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 .

Analiz mühendisinin, malzeme tipi ve kalınlığının optimal bir kombinasyonu aracılığıyla kütle ve doğal frekans gibi bir dizi kısıtlamayı karşılarken bir parçanın veya montajın yapısal performansını en üst düzeye çıkarmayı amaçladığı bir yapısal analiz çalışmasını ele alalım.

Örneğin söz konusu parça CNC ile işleniyorsa, o üretim süreci için minimum bir et kalınlığı uygulanır.

Var1 = Malzeme (Alüminyum, Plastik)
Var2 = kalınlık

Minimum kalınlık = 0,8 mm, alüminyum
Minimum kalınlık = 1,5 mm, plastik

Koşullu aralık ataması, değişkenleri birbirine bağlayarak elde edilir. Bunu gerçekleştirdikten sonra gerçek kalınlık değişkeniyle ilişkilendirilmek üzere iki yapay (dummy) değişken (her malzeme türü için bir tane) oluşturulur.

dummy_thickness_AL = 0.8 – 4.0 mm
dummy_thickness_Plastic = 1.5 – 10.0 mm

Gerçek kalınlık, kısa formdaki Templex if–ifadesi aracılığıyla yapay olanlarla bağlantılıdır –> ( koşul ) ? 1. seçenek : 2. seçenek. Eğer koşul sağlanıyorsa 1. seçenek seçilir. Aksi takdirde 2. seçenek alınır.

( Material == “Aluminum” ) ? dummy_thickness_AL : dummy_thickness_Plastic

Yukarıdaki açıklamadan, malzeme Alüminyum ise, dummy_thickness_AL seçilir. Aksi takdirde, dummy_thickness_Plastic‘tir.

Ücretsiz e-kitaplar:

• Deney Tasarımlarının (DOE) Temelleri
• Fit (meta modelleme) Temelleri

The post Altair HyperStudy : Bir değişkenin aralığını diğer değişkenlerin değerine göre dinamik olarak değiştirme appeared first on .