전문가 통찰: 2016 Science in the Age of Experience 컨퍼런스에서 본 Abaqus 고급 구성 모델링

이 게시물은 고급 재료 모델링에 초점을 맞춘 2016 Science in the Age of Experience 컨퍼런스에서 발표된 고객 논문들을 참조합니다. 저는 여러 발표의 세션 의장을 맡았습니다.

최첨단 Abaqus 소프트웨어 사용의 주요 특징 중 하나는 고급 재료 모델링(구성 모델링)에 대한 논의입니다. 이 논의는 여러 산업 전반에 걸쳐 진행되며, 최근 컨퍼런스도 예외는 아니었습니다. Abaqus/Standard와 Abaqus/Explicit에서 고급 재료 모델을 사용한 고객들의 많은 논문과 발표가 있었습니다. 일부는 전용 산업 트랙에서, 다른 일부는 "재료" 또는 "복합재" 트랙에서 발표되었습니다.

고급 재료 모델링의 두 가지 주요 테마

1. 폴리머와 플라스틱을 위한 더 나은 재료 모델
2. 고충실도 재료 모델로 열기계적으로 결합된 이벤트 및 공정 모델링에 집중

많은 산업의 Abaqus 사용자들이 엘라스토머, 폴리머, 플라스틱을 위한 더 나은 재료 모델을 연구하고 있습니다. 볼거스(Volgers, 엘라스토머), 판니르셀밤(Pannneerselvam, 폴리머), 카림(Karim, 폴리머)의 논문은 모두 더 높은 충실도의 재료 모델로의 움직임을 보여줍니다. 후자의 두 논문은 Abaqus의 새로운 PRF(병렬 레올로지 프레임워크) 모델을 사용하여 비선형 점탄성을 포착하는 방법도 보여줍니다.

브라운(Brown), 아리아스(Arias), 냐바(Nyaaba)의 논문은 열기계적으로 결합된 이벤트 또는 공정 모델링이라는 테마를 보여줍니다. 첫 번째 논문은 단조 이벤트에서의 금속에 초점을 맞추고, 후자의 두 논문은 기계적 이력 현상으로 상당한 열이 발생하는 고무 응용 분야에 초점을 맞춥니다. 냐바의 논문은 새로운 PRF 모델(비선형 점탄성용)과 고무의 점탄성 이력으로 열이 발생하는 타이어 응용 분야에서의 사용을 모두 다룹니다.

주요 논문 요약

고급 비선형 구성 모델을 활용한 통합 안전 주사기의 수명 예측 및 설계, Dinesh Panneerselvam 외, Unilife Medical Solutions

의료 기기 산업은 환자 안전이 최우선인 고도로 규제된 산업입니다. 제조 시점부터 제품 수명 기간, 사용 중까지 기기가 원하는 대로 작동하도록 보장하려면 최고 품질과 환자 안전이 요구됩니다. 의료 기기에 사용되는 플라스틱은 기기 설계에 따라 제품 수명 동안 기계적 특성이 저하될 수 있습니다. 따라서 재료 선택과 기기 설계 시 플라스틱의 이 측면을 고려하는 것이 중요합니다.

장기간 일정한 하중을 받는 플라스틱은 크리프 변형을 겪습니다. 크리프 테스트는 긴 과정으로 최적 설계를 위한 설계 반복을 지연시키는 경우가 많습니다. 고급 재료 모델을 사용한 계산 모델링과 FEA 시뮬레이션은 재료 거동을 높은 정확도로 예측하고 기기가 시간이 지남에 따라 어떻게 작동할지에 대한 깊은 통찰을 제공하여 설계 반복에 귀중한 피드백을 주고 종종 설계 반복 주기를 단축시킵니다.

이 논문에서는 폴리카보네이트의 단기 및 장기 거동을 병렬 레올로지 프레임워크 기반의 초탄성-비선형 점탄성 모델로 모델링했습니다. 구성 모델은 단축 인장 및 장기 크리프 테스트 데이터에 대해 보정되었으며, Unifill Finesse™ 통합 안전 주사기의 폴리카보네이트 구성 요소에서 시간 함수로서의 변형률을 예측하는 데 사용되었습니다. 모델 예측은 장기 실시간 및 가속 노화 테스트 데이터에 대해 검증되었습니다. 일반적으로 이러한 테스트는 몇 달간 진행됩니다.

요약하자면, 이 작업을 통해 테스트를 통한 시간과 비용이 많이 드는 설계 반복이 Abaqus의 고급 비선형 구성 모델을 사용한 정확한 모델링과 재료 크리프 변형 예측으로 몇 사이클로 단축되었습니다. 이는 FEA 시뮬레이션이 제품 개발 프로세스에서 시간과 비용을 절약하고 고품질 제품을 더 빨리 시장에 출시하는 효과적인 도구로 활용될 수 있음을 보여줍니다.

Abaqus 병렬 레올로지 프레임워크(PRF) 모델을 사용한 열가소성 폴리머의 비선형 점탄성 회복 예측, Mohammed Karim 외, DuPont Performance Materials

열가소성 폴리머는 상당한 비선형 점탄성 거동을 보입니다. 적용된 하중을 제거한 후, 이 재료들은 영구 변형 또는 세트가 발생하기 전에 시간이 지남에 따라 점탄성 회복을 보입니다. 이 작업에서는 Abaqus PRF 모델을 사용하여 이 시간 의존적 비선형 점탄성 회복을 예측했습니다. Abaqus의 선형 점탄성 모델과 달리 PRF 모델은 열가소성 재료의 전형적인 비선형 점탄성 거동을 예측할 수 있습니다.

응력 완화와 세 가지 다른 변형률 수준에서의 순환 하중 두 가지 테스트 유형을 사용하여 PRF 모델의 계수를 보정했습니다. SIMULIA의 최적화 도구 Isight를 사용하여 이 계수들을 최적화했습니다. 최적화된 계수를 사용하여 PRF 모델은 열가소성 폴리머의 시간 의존적 비선형 점탄성 회복을 예측할 수 있었습니다.

결합 열기계 단조 시뮬레이션과 재료 구성 법칙의 영향, Stuart Brown 외, Veryst Engineering

정확한 성형 하중, 재료 변형, 재료 특성 예측은 올바른 열간 성형 설계에 필수적입니다. 이는 다이/공작물 접촉이 국소 변형과 온도를 변화시키는 결합 열기계 해석에서 특히 그렇습니다. 이러한 변형과 열 이력은 재료 미세 구조와 결과적 제품 특성을 변화시킬 수 있습니다.

이 발표는 열간 단조 시뮬레이션에서 다양한 재료 및 접촉 모델의 영향을 조사하고 최종 제품 성능에 미치는 결과를 논의합니다. 속도 독립적 소성을 사용하고 Abaqus에서 사용 가능한 Anand 내부 변수 점소성 모델과 결과를 비교했습니다. 열전달에 대한 다양한 압력 감도로 다른 접촉 조건도 사용했습니다. 시뮬레이션은 구성 모델 선택이 단조의 최종 예측 특성에 강한 영향을 미침을 보여줍니다.

순환 하중 하에서 변형 에너지를 이용한 고무 트레드 설계의 열 축적 개선, Sergio Arias 외, Camso

고무의 열 발생은 고무 부품이 순환 하중을 받을 때 발생하는 복잡한 현상입니다. 이 열 축적의 발생은 로딩과 언로딩 과정에서 발생하는 고무 화합물의 점탄성 특성에서 비롯되며, 수치적으로 정량화하기 어려운 메커니즘입니다. 고무 발명 이후 본질적으로 이 특정하고 특성적인 고무 거동에 대한 많은 연구가 수행되었습니다. 지난 10여 년 동안 열 발생 분야에서 수많은 돌파구가 있었고, 유한 요소 코드들이 이 거동을 연구하기 위한 솔루션을 제공하기 시작했습니다.

그러나 여전히 실제 목적을 위해 측정하고 검증하기 매우 복잡한 매개변수입니다. 결과적으로, 트레드 설계를 열 축적에 대해 개선하는 대체 방법은 변형 에너지를 연구하는 것입니다. 이 연구의 목적은 한 번의 완전한 하중 주기에서 발생하는 변형 에너지를 어떻게 활용하여 고무 트랙 세계에서 끊임없이 증가하는 성능 요구를 충족할 수 있는 새롭고 더 나은 세대의 트레드를 설계할 수 있는지 이해하는 것입니다.

오프로드 타이어 온도 분포 FEA 예측, W. Nyaaba 외, 미주리 과학기술대학교

초대형 덤프 트럭 타이어의 과도한 열 발생과 보유는 표면 광산 업계에서 타이어 고장의 가장 흔한 원인 중 하나입니다. 작동 중인 타이어의 온도 프로파일을 정확하게 예측하려면 작동 조건에 대한 충전 고무 화합물의 완전한 엘라스토머 재료 반응을 모방하는 고급 수치 모델과 솔루션 방식이 필요합니다. 타이어 내부에서 발생하는 열은 주행 중 점탄성 에너지 소산의 함수입니다. 이전 연구들은 선형 점탄성을 사용하여 오히려 비선형 점탄성 고무 재료를 근사함으로써 오프로드(OTR) 타이어 열 발생률과 온도를 부정확하게 예측했습니다.

이 논문은 타이어에 사용되는 충전 고무 화합물의 진정한 기계적 반응을 고려하여 OTR 타이어 온도 분포를 정확하게 예측하는 접근법을 제시합니다. 고무 비선형 점탄성은 Abaqus에 최근 구현된 병렬 레올로지 프레임워크(PRF)를 사용하여 모델링했습니다. 두 지역 화합물(트레드와 카카스)의 응력 완화 테스트 데이터를 사용하여 Isight의 데이터 매칭 구성 요소를 통해 PRF 재료 모델 매개변수를 보정했습니다. Abaqus/Explicit에서 완전 결합 열-응력 해석 절차를 채택하여 두 가지 재료 이론으로 모델링한 일반적인 Michelin 59/80R63 타이어의 온도 분포를 비교했습니다: (i) 선형 점탄성, (ii) 비선형 점탄성. 결과는 PRF 재료 모델로 타이어 온도 분포가 Prony 시리즈 모델보다 더 정확하게 예측됨을 보여줍니다.

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