Técnicas de análise de sensibilidade aplicadas ao processo de estampagem de uma taça quadrada

Abstract

Com o aumento da competitividade industrial é crucial conhecer bem os processos de conformação de chapas metálicas, de modo a que estes possam ser otimizados e consequentemente reduzir os tempos e custos de produção. Assim, nesta dissertação é aplicada uma análise de sensibilidade ao processo de estampagem de uma taça quadrada, com o objetivo de compreender como as propriedades do material e condições do processo podem influenciar a estampagem. É estudada a influência da variabilidade do módulo de Young, do coeficiente de Poisson, dos coeficientes de anisotropia, dos parâmetros constitutivos da lei de Swift, da espessura inicial da chapa, do coeficiente de atrito e da força do cerra chapas. O objetivo é avaliar a influência da variabilidade destes parâmetros de entrada, na deformação plástica equivalente, na alteração de geometria, na redução de espessura, na força do punção e no retorno elástico. A análise de sensibilidade é realizada por duas técnicas distintas, índices de Sobol e índices PAWN.Antes de ser aplicada a análise de sensibilidade, é importante perceber quais as zonas da taça mais sujeitas à variabilidade dos parâmetros de entrada. Concluiu-se que a aba da taça e a zona próxima ao raio de curvatura da matriz são as zonas mais afetadas, sendo a base da taça a zona menos afetada pela variabilidade nos parâmetros de entrada.Posteriormente, avaliou-se a estabilização dos índices de sensibilidade e concluiu-se que, para a mesma precisão de resultados, os índices PAWN requerem apenas 7,7% a 12,8% das simulações utilizadas para avaliar os índices de Sobol. Da análise de sensibilidade constatou-se que os parâmetros de entrada com mais influência na variabilidade dos parâmetros de saída são: o coeficiente de encruamento, o parâmetro C da lei de Swift e o coeficiente de anisotropia a 90º. Ambos os índices de sensibilidade fornecem resultados semelhantes para todos os parâmetros de saída, exceto para o retorno elástico, para o qual se mostrou que os índices PAWN são mais precisos quando aplicados a um conjunto de dados que segue uma distribuição multimodal.

With the industrial competitiveness increasing day by day, it is crucial to have knowledge about the processes of conformation of metallic plates, in order to optimize that process and consequently decrease time and costs of production. In this dissertation it is applied a sensitivity analysis to the stamping process of a square cup with the aim of understanding how the material properties and the process conditions can influence that same process. The variability influence of the Young’s module, Poisson’s coefficient, anisotropy coefficients, constitutive parameters of Swift’s law, sheet thickness, friction coefficient and blank-holder force is studied. The objective is to evaluate the variability influence of these input parameters, on the variability of equivalent plastic strain, geometry change, thickness reduction, punch force and springback. This sensitivity analysis is made using two techniques: PAWN indices and Sobol indices.Before applying the sensitivity analysis, it is important to understand which zones of the square cup were more affected by inputs variability. It was concluded that the cup flange and the region near the curvature radius of the die are the most affected regions, and the cup base is the region least affected by the variability in the input parameters.Afterwards, the stabilization of the sensitivity indices was evaluated and it was concluded that, for the same results precision, the PAWN indices require only 7.7% to 12.8% of the simulations used to evaluate the Sobol indices. The sensitivity analysis showed that the input parameters with more influence on the variability of the output parameters are: the hardening coefficient, the parameter C of Swift’s law and the anisotropy coefficient at 90º. Both sensitivity indices provide similar results for all outputs, except springback, for which we can conclude that PAWN indices are more accurate than Sobol indices when the data follows a multimodal distribution.