Análise de variabilidade na simulação numérica do processo de estampagem de um perfil em U

Abstract

Os processos de conformação estão entre os mais utilizados na indústria automóvel, aeronáutica e metalomecânica. A procura por produtos com melhor qualidade e menores custos de produção tem incentivado o interesse crescente por um robusto desenvolvimento e otimização destes processos, que tem em conta a variabilidade inerente aos mesmos. De forma a perceber quais as fontes de variabilidade mais importantes na estampagem de um perfil em U, esta tese apresenta um estudo numérico que visa analisar a influência da variabilidade de onze parâmetros de entrada diferentes (módulo de Young, coeficiente de Poisson, coeficientes de anisotropia, parâmetros da lei de Swift, espessura inicial da chapa, coeficiente de atrito e força do cerra-chapas) nos resultados de conformação (Deformação Plástica Equivalente, Redução de Espessura, Retorno Elástico, Alteração de Geometria e Força do Punção).Inicialmente foi utilizado o método de quasi-Monte Carlo com uma sequência de Sobol para analisar a influência da variabilidade dos parâmetros de entrada na variabilidade dos resultados do processo. Nesta fase, conclui-se que a variabilidade dos parâmetros de entrada afeta todos os resultados do perfil em U, principalmente a Alteração de Geometria. De seguida, através do cálculo dos índices de Sobol, é estimada a influência de cada um dos parâmetros de entrada nos valores máximos das variáveis de saída. Com esta análise foi possível concluir que o coeficiente de atrito, a espessura inicial da chapa, o coeficiente de encruamento e a constante C da lei de Swift, são os parâmetros de entrada que mais influenciam os resultados em estudo, sendo que as interações entre parâmetros de entrada só são relevantes na Alteração de Geometria. Por último, foram calculadas as distribuições dos índices de Sobol para todos os nós, de forma a analisar a influência dos parâmetros de entrada nos resultados ao longo do perfil em U. Esta análise permitiu concluir que o coeficiente de atrito, a constante C da lei de Swift e o coeficiente de encruamento são os parâmetros com mais influência na zona da aba e da curvatura superior, que o coeficiente de atrito é o parâmetro com mais influência na zona da curvatura inferior e que a espessura inicial e o coeficiente de atrito são os parâmetros com mais influência na zona da parede do perfil em U.

Forming processes are among the most used in the automotive, aeronautic and metalworking industry. The demand for quality enhanced products and lower production costs has encouraged the growing interest for a robust development and optimization of these processes which takes into account the inherent variability in them. In order to understand which are the most important sources of variability of a U-rail stamping process, this thesis presents a numerical study that aims to analyse the influence of the variability of eleven different input parameters (Young’s modulus, Poisson’s coefficient, anisotropy coefficients, parameters of Swift’s hardening law, initial thickness of the sheet metal, friction coefficient and Blank Holder force) in the forming process results (Equivalent Plastic Strain, Thickness Reduction, Springback, Geometry Modification and Punch Force).Initially the quasi-Monte Carlo method with a Sobol sequence was used to analyse the influence of the variability of the input parameters on the variability of the process results. In this phase, it is concluded that the variability of the input parameters affects all the results of the U-rail, mainly the Geometry Modification. Then the influence of each of the input parameters, for the maximum values of the output variables, is estimated by calculating the Sobol indices. With this analysis it was possible to conclude that the friction coefficient, the initial thickness of the sheet metal, the hardening coefficient and the Swift’s Law constant, C, are the input parameters that most influence the results under study, and the interactions between input parameters are only relevant for the Geometry Modification. Lastly, distributions of the Sobol indices were calculated for all nodes, in order to analyse the influence of the input parameters throughout the U-rail geometry. This analysis allowed to conclude that the friction coefficient, Swift’s law constant C and the hardening coefficient are the parameters with the most influence in the tab and upper curvature areas, that the friction coefficient is the parameter with the most influence in the lower curvature area and that the initial thickness and the friction coefficient are the parameters with the most influence in the wall area of the U-rail.