[发明专利]铸铝构件中的残余应力和变形的快速分析

说明书

技术领域

本发明大体上涉及计算和预测在淬火或冷却过程期间铸铝构件中的残余应力和变形，并且更具体地涉及快速地执行此计算和预测使得在不使用常规的时间密集预测方法的情况下获得准确结果。

背景技术

随着对减轻重量和改善汽车燃料效率的需求增长，铝铸件更广泛用于关键的汽车构件，如，发动机气缸体、气缸盖和悬架部分。此铝铸件通常经历循环负载从而在设计此构件时必须考虑疲劳性能。这些疲劳特性总体上可显著地且不利地由残余应力(即，在制造、处理等之后保留在构件中的那些)的存在影响，且尤其由表面层中的拉伸残余应力影响，包括围绕圆角、尖角等的那些。这些应力可源于多种来源。例如，宏观残余应力可由热处理、机加工、辅助热和机械处理和组装程序引起，而微观结构残余应力通常由相位与组分之间的热膨胀或收缩失配以及从相变引起。

铝铸件通常经历T6/T7热处理以提高其机械特性；此类处理大体上包括在相对高温度下的溶液处理，随后是冷或冷却介质(如，水或强制空气)中的快速淬火，然后在中等温度下时效硬化。大的残余应力和变形可尤其出现在具有复杂几何结构的那些铸件中，因为典型地在淬火过程期间铸件中的温度分布的高不均匀性；此不均匀性尤其在快速淬火期间明显。在任何情况下，铝基铸件中的残余应力、变形等的存在可显著地和不利地影响所制造构件的尺寸公差和随后的性能。

通常可确定所制造构件中的残余应力水平，以及测量此构件中的这些应力的各种方式。机械技术如钻孔、曲率测量和裂纹柔度方法是测量此类应力的一些方式，衍射技术，如，电子、X射线和中子，以及磁性、超声波、压电频谱、光测弹性和热测弹性技术也是（测量此类应力的一些方式）。然而，机械技术通常破坏构件，而衍射和其它非破坏性技术测量残余应力的准确性大体上取决于构件结构的微观结构变化和几何复杂性的程度。此外，大体上难以测量构件的每个位置中的残余应力，不但因为几何约束，而且因为这样做需要的时间和成本。

计算模拟是预测残余应力的一种替代方式，其中分析或数值方法可用于替代上文提到的机械或非破坏性方法。有限元分析(FEA)为一种常规数值方法，其中阐释连续介质的机械性质的大型偏微分方程可被建模作为介质内的离散点的集合。以良好的准确性执行残余应力和变形预测的一种此类系统可在由本发明的受让人拥有且通过引用并入本文中的题为METHODSOFPREDICTINGRESIDUALSTRESSESANDDISTORTIONINQUENCHEDALUMINUMCASTINGS的美国专利8,214,182中找到。

取决于被建模的构件的复杂性，基于FEA的模拟需要非常长的计算时间(通常以数小时或甚至数天计)，以确定已经经历上述冷却步骤的铸铝构件中的残余应力。将有利的是如果此计算可快速完成-具体地数分钟，以便加快此构件的早期设计过程迭代周转，以及缩短和降低这些构件的开发周期的成本(这可包括汽车构件，如，发动机气缸体、气缸盖和需要热处理的其它铝铸件)。

发明内容

与以上背景相反，本发明的实施例大体上涉及比通过常规基于FEA的方法更快地预测淬火铝铸件的残余应力和/或变形、同时保持预测准确性的系统、方法及制品。如本文使用的用语铝铸件及其变型大体上是指大致由铝或其合金构成的任何铸造构件、部件或其它制品。当前公开的铝铸件分析方法的快速本质通过使用人工神经网络(ANN，本文中也简单地称为神经网络)，且更具体而言多层前馈(MFF，也称为前馈)神经网络模型来实现，其使用连同部分的复杂FEA模型预测的分析残余应力和变形数据，(a)几何信息如曲率和最大二面角，(b)拓扑(即，地形)特征如节点相邻拓扑，以及(c)淬火参数如淬火温度和淬火介质。显著地，本发明利用了以下事实：神经网络使用训练方法，使得可学到应力和变形预测计算；一旦训练好网络，则其可通过输入数据集上的简单直接算术操作来在微不足道的时间内产生计算输出，从而避免与常规分析工具相关联的显著延迟。