Messa a punto e ottimizzazione della colata di teste cilindri tramite l'applicazione di MAGMAfrontier
EnginSoft
22-23 October 2012 Pacengo del Garda
(VR) - Italy

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EnginSoft Users' Meeting 2006
Le Tecnologie CAE nell'Industria

Messa a punto e ottimizzazione della colata di teste cilindri tramite l'applicazione di MAGMAfrontier

Bianchi Daniele - Fonderie Mario Mazzucconi

Abstract

Il presente lavoro descrive i risultati ottenuti dalle prime esperienze maturate con l'utilizzo del modulo MAGMAfrontier presso la fonderia Mario Mazzucconi. Il progetto di ottimizzazione viene generato mediante una procedura semi automatica selezionando i parametri soggetti a variazioni da un “template” predefinito o personalizzato. Il raggiungimento degli obiettivi sarà valutato sulla base di algoritmi genetici multi obiettivo (MOGA) che sono in grado di trovare differenti soluzioni efficienti nell'ambito del “design problem”.

In questa presentazione MAGMAfrontier è applicato a due progetti distinti.

La prima analisi è implementata per la valutazione del sistema di alimentazione di una testa a 5 cilindri in linea. Gli obiettivi definiti nel progetto sono legati all'ottenimento di un getto sano, minimizzando il volume totale del montante. La definizione di geometrie parametriche all'interno del pre-processore di MAGMASOFT e le variabili di input come la dimensione e la posizione del montante all'interno del sistema d'alimentazione permettono di generare il progetto di ottimizzazione.

La seconda attività si inquadra nella taratura del coefficiente di scambio termico che intercorre all'interfaccia tra uno anima/stampo in sabbia e una lega d'alluminio durante il processo di colata in gravità. In tal senso è eseguita una colata campione sperimentale, durante la quale sono rilevate le curve temperatura- tempo. L'HTC è determinato tramite calcolo inverso sulla base dei risultati acquisiti e viene descritto in funzione della temperatura. L'elaborazione dei dati ed il calcolo del coefficiente di scambio termico sono effettuati con un metodo chiamato “Inverse Optimization”.


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