Titreşimli elek makineleri ilaç, tarım ve gıda/içecek endüstrilerinde kuru-kuru ve ıslak-kuru partikül karışımlarını ayırmak için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu yazıda, Altair Simülasyon yazılımları kullanılarak dairesel titreşimli bir elek makinesinin iki partikül boyutundan oluşan kuru bir karışımı ayırma performansını değerlendirmek ve titreşim jeneratörünün optimize edilmesinin elek verimini nasıl artırabileceği ve eleme hata oranını nasıl en aza indirebileceği anlatılmaktadır.

Yukarıdaki videoda gösterildiği gibi, başlangıçta çok sayıda artık partikül ve yaklaşık %30 ayıklama hatası vardır, ancak titreşim jeneratörünün optimize edilmesiyle artık partiküller neredeyse sıfırdır ve ayıklama hataları sıfıra indirilebilir.

Bu vaka çalışmasında Altair’in simülasyon, yüksek performanslı bilgi işlem (opsiyonel) ve yapay zeka/veri analitiği teknolojileri kullanılmıştır.

Ön gereksinimler

Çalışmada mekanik sistem simülasyonu ( Altair MotionSolve ), dökme ve tanecikli malzeme simülasyonu (Altair EDEM) ve DOE & optimizasyon yazılımı (Altair HyperStudy) kullanılmıştır.

Titreşimli elek makinesi nasıl çalışır?

Karışım üstteki bir tamburun içine dökülür. Tambur, yalnızca bir boyuttaki parçacıkların geçmesine izin veren bir ağ eleğe sahiptir.
Tambur birkaç helezon yay tarafından desteklenir ancak dönmez. Alt tarafa monte edilmiş bir titreşim jeneratöründen gelen girdiyle titreştirilir.
Titreşim jeneratörü, ağırlık takılı bir elektrik motorudur. Ağırlıklar motor milinin üstünde ve altında bulunur.
Ağırlıklar şafta göre radyal olarak hareket ettirilebilir ve ayrıca birbirlerine göre göreceli açılarını değiştirebilir. Bu, yatay, dikey ve eğim/yuvarlanma dönüş titreşimlerinin üretilmesini sağlar.

Geometri ve mekanik sistem modeli oluşturma

Geometri Altair Inspire‘da oluşturulabilir. Ayrıca harici CAD dosyalarını da içe aktarabilirsiniz.

Ek olarak, Inspire içerisinde entegre olan Motion araçlarını kullanarak geometri tabanlı mekanik sistem modeli kolay ve hızlı şekilde oluşturulabilir. ( Entegre Altair MotionSolve çözücüsü kullanılarak analiz gerçekleştirilebilir fakat bu örnekte Altair EDEM ile eş zamanlı simülasyon için model Altair MotionView arayüzüne export edilmektedir)

Bu örnekte, tamburu destekleyen yay ve titreşim jeneratörü motoru modellenmiştir.

Partikül modelleme

Altair EDEM, dökme ve tanecikli malzeme simülasyonunu sağlar.

Bu örnekte, küçük çaplı ve büyük çaplı parçacıklar oluşturulmuştur. Parçacıklar arasındaki etkileşim de tanımlanmıştır.

Mekanik sistem simülasyon modelinin parametrelendirilmesi ve parçacıklarla bağlantısı

Altair Inspire‘da oluşturulan mekanik sistem modeli, daha ayrıntılı ayarlar için Altair MotionView’a aktarılmıştır.

MotionView’in gelişmiş özelliklerinden biri de parametrelendirmedir. Titreşim jeneratörü ağırlıklarının kütlesi, şafta olan uzaklıkları, üst ve alt ağırlıkların bağıl açıları ve motorun hızı parametrelendirilebilir ve böylece değiştirilebilen koşullarla kolayca hesaplamalar yapılabilir.

MotionView ayrıca Altair EDEM ile birleştirilmiş hesaplamalar için bir kurulum işlevine sahiptir.

Parçacıklarla eşleştirmek istediğiniz MotionView üzerindeki geometriyi EDEM’e aktarabilir, geometri ve parçacıklar arasındaki etkileşimi EDEM üzerinde tanımlayabilirsiniz.

Altair HyperStudy ile parametre optimizasyonu

Altair HyperStudy yazılımı, Altair MotionSolve ve Altair EDEM kullanılarak titreşimli elek makinesi hesaplamalarının DOE ve optimizasyonunu gerçekleştirmek için kullanılabilir.

Analizleri kendi iş istasyonunuzda yapabileceğiniz gibi, çözüm süresini kısaltmak amacıyla Altair bulut sistemini de kullanabilirsiniz.

DOE çalışması

Dört tasarım değişkeni seçilmiştir: motor hızı, ağırlık kütlesi, ağırlıkların radyal ofseti ve üst ve alt ağırlıkların göreceli açıları.

Tamburda kalan büyük ve küçük parçacık yığınlarının sayısı ve eleme kusur oranı da yanıt (repsonse) olarak seçilmiştir.

Altair bulut sisteminde Deney tasarımı kullanılarak 25 vaka için çözümler gerçekleştirilmiştir.

Sonuç olarak, örneğin hangi parametrelerin proses performansına yüksek derecede duyarlı olduğunu analiz etmek mümkündür.

Optimizasyon

Altair HyperStudy‘nin Fit işlevi, makine öğrenimini kullanarak yanıt yüzeyleri ve tahmin modelleri oluşturmak için kullanılabilir.

Bu tahmin modelini kullanarak, tamburda kalan partikül sayısını en aza indiren ve eleme kusur oranını en aza indiren parametreleri hesaplanmıştır.

Sonuç olarak, motor hızı 2000 RPM’ye, ağırlık kütlesi 3 kg’a, üst ve alt ağırlıklar arasındaki bağıl açı 120°’ye ve ağırlıkların radyal ofseti 50 mm’ye ayarlanarak düşük kalan partikül sayısı ve sıfır eleme kusur oranına sahip yüksek performanslı bir eleme makinesi elde edilmiştir.

Çalışmada kullanılan tüm yazılımlar ve çözücüler, Altair UNIT lisans sistemi sayesinde ek ücret ödemeden aynı lisansla kullanılabilmektedir.

The post Titreşimli Elek Makinesinin Verimi Nasıl Artırılır? appeared first on .

Altair Hyperstudy yazılımını ücretsiz İNDİRİN ve deneyin. Sorularınız için iletişim formunu kullanabilirsiniz.

The post Yeni tasarımdaki öngörüye ne kadar güvenebiliriz ? appeared first on .

Altair Material Modeler ile stress-strain testi verilerinizi birkaç dakika içinde FEM çözücülerinize ( Altair OptiStruct, Altair Radioss vb.) hazır malzeme kartlarına dönüştürebilirsiniz!

Çekme, basma ve/veya kesme testlerinden elde edilen ham verileri okur ve bu eğrileri görüntüler. Kullanıcı arayüzü, verileri hazırlamak için gereken tüm işlemlerde kullanıcıya rehberlik eder.

Araç, ham verileri hazırlamak için bir iş akışı sunar ve kullanıcıyı süreç boyunca FE uygulamalarında kullanılabilecek nihai ve iyi tasarlanmış bir malzemeye yönlendirir.

Altair Material Modeler aracını kullanmak için Altair Compose versiyonu 2021.2 ve üzeri olmalıdır.

Altair 2021 lisans dosyasına sahip tüm kullanıcılarımız ücretsiz olarak bu aracı kullanabilecekler.

İşlem Adımları

1-) Altair One Marketplace adresinden kurulum dosyasını indiriniz. Eğer Altair Compose yazılımı kurulu değilse, indiriniz.

2-) ZIP dosyasını açınız. Bu klasörü silmemeli veya yerini değiştirmemelisiniz.

3-) Altair Compose 2021.2 versiyonunu açınız. Tools menüsünden OML Library Manager … tıklayınız.

Açılan pencerede Altair Material Modeler klasör yolunu Library Path bölümünden seçiniz.

4-) Komut satırına MaterialModeler yazarak ENTER tuşuna basınız.

5-) Settings sekmesinden çalışma klasörlerini seçebilirsiniz.

Kaynaklar:

Altair uzmanlarınca hazırlanan ücretsiz e-Kitapları aşağıdaki bağlantılardan indirebilirsiniz.

Altair Compose ile Matematik, Scrip, Veri Analizi ve Görselleştirme (358 Sayfa)
Altair Compose ile Sinyal İşleme (163 Sayfa)
Altair Compose Kullanarak Sistem Dinamiği ve Kontrolleri (133 Sayfa)
Altair Compose ile Elasto-plastik Malzemelerin Modellenmesi (90 Sayfa)

The post Simülasyon için malzeme karakterize etme sürecini nasıl hızlandırabilirsiniz ? appeared first on .

Bir tasarım parametresini değiştirmek için bir imalatçıdan son dakika talebi aldığınızı düşünün. Bu tek değişiklik, geri dönüp sistem performansını yeni değerle kontrol etmenizi gerektirir. Bu size tanıdık geliyorsa, aşağıdaki ipucu sizin için!

1-) Performansı değerlendirmeye ihtiyaç duyduğunuz her an taşınabilir Elektronik Tablo’dan yararlanın

Fit’i oluşturup kalitesini değerlendirdikten sonra bir “Elektronik Tablo” raporu oluşturun. (*.xls, *.xlsx)

Elektronik tablo raporu, Fit modellerini “kapsülleyen” taşınabilir bir sayfa içerecektir. Altair HyperStudy‘yi açmak zorunda kalmadan performansı tahmin etmenize yardımcı olması için giriş (input) satırlarındaki değerleri değiştirebilirsiniz.

2) Çoklu alan (multi-domain) keşifler yapmak için Fit modellerinden yararlanın

Çoklu alanlı bir tasarım keşif çalışmasına katıldığınızı hayal edin. NVH grubundan bir meslektaşınız “HyperStudy 1-Structural” çalışması yaptı, Crash grubundan bir meslektaşımız “HyperStudy 2-Bird Strike” çalışması yaptı ve siz bir “HyperStudy 3” çalışmasında “Elektromanyetik” bölümünüzü yaptınız. Şimdi, çoklu alanlı bir optimizasyon gerçekleştirmek için çalışmanızı tek bir çalışmada birleştirmek istiyorsunuz.

Bu, Fit modellerini dışa aktararak ve yeniden kullanarak kolayca başarılabilir.

1-) HyperStudy Fit raporu (*.pyfit dosyaları) aracılığıyla her analiz için ayrı ayrı oluşturulan Fit’leri dışa aktarın.
2-) Yeni bir çalışma oluşturun ve bir HyperStudy Fit modeli ekleyin, ardından üç *.pyfit dosyasını içe aktarın.
3-) Fit modellerine dayalı olarak tek bir çalışma içerisinde çoklu alanlı keşif gerçekleştirin.

Ücretsiz E-Kitap : Fit (meta modelleme) Temelleri ( 62 sayfa)

The post Fit modellerinizi dağıtma, paylaşma ve yeniden kullanma appeared first on .

Öne çıkan bazı önemli özellikler:

• Altair OptiStruct ve Altair RADIOSS için doğrudan arayüz

Yeni Altair Radioss model tipi, modelleme yazılımına (HyperWorks) ihtiyaç duymadan parametreli girdi dosyalarının (*.rad) doğrudan kullanımına olanak tanır. Başlangıç dosyasında /PARAMETER bulunduğunda, HyperStudy değişkenleri otomatik olarak okuyacaktır.

Yeni Altair OptiStruct model tipi, modelleme yazılımına (HyperWorks) ihtiyaç duymadan parametreli girdi dosyalarının (*.fem) doğrudan kullanımını sağlar. Sembolik değiştirme kullanıldığında, HyperStudy ilgili değişkenleri otomatik olarak okuyacaktır. PSHELL kartlarından gelen kalınlık değerleri de varsayılan olarak okunur.

• Yaklaşımların (approaches) kullanıcı tanımlı klasörlerde gruplandırılması (örn. vaka çalışması tarafından saklanan yaklaşımlar)

• En iyi tasarımları “Scatter Plot”ta görselleştirme

• Daha gelişmiş görsel yorumlar için “Paralel Koordinat Grafiklerinde” renk ve boyut kanalları

• Yanıt (response) başına uç değerleri filtrelemek için “Veri Hazırlama” seçeneği

• “evaluation engine” olarak uygun bir model seçildiğinde, “Evaluate From” sütunu doğruluk seviyesini, yani çapraz doğrulama R2 değerini gösterecektir.

• “File Assistant” artık birden fazla subcase arasında aynı anda verileri ayırma ve Min/Max/Extreme seçeneklerine dayalı olarak subcase lerden veri kaynakları türetme seçeneği sunar.

Altair HyperStudy yazılımının yer aldığı 2021.2 versiyonu kurulum dosyalarını Altair Connect veya Altair ONE Marketplace sitelerinden indirebilirsiniz.

The post Altair HyperStudy 2021.2 Yeni Özellikler appeared first on .

Sampling Fit

Yeni bir yaklaşım olan Sampling Fit; kullanıcıların en iyi Fit modelini elde edebilmesini sağlamak amacıyla, DoE çalışması ile birleştirilerek DoE ve Fit işlemlerinin tek bir adımda gerçekleştirilebilmesine imkan tanımaktadır. Space Filling DoE ve Fit Automatically Selected by Training (FAST) yöntemlerinin birleştirilmesi sonucunda kullanıma sunulan bu özellik, HyperStudy yazılımının tasarım uzayını otomatik bir şekilde örneklemesini ve istenen kalitede Fit modelini elde edene kadar çözüm gerçekleştirmesini sağlamaktadır.

Sonuçları daha basit bir şekilde analiz edin

İşlem sonrası (post-processing) için yeni bir özellik olan, side-by-side, farklı formların sonuçlarının aynı sekme içinde eşzamanlı olarak görselleştirilmesine olanak tanır. Kullanıcı pencere düzenini seçebilir ve her etkin pencere için seçimleri ayrı ayrı yönetebilir.

Altair Inspire Studio ile otomatik bağlantı

2021 versiyonunda Define Models bölümünde, artık yeni bir Altair Inspire Studio model türü mevcuttur. Doğrudan HyperStudy içinde geometrik değişiklikler yapılmasına izin verir.

Birden fazla modelin çalışmasını kontrol edin

Define Models de, kullanıcının artık aşağıdaki gibi koşulları tanımlayarak modelin çalıştırılma sırasını kontrol etmesine izin verilmektedir:
File Exists; Run Before; Run After; Ignore Dependencies.
Bu özellik, örneğin analizlerden en az birinin başarısız olması durumunda zaman alan modellerin çalıştırılmasını önlemek için çoklu fizik optimizasyon çalışmaları durumunda özellikle yararlı olabilir.

Expression Builder otomatik önizleme

Define Output Responses, Expression Builder ve Data Source Builder iletişim kutuları, hem ifadeyi hem de önizlemesini barındıracak şekilde yeniden tasarlandı. Önizleme güncellemesi, bir ifade kurarken daha sezgisel rehberlik sağlamak için otomatiktir.

Trade-Off panelinde bağlantılı değişkenleri görüntüleyin

Bağlantılı değişkenler artık kullanıcı talepleri üzerine Trade-Off panelinde görüntülenebilmektedir.

Pareto Plot’ta alternatif görünüm

Kullanıcının olumlu / olumsuz etkileri daha sezgisel anlamasına yardımcı olmak için “Pareto Plot” a alternatif bir görünüm eklenmiştir.

DOE’deki ayrık değişkenler için seviyeleri en üst düzeye çıkarın

Uygulanabilir eleme DOE yöntemlerinde ayrık değişkenler için seviyeleri en üst düzeye çıkarmak için tek tıklama seçeneği eklenmiştir. Değerlerle birlikte maksimum ve minimum seviyeler tablo şeklinde görüntülenir.

Bağımsız modelleri değerlendirirken zaman kazanın

“Evaluate” de yeni bir seçenek olan “Multi-model Parallelism“, aynı anda birden fazla bağımsız modelin çalıştırılmasına izin verir. Hem “Multi-execution” hem de “Multi-model Parallelism” birleştirilerek ekstra bir zaman tasarrufu elde edilebilir.

Altair 2021 lisansına sahip kullanıcılarımız, kurulum dosyalarını ALTAIR ONE Marketplace ve CONNECT adreslerinden indirebilirler.

The post Altair HyperStudy 2021 – Yeni Özellikler ve Geliştirmeler appeared first on .

Johnson-Cook, çok sık kullanılan izotropik elasto-plastik malzeme modelidir. Bu model, malzemenin geriniminin bir fonksiyonu olan gerilmesini, şekil değiştirme hızı (strain rate) ve sıcaklığa bağlı olarak aşağıdaki formül ile ifade etmektedir.

Burada ;

Altair Radioss explicit dinamik sonlu elemanlar çözücüsünde Johnson-Cook malzemesi, LAW2 kartı ile tanımlanmaktadır ve bu malzemeyi tanımlamak için bir takım parametreler tanımlanmaktadır.

Analiz sonuçlarının doğruluğunun arttırılmasında, tanımlanan parametrelerin malzemenin davranışını temsil edebilmesi oldukça önemlidir. Bu kapsamda, malzeme modelinde kullanılan parametrelerin fiziksel test sonuçlarına göre fit edilmesi gerekmektedir.

Bu çalışmada multidisipliner optimizayon yazılımı Altair HyperStudy ve Altair Radioss kullanılarak Johson-Cook parametrelerinin fiziksel test sonuçları ile fit edilmesi anlatılmıştır.

Şekil 1’de test numunesinin çeyrek geometrisi gösterilmiştir. Simetrik bir model olduğu için, analizler uygun sınır koşulları ile hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Şekil 2’de sonlu elemanlar modeli simetri sınır koşulları gösterilmiştir.

Bu numunenin fiziksel ve simülasyonda gerçekleştirilen çekme testi sonucunda elde edilen gerinim-gerilim eğrileri Şekil 3’de gösterilmiştir.

Şekil 3’deki eğriler birbirlerine ne kadar yakın olursa analiz sonuçları o kadar doğru olacaktır. Bu kapsamda Johnson-Cook malzemesinde kullanılan aşağıdaki parametreler optimizasyon çalışması için tasarım değişkeni olarak belirlenmiştir.

• Elastite modülü, E
• Akma gerilmesi, a
• Plastik hardening parametresi, b
• Plastik hardening üssü, n

Elde edilen eğrinin fit edilmesi için amaç fonksiyonları belirlenmelidir. Bu kapsamda, dört tane amaç fonksiyonu belirlenmiştir:

• Eğriler arasındaki alanın 0’a eşitlenmesi
• %0.2 strain değerindeki stress değerinin, test eğrisindeki karşılığı, 141 Mpa’ya eşitlenmesi
• Numunenin boyun verdiği gerinim değerinin, test eğrisindeki karşılığı, 0.08’e eşitlenmesi
• Numunenin boyun verdiği gerilim değerinin, test eğrisindeki karşılığı, 148 Mpa’ya eşitlenmesi

Şekil 4 ve Şekil 5’te, sırasıyla, Altair HyperStudy yazılımında tasarım değişkenleri ve amaç fonksiyonları gösterilmiştir.

Altair HyperStudy yazılımı içerisinde bir çok optimizasyon algoritması bulunmaktadır. Bu çalışmada, tasarım değişkenleri ve amaç fonksiyonları doğrultusunda, Global Response Search Method (GRSM) algoritması ile optimizasyon gerçekleştirilmiştir.

Optimizasyon neticesinde elde edilen optimum Johnson-Cook malzeme parametreleri ile sonlu elemanlar analizi tekrardan gerçekleştirilmiştir. Analiz sonuçlarından gerinim-gerilim grafiği Şekil 6’da gösterildiği gibi, test sonuçlarına oldukça yakın bir şekilde elde edilmiştir.

Çalışmada kullanılan yazılımların da içinde yer aldığı ÜCRETSİZ Altair Öğrenci versiyonunu İNDİRİN

Ücretsiz e-kitap –> Introduction into Design of Experiments DOE with Altair HyperStudy

Ücretsiz e-kitap –> Introduction into Fit Approximations with Altair HyperStudy

Ücretsiz e-kitap –> Introduction to Explicit Analysis with Altair RADIOSS

Ücretsiz off-line eğitim –> Learn Explicit Analysis with Radioss

Ücretsiz off-line eğitim –> Learn Design of Experiments (DOE) with HyperStudy

The post Johnson-Cook Malzeme Modeli Parametrelerinin Optimizasyonla Test Eğrisine Uydurulması appeared first on .