un modelo para la evolución del tamaño de grano basado en aprendizaje estadístico fue entrenado. Finalmente, este modelo de grano fue probado y validado en simulaciones de elementos finitos de ensayos DWIT para finalmente culminar con las simulaciones de mecanizado ortogonal. Se encontró que es posible representar acertadamente el comportamiento plástico del Al6063-O con el modelo JC. Asimismo, se demostró una relación inversamente proporcional entre el tamaño de grano y la deformación y tasa de deformación, con la temperatura es directamente proporcional. Con un modelo basado en aprendizaje estadístico, se logró predecir el tamaño de grano con una desviación estandar de 0.0021 mm; sin embargo, no se logró validar el modelo en las simulaciones de corte ortogonal."--Tomado del Formato de Documento de GradoIngeniero MecánicoPregrado48 hojasapplication/pdfengUniversidad de los AndesIngeniería MecánicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Mecánicainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaFinite element modeling of microstructural changes in Al6063-O based on BP neural networkTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMecanizadoMétodo de elementos finitosPropagación inversa (Inteligencia artificial)IngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=FhpNaxkAAAAJvirtual::2042-1https://scholar.google.es/citations?user=1XAqBi0AAAAJvirtual::2043-10000-0003-3134-823Xvirtual::2042-10000-0002-2079-4771virtual::2043-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000278483virtual::2042-1429bc57d-8f49-47a2-ad42-ba99a44b4693virtual::2042-1a5c5759b-46d3-444c-ada4-d185b4065993virtual::2043-1429bc57d-8f49-47a2-ad42-ba99a44b4693virtual::2042-1a5c5759b-46d3-444c-ada4-d185b4065993virtual::2043-1THUMBNAILu821258.pdf.jpgu821258.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7997https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2704218d-59e1-4505-bf7d-f59adde270ba/download6d80e72aeb7844036cf9e4cfffe276ebMD55TEXTu821258.pdf.txtu821258.pdf.txtExtracted texttext/plain98836https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/228e07cf-f37c-4e92-99e2-b96ccb13e496/download70b5e811e3a4a84d4804f7f154a88c8bMD54ORIGINALu821258.pdfapplication/pdf24555011https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/36713ba0-7d58-4c9a-a5d9-f292adde0bab/download7cbb910ece1b1cf7c24b4d235eb8cd1bMD511992/39326oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/393262024-03-13 12:06:42.207https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |