What’s New – FLOW-3D CAST 2022R1

สิ่งใหม่ใน FLOW-3D CAST 2023R1

ในรุ่น 2023R1 ทุกผลิตภัณฑ์ในตระกูลซอฟต์แวร์ FLOW-3D ได้รับการปรับปรุงทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) ทั้งหมด โดยเฉพาะ FLOW-3D CAST 2023R1 ที่เป็นรุ่น 2023R1 ขณะนี้สนับสนุน Windows 11 และ RHEL 8 ให้ความสามารถในการใช้งาน นอกจากนี้ โปรแกรมติดตั้งของ Linux ของเราได้รับการปรับปรุงให้สามารถรายงานส่วนประกอบที่ขาดหายไปได้ และไม่ต้องขอเข้าถึง root-level แล้ว ทำให้กระบวนการติดตั้งง่ายขึ้นและปลอดภัยมากขึ้น และสำหรับผู้ที่ได้ทำการปรับเปลี่ยนการทำงานเป็นอัตโนมัติ เราได้เพิ่มอินเทอร์เฟซ(interface) คำสั่งให้กับตัวแปลงไฟล์นำเข้าของเรา เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบการทำงานของกระบวนการของคุณด้วยไฟล์นำเข้าที่อัพเดทแล้ว แม้อยู่ในรูปแบบที่มีการกดข้ามขั้นตอน

คุณลักษณะขั้นสูงใน FLOW-3D CAST 2023R1 ช่วยให้ผู้ใช้สามารถ

ปรับปรุงประสิทธิภาพการชุบ, รวมถึงเมื่อทำการหล่อชิ้นงานขนาดใหญ่ (Giga-castings)
แก้ไขปัญหาการสึกหลอที่อุปกรณ์ตัวอย่าง
จำลองการหล่อชิ้นงานที่ซับซ้อนจากคาร์บอน และเหล็กสังเคราะห์ต่ำ
คำนึงถึงผลกระทบจากการแยกส่วนขนาดใหญ่ (macro-segregation)

การปรับปรุงการเคลื่อนที่ของ Plunger

เราได้ปรับปรุงการคำนวณเวลาการเคลื่อนที่ช้าเพื่อเพิ่มความแม่นยำ ลดการเข้าสู่อากาศ และขยายช่วงความถูกต้องเพื่อจัดการระดับการเติมน้อยลงทางด้านนี้ และเรายังเพิ่มความง่ายในการใช้งานให้กับผู้ใช้ ร่วมกับตัวช่วยคิดเวลาการเคลื่อนที่ช้าที่ปรับปรุงแล้วส่งผลที่น่าประหลาดใจ คุณสามารถใช้ข้อมูลจากตัวช่วยคิดหรือส่วนคำนวณเวลาการเคลื่อนที่ช้าของการกำหนดตำแหน่ง Plunger หรือกำหนดเวลาได้โดยง่ายดาย โดยใช้การคำนวณเครื่องมือช่วยคิดใหม่ และยังมีโปรไฟล์การเคลื่อนที่ชัดเจนที่ลดลงได้อย่างมีนัยสำคัญ เพื่อจะลดการเข้าสู่สภาวะอากาศกักขังที่เกิดขึ้นในช่วงสิ้นสุดได้การเคลื่อนที่ช้าลงอย่างมาก

Expanded PQ2 analysis

การหล่อชิ้นงานขนาดใหญ่เป็นกระบวนการที่ใช้ความถูกต้องในการคำนวณที่มาก และชิ้นงานขนาด Giga-castings อาจทำให้ซอฟต์แวร์จำลองต้องทนทานกับความซับซ้อนของกระบวนการนี้ การประมาณค่า Shot sleeve และ Plunger ด้วยเงื่อนไขเส้นความเร็วหรือการป้อนโลหะเป็นการทำให้กระบวนการรันที่รวดเร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม หากไม่มีการวิเคราะห์ PQ2 การทราบว่าเครื่องหล่อดันแรงสูง (HPDC) กำลังทำงานใกล้ขีดจำกัดหรือไม่ และอาจไม่ทำงานได้ตามที่คาดหวัง นั่นอาจเสี่ยงต่อคุณภาพของชิ้นงาน เราได้รับมาตรการดังกล่าวโดยการนำการวิเคราะห์ PQ2 ที่สามารถทำได้ดีเยี่ยมไปใช้กับการป้อนโลหะและเงื่อนไขความเร็ว ซึ่งทำให้เราสามารถลดเวลาในการทำงานได้อย่างมีนัยสำคัญ พร้อมกันยังคงความถูกต้องในการเติมป้อนเติมน้ำโลหะ แม้ในชิ้นงานที่ใหญ่ และซับซ้อนสูง

การคาดการณ์การกัดเซาะของแม่พิมพ์

แม่พิมพ์เมื่อถึงช่วงหนึ่งจะสิ้นอายุการใช้งานเนื่องจากหลายปัจจัย รวมถึงการกระทำที่ส่งผลต่อแรงกดทางกล แรงกดของแม่พิมพ์ที่เราใช้ในการศึกษาการสึกหรือเสื่อมสภาพนี้มีประโยชน์เป็นอย่างยิ่ง แต่จนถึงตอนนี้ยังไม่สามารถคำนวณการกระทำของโลหะบนแม่พิมพ์และไม่สามารถทำนายตำแหน่งสุดท้ายของส่วนที่สมบูรณ์ในแม่พิมพ์ที่เตรียมไว้ในกรณี ที่ทรายเกิดการร่วงหล่นในแม่พิมพ์ทรายได้ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราได้เพิ่มผลลัพธ์ใหม่เพื่อเข้าใจกลไกการสึกหรือเสื่อมสภาพได้ดียิ่งขึ้น ผลลัพธ์ใหม่นี้จะแสดงบริเวณที่คาดว่าอาจเกิดการกัดเซาะได้และตำแหน่งที่คาดว่าทรายที่จะถูกกัดเซาะจนหล่นออกมาได้

การคาดการณ์แม่พิมพ์ถาวรที่ถูกหลอมเชื่อมกับน้ำโลหะ

แม่พิมพ์ถาวรที่ใช้ในการหล่ออลูมิเนียมอาจเสื่อมสภาพทางเคมีเมื่ออลูมิเนียมถูกละลายเชื่อมติดกับเหล็กในแม่พิมพ์ ทำให้เกิดการหลอมเข้าด้วยกันซึ่งมีผลต่ออายุการใช้งาน และจำเป็นที่จะต้องบำรุงรักษาแม่พิมพ์รวมถึงคุณภาพส่วนต่างๆ ความสำคัญของกลไกการสึก หรือเสื่อมสภาพนี้ส่งผลให้เราสร้างแบบจำลองที่สามารถทำนายทั้งตำแหน่ง และความรุนแรงของการเชื่อมติดระหว่างแม่พิมพ์กับน้ำโลหะหลอมเหลวได้เป็นอย่างดี

พฤติกรรมการแข็งตัวของ Chemistry-based carbon and low alloy steel

ผลลัพธ์จากหนึ่งในเป้าหมายในการพัฒนาระยะยาวของเราคือแบบจำลองของ Chemistry-based ที่ส่งผลสำหรับเหล็กคาร์บอน และโลหะผสมต่ำ อีกทั้งยังส่งผลต่อความแม่นยำของปฏิกิริยาการตกตะกอนพฤติกรรมการแข็งตัว, การกลับไปถูกหลอมเหลว, ลักษณะของโครงสร้าง และ defects รวมทั้งทำให้กระบวนการปฏิกิริยาทางเคมีที่สำคัญ และข้อเสียที่เกี่ยวข้องกับการหดตัว อีกทั้งยังมีข้อเสียที่สอดคล้องกับการหดตัว Three-phase peritectic reaction และปริมาณ Shrinkage defect ขนาดใหญ่ ที่สอดคล้องกับการยุบเข้าสู่ Delta ferrite phase ไปยัง Austenite phase แบบจำลองแสดงความสอดคล้องที่ดีกับการทดลอง และให้ความเข้าใจในพฤติกรรมที่ไม่เป็นธรมมชาติ และไม่ขึ้นอยู่กับเวลา เช่น เหตุผลที่ทำไมสังเคราะห์ hyper-peritectic อาจถูกพัฒนาเปลี่ยนเป็น Ferrite เมื่อเกิดการแข็งตัวที่สมบูรณ์

การคาดการณ์การแยกตัวระดับมหภาค (Macro-segregation prediction)

การแบ่งแยกตัวในระดับมหภาค หรือที่มีขนาดใหญ่ ทำให้มีผลกระทบที่สำคัญต่อคุณภาพ และกระบวนการประมวลผลชั้นปลายของงานหล่อ เพราะฉะนั้นเราได้เพิ่มส่วนนี้ในแบบจำลองพฤติกรรมการแข็งตัวของ Chemistry-based ที่เน้นที่ความเข้าใจทางเคมีมากขึ้น เราสามารถทำนายเหตุการณ์จะเกิดข้อเสียที่เกี่ยวกับการแยกตัวระดับมหภาค (Macro-segregation) ได้เพื่อให้คุณสามารถคาดการณ์ และลดผลกระทบที่เกี่ยวข้องก่อนการหล่อได้แล้ว

ศึกษา Flow-3D Cast เพิ่มเติม