The improved
yield criteria are generally used in the finite element simulations of plastic
deformation processes. Calculation accuracies of these criteria coefficients result
successful simulation outcomes. In this study, the coefficients of the YLD2000
yield criterion are calculated by three most widely used optimization methods
in literature, namely the least squares, nonlinear conditional optimization,
and genetic algorithm methods. Two different aluminum alloys, AA7003-T6 and
AA6063-T6 are selected to verify the prediction results. Results reveal that the
nonlinear conditional optimization and genetic algorithm methods are very
dependent on the initial values. Therefore, different result is determined for
each different case. For this reason, it has been concluded that the least
squares method should be preferred to calculate the coefficients of the yield
criterion by using optimizing method.
Plastik deformasyon proseslerinin sonlu
elemanlar simülasyonlarında genellikle gelişmiş akma kriterleri kullanılmaktadır.
Bu kriterlerin katsayılarının doğru hesaplanması simülasyonun sonuçlarının
başarısına etki etmektedir. Bu çalışmada literatürde en çok kullanılan üç
optimizasyon yöntemlerinden en küçük kareler, nonlineer şartlı optimizasyon ve
genetik algoritma kullanılarak, YLD2000 akma kriterinin katsayıları hesaplanmıştır.
Tahmin edilen sonuçları doğrulamak için iki farklı alüminyum alaşımı
seçilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre nonlineer şartlı optimizasyon ve
genetik algoritma yöntemlerinin girilen başlangıç değerlerine çok bağlı olduğu
ve her farklı durum için farklı sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Bu nedenle
akma kriterlerinin katsayılarının optimizasyon medodu ile hesaplanması
işlemlerinde en küçük kareler yönteminin tercih edilmesi gerektiği sonucuna varılmıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Mechanical Engineering |
Journal Section | Mechanical Engineering |
Authors | |
Publication Date | January 28, 2019 |
Submission Date | July 3, 2018 |
Acceptance Date | September 13, 2018 |
Published in Issue | Year 2019 Volume: 8 Issue: 1 |