Efeitos da redução de espessura no processo de laminação a frio na conformabilidade de chapas metálicas utilizando ANFIS

Scientific Reports volume 12, Artigo número: 10434 (2022) Citar este artigo

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A laminação a frio tem um efeito prejudicial na conformabilidade das chapas metálicas. É, no entanto, inevitável na produção de superfícies de chapa de alta qualidade. Os efeitos da laminação a frio nos limites de conformação de chapas extensíveis não são investigados de forma abrangente na literatura. Neste estudo, um estudo experimental é conduzido para observar o efeito de diferentes reduções de espessura de laminação a frio na conformabilidade de chapas metálicas. Como o procedimento experimental de tais testes é caro, uma inteligência artificial também é adotada para prever os efeitos da redução da espessura a frio na conformabilidade das chapas metálicas. A este respeito, as folhas St14 são examinadas usando experimentos de tração, metalografia, laminação a frio e punção hemisférica de Nakazima. Os dados obtidos são posteriormente utilizados para treinar e testar um modelo de sistema de inferência difusa de rede neural adaptativa (ANFIS). Os resultados indicam que a laminação a frio reduz a conformabilidade das chapas sob condições de carregamento por estiramento. Além disso, o comportamento à tração da chapa altera-se consideravelmente devido à redução da espessura a frio da mesma chapa metálica. O modelo ANFIS treinado também foi treinado e testado com sucesso na previsão da formação de diagramas de limites. Este modelo poderia ser usado para determinar deformações limites de formação em outras condições de redução de espessura. Discute-se que a determinação da formação de diagramas limites não é uma propriedade intrínseca da composição química das chapas metálicas e muitos outros fatores devem ser levados em consideração.

A determinação do limite de formação da chapa metálica é vital no projeto da geometria final dos produtos de chapa. É também um dos principais testes de controle de qualidade em fábricas de estampagem profunda e conformação de chapas. Em contraste com os testes de tração, a determinação do limite de formação envolve um número maior de amostras e procedimentos de teste complicados. Na tentativa de evitar esses testes caros e demorados, existem numerosos métodos analíticos propostos na literatura para o cálculo de FLDs usando dados de curvas de teste de tração uniaxial . Entretanto, curvas de tração uniaxiais não podem ser uma fonte confiável na determinação de limites de conformação6. Como Wu et al.7 mostraram experimentalmente que chapas com pequenas diferenças nas curvas de tração uniaxiais apresentavam diferenças consideráveis ​​em seus FLDs devido aos efeitos de suas texturas. Portanto, embora as curvas de tração forneçam um sentido intuitivo na formação de limites, não são suficientes para calcular FLDs exatos.

Atualmente é aceito que a melhor forma de obter as curvas limite de formação são testes experimentais para cada lote de produtos em chapa. Os limites de formação dependem de muitos fatores, incluindo condições de carga, espessura da chapa, bem como propriedades microestruturais da chapa. Não existe um modelo que considere todos os parâmetros geométricos, de carregamento e microestruturais. Assim, os modelos não podem ser confiáveis ​​mesmo que apresentem resultados aceitáveis ​​em circunstâncias específicas.

Recentemente, tem havido uma utilização crescente de inteligência artificial e lógica difusa em muitos campos de pesquisa. Os efeitos dos parâmetros geométricos nos limites de formação foram examinados por Elangovan et al.8 utilizando rede neural artificial (RNA). O modelo RNA foi treinado usando conjuntos de datas obtidos em experimentos. O modelo treinado foi posteriormente contratado para prever o FLD para um conjunto de novos parâmetros geométricos da folha. O comportamento do limite de formação em diferentes condições de carregamento e temperatura foi investigado por Kotkunde et al.9 utilizando RNA. Os limites de formação previstos usando o método RNA estavam em concordância aceitável com os resultados experimentais. Condições térmicas extremas e de taxa de carregamento são difíceis de aplicar e examinar experimentalmente nos limites de formação. Em estudo de Mohamed et al.10, é demonstrado que a RNA poderia ser empregada para prever FLD. Derogar e Djavanroodi11 demonstraram a capacidade da RNA em previsões de limites de formação de chapas metálicas.