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논문 기본 정보

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저자정보
Honggang An (University of Windsor) Daniel Green (University of Windsor) Jennifer Johrendt (University of Windsor) Klaus Hertell (Schuler Inc)
저널정보
한국소성·가공학회 기타자료 NUMIFORM 2010
발행연도
2010.6
수록면
1,239 - 1,246 (8page)

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An inverse problem of load path design in tube hydroforming of a refrigerator door handle is presented. The motivation is to inversely analyze the load path for tube hydroforming and verify the applicability of developed algorithms. Several parameters are given as inputs: the material properties of the pre-bent tube, the geometry of the tube and the die. The study also investigates the influence of the coefficient of friction (COF) at two levels: with COF of 0.1 and 0.05. The process parameters with regard to pressure and end feeding are to be determined. An optimization strategy using MOGA was implemented to solve the inverse problem. In order to obtain a quality part without failure, six objectives were calculated to evaluate the forming severity and the final product geometry, namely, fracture/necking, wrinkling, severe thinning, die filling, and the maximum thinning ratio of tube thickness. The MOGA was coupled with finite element analysis (FEA) and used to optimize the load path. To reduce the calculation cost, a surrogate Kriging model was established to replace the FEA, and was updated every five generations. A Pareto optimal solution set was generated after 20 steps and the optimal load path was determined with a minimum thinning ratio. The results were validated by both the FEA simulation results and the comparison of the optimal load path with the actual load paths. It was noted that the thinning ratio was less than 25% for the lower coefficient of friction (0.05) and the maximum stress was far below the forming stress limit. Meanwhile, the tube fully filled the die cavity and no failure occurred.
#Inverse analysis #Hydroforming #Multi-objective genetic algorithm (MOGA) #Kriging method

목차

Abstract
INTRODUCTION
PROBLEM DESCRIPTION
VIRTUAL EXPERIMENTS
PROCESS OPTIMIZATION
INVERSE STRATEGY
PARAMETER IDENTIFICATION AND RESULTS
CONCLUSIONS
REFERENCES

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