摘要：随着工业化4.0和智能制造等理念及技术的不断推进,借助于计算机辅助分析(CAE)软件开发设计工艺及其提升铸件质量,已经成为大家的共识并得到了广泛应用.这项技术对金属铸造过程中的物理条件进行了数值模拟,使工程师能够深入了解在金属铸件和相关的浇口和冒口的填充、凝固和冷却过程中可能导致缺陷形成的条件.而铸造过程模拟所输入的边界条件及其准确性,是精确建模过程的关键部分.在铸造过程模拟中,材料的热传导率,以及材料之间的传热系数(HTC)描述了两种材料之间的传热方式和程度,例如与砂模接触的铸件表面.许多变量会影响材料之间的热传递.很多情况下,可以基于模拟软件所提供的标准数据库及其推荐参数进行数值模拟,并获得满意的分析结果.但某些试验过程中,尤其是新产品新材料等研发阶段,标准的参数可能并不是足够的.为了提升模拟预测精度,需要依据实际现场测量的温度曲线数据与模拟曲线进行对比,校核,进而获取更加精确的边界参数.本文详细介绍了在铸造过程模拟中确定合适的传热系数的“反向优化方法”.利用虚拟铸造过程中所取的热电偶的温度曲线,与实际铸造过程中所取的热电偶的温度曲线进行精确匹配.本文将重点讨论反向优化方法所涉及的步骤,并结合试验案例介绍反向优化的相关应用.
