Initial Blank Design of Deep Drawn Metal Matrix Composites Using Inverse Finite Element Method
محل انتشار: بیستمین کنفرانس سالانه مهندسی مکانیک
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,478
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_307
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
چکیده مقاله:
The inverse finite element method was derived from ideal forming to predict the initial blank of sheet forming process and the strain distribution according to the geometry of final product. In this paper an inverse finite element method has been presented to obtain strain and stress distribution in final shape and design initial blank of deep drawing process. The procedure is as following: First, strain distribution in deep drawn part is estimated by kinematics formulations. Then by using Hill’s anisotropic plasticity and according to the associated plastic flow rule, stress distribution is obtained in deep drawn composite part. Finally, initial blank is designed by considering external forces between the sheet and the tools. The accuracy of the present method is evaluated by comparison with ABAQUS for a square cup example. The results are in good agreement with the results of ABAQUS.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hashem Zamanian
Center of Excellence in Design, Robotics and Automation, Department of Mechanical Engineering, Sharif University
Mohammad Kankarani Farahani
Center of Excellence in Design, Robotics and Automation, Department of Mechanical Engineering, Sharif University
Ahmad Assempour
Professor of Mechanical Engineering Department, Sharif University of Technology, Tehran, 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 :