Process Parameters Optimization in Gas Blow Forming of Pin-type Metal Bipolar Plates using Taguchi and Finite Element Methods

سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 183

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_ADMTL-10-2_010

تاریخ نمایه سازی: 18 اردیبهشت 1400

چکیده مقاله:

Metal bipolar plates are the most important parts of the fuel cells and recently these plates are used instead of graphite ones.In the present study, gas blow forming of a pin-type aluminum ۵۰۸۳ bipolar plate has been studied. After the simulation of the process, the FE model has been validated using experimental results. Then, the effects of parameters including maximum pressure of the gas, pressurization profile and corner radius of the pin on thinning ratio and forming depth of final part have been investigated. Nine experiments were designed using the Taguchi L۹ orthogonal array and the experiments were performed using the FE model. The signal to noise (S/N) ratio and the analysis of variance (ANOVA) techniques were carried out to determine the effective parameters and the contribution of each parameter. The maximum pressure of ۱.۲ MPa, SP۲ pressurization profile and corner radius of ۰.۲ mm lead to the minimum thinning ratio. Also, it was found that to maximize the forming depth, the maximum pressure of ۲ MPa, SP۱ pressurization profile and corner radius of ۰.۳ mm should be selected. Also, ANOVA analysis showed that the most significant parameters on thinning ratio and forming depth are corner radius and maximum pressure, respectively.

نویسندگان

M. Moradian

Department of Mechanical Engineering, University of Urmia, Iran

A. Doniavi

Department of Mechanical Engineering, University of Urmia, Iran

V. Modanloo

Young Researchers and Elite Club, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran

V. Alimirzaloo

Department of Mechanical Engineering, University of Urmia, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :