Simple Solutions That Work! Issue 16

FABRICACIÓN FLEXIBLE Y TENDENCIAS DE INGENIERÍA 91 DAVID C. SCHMIDT Vice Presidente Finite Solutions, Inc. PUNTOS SOBRESALIENTES DEL ARTÍCULO: • La simulación del proceso de fundición es mucho más eficiente que la prueba y error en planta • La optimización puede maximizar la amortización de la simulación • Para volúmenes grandes de producción son posibles ahorros de u$s100.000 en costos de fusión L a simulación de procesos de fundición viene siendo utilizada por muchas fundiciones para diseñar el proceso de fundición de piezas antes de que entren en producción o antes de fabricar o modificar el herramental. El modulado computacional tiene la capacidad de evaluar los diseños de procesos en mucho menos tiempo y a un costo mucho menor que fabricar el herramental y producir piezas de muestra. En efecto, reemplazamos la tradicional iteración entre prueba y error en el piso de planta con iteraciones en la computadora. La ventaja es la reducción tanto de tiempos como de costos. Sin embargo, todavía dependemos del ingeniero metalúrgico para interpretar los resultados de simulación y decidir qué cambios se necesitan para la siguiente versión a simular. Y, una vez logrado un resultado aceptable, todavía no sabemos si el resultado es el óptimo. Por ejemplo: ¿es el menor tamaño de montante que produce una pieza robusta o podríamos haber utilizado un volumen menor? Para avanzar más allá de la etapa de prueba y error, se desarrolló OPTICast™ para aplicar métodos de optimización a la simulación, de manera que un diseño dado de pieza con su sistema de alimentación pudiera modificarse automáticamente para producir una condición óptima, y así maximizar el recupero de la inversión en simulación. La optimización requiere identificar tres parámetros básicos: 1. VARIABLES DE DISEÑO Son las características de un diseño que pueden irse cambiando mientras el sistema busca la condición óptima. Las variables de diseño pueden ser características geométricas como el diámetro y la altura de un montante. También pueden ser condiciones de proceso como la temperatura de vertido del metal. Para las variables geométricas, se utiliza un factor de escala tanto en las dimensiones horizontal como vertical para ajustar el parámetro dentro de un ‘envoltorio’ operativo. Para los datos de proceso, usted especifica el rango de valores permitidos para ese inciso. 2. RESTRICCIONES Las restricciones (“Constraints”) son valores de datos de proceso que no permiten un valor por encima o debajo de ellos. Pueden especificarse restricciones como un valor de condición mínimo o máximo. Pueden especificarse una o más restricciones para cada corrida de optimización. Un ejemplo sería el valor del nivel máximo de porosidad permitido. 3. FUNCIÓN OBJETIVO La función objetivo especifica lo que se intenta lograr con un diseño de proceso dado. El usuario selecciona una función objetivo y especifica si se busca minimizarla o maximizarla. Puede elegir minimizar la porosidad debida a contracción o podría querer maximizar el rendimiento del proceso. Solo puede especificarse una función objetivo para cada corrida de optimización. SECUENCIA DE OPTIMIZACIÓN La secuencia de una corrida de optimización es, primero, que el usuario diseñe un proceso inicial, es decir, un modelo tridimensional de la pieza fundida con sus canales de alimentación y montantes y todos los datos de materiales relevantes. Son los mismos datos necesarios para cualquier simulación de fundición. El usuario entonces selecciona las variables de diseño, las restricciones y la función objetivo y da comienzo a la corrida de optimización. La Optimización consiste en hacer correr una serie de simulaciones automáticamente, cambiando los valores de las variables de diseño, asegurándose que no se violan las restricciones y buscando el máximo o mínimo de la función objetivo elegida. El método más común de optimizar una pieza fundida para asegurar Optimización de Procesos para Maximizar el Ahorro con Simulación continúa en la página siguiente…