Development of a multistep inverse finite element method based on unfolding technique
Publish place: 20th Annual Conference of Mechanical Engineering
Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,572
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISME20_549
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1391
Abstract:
Multistep inverse finite element analysis is developed to improve the accuracy of inverse simulation in deep drawing process. Since the direct numerical simulation of multistep drawing is very difficult and time consuming, it seems that the inverse approaches are very useful in initial design stages. They have the capability to determine optimum blank shape from the desired final part as well as thickness distribution on final part in a short time. Multistep inverse approach deals with finding initial guesses of nodal position on intermediate shapes and solving inverse equationsbetween two consecutive steps. In this paper a new mapping method is suggested to find initial solution of nodes on intermediate shapes and unfolding technique is applied in multistep inverse solution. The analysis results of a two stage drawing of circular cup are compared with experimental results to evaluate the effectiveness of the developed method. Comparison of one step and multistep results are also reported toverify the effect of multistep approach.
Keywords:
Authors
M. Bostan Shirin
PHD student, Sharif University of technology, Mechanical engineering department, Center of Excellence in Design
A. Assempour
Professor, Sharif University of technology, Mechanical engineering department, Center of Excellence in Design
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :