The financial support from Innovate UK, Ultra-light Car Bodies (UlCab, reference 101568) and Make it lighter, with less (LightBlank, reference 131818) are gratefully acknowledged. The research leading to these results has received funding from the European Union's Seventh Framework Program (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 604240, project title 'An industrial system enabling the use of a patented, lab-proven materials processing technology for Low Cost forming of Lightweight structures for transportation industries (LoCoLite)'. Significant support was also received from the AVIC Centre for Structural Design and Manufacture at Imperial College London, which is funded by Aviation Industry Corporation of China (AVIC).

<ol>
	<li>Miller, W. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recent+development+in+aluminium+alloys+for+the+automotive+industry.">Recent development in aluminium alloys for the automotive industry.</a> Mater. Sci. Eng. A. 280 (1), 37-49 (2000).</li><li>Bolt, P. J., Lamboo, N. A. P. M., Rozier, P. J. C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feasibility+of+warm+drawing+of+aluminium+products.">Feasibility of warm drawing of aluminium products.</a> J. Mater. Process. 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Tool. Manu. 87, 39-48 (2014).</li><li>Raugei, M., El Fakir, O., Wang, L., Lin, J., Morrey, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Life+cycle+assessment+of+the+potential+environmental+benefits+of+a+novel+hot+forming+process+in+automotive+manufacturing.">Life cycle assessment of the potential environmental benefits of a novel hot forming process in automotive manufacturing.</a> J. Clean. Prod. 83, 80-86 (2014).</li><li>Liu, J., Gao, H., Fakir, O. E., Wang, L., Lin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=HFQ+forming+of+AA6082+tailor+welded+blanks.">HFQ forming of AA6082 tailor welded blanks.</a> MATEC Web of Conferences. 21 (05006), (2015).</li><li>Karbasian, H., Tekkaya, A. 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P., Lin, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predicting+Effect+of+Temperature+Strain+Rate+and+Strain+Path+Changes+on+Forming+Limit+of+Lightweight+Sheet+Metal+Alloys.">Predicting Effect of Temperature Strain Rate and Strain Path Changes on Forming Limit of Lightweight Sheet Metal Alloys.</a> Procedia Eng. 81, 736-741 (2014).</li><li>Shi, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> the 3rd International Conference on New Forming Technology. , 100-104 (2012).</li><li>Mohamed, M. S., Foster, A. D., Lin, J., Balint, D. S., Dean, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Investigation+of+deformation+and+failure+features+in+hot+stamping+of+AA6082:+Experimentation+and+modelling.">Investigation of deformation and failure features in hot stamping of AA6082: Experimentation and modelling.</a> Int. J. Mach. Tool. Manu. 53 (1), 27-38 (2012).</li><li>Hosford, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comments+on+anisotropic+yield+criteria.">Comments on anisotropic yield criteria.</a> Int. J. Mech. Sci. 27 (7), 423-427 (1985).</li><li>Marciniak, Z., Kuczy&#324;ski, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Limit+strains+in+the+processes+of+stretch-forming+sheet+metal.">Limit strains in the processes of stretch-forming sheet metal.</a> Int. J. Mech. Sci. 9 (9), 609-620 (1967).</li><li>Ma, G., Wang, L., Gao, H., Zhang, J., Reddyhoff, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+friction+coefficient+evolution+of+a+TiN+coated+contact+during+sliding+wear.">The friction coefficient evolution of a TiN coated contact during sliding wear.</a> Appl. Surf. Sci. 345, 109-115 (2015).</li><li>P&#245;dra, P., Andersson, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simulating+sliding+wear+with+finite+element+method.">Simulating sliding wear with finite element method.</a> Tribol. Int. 32 (2), 71-81 (1999).</li><li>Archard, J. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Contact+and+Rubbing+of+Flat+Surfaces.">Contact and Rubbing of Flat Surfaces.</a> J. Appl. Phys. 24 (8), 981-988 (1953).</li><li>Liu, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+the+interfacial+heat+transfer+coefficient+in+the+hot+stamping+of+AA7075.">Determination of the interfacial heat transfer coefficient in the hot stamping of AA7075.</a> MATEC Web of Conferences. 21 (05003), (2015).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

La técnica de simulación KBC-FE permite simulaciones avanzadas para llevar a cabo fuera de las instalaciones a través de módulos dedicados. Se puede ejecutar módulos funcionales en un entorno de nube, que enlazan los nodos de diferentes especialidades, para asegurar que las simulaciones de procesos se llevan a cabo con la mayor precisión posible. Los aspectos críticos en la simulación KBC-FE pueden implicar la independencia de los códigos FE, la eficiencia de la computación, y la precisión de los módulos funcionales. La realización de cada función avanzada en un módulo se basaría en el desarrollo de un nuevo modelo y / o una nueva técnica experimental. Por ejemplo, el módulo de límite de conformación está desarrollado en base a la nueva modelo de predicción límite que forma unificada 11, y el módulo de predicción de vida de la herramienta de fricción actualmente ha sido desarrollado por la aplicación del modelo de fricción 20 interactiva. La técnica de simulación KBC-FE también ofrece la función de cálculo diferencial, es decir, sólo los elementos cumplimiento de la seleccióncriterios se seleccionan para su posterior evaluación en los módulos individuales. Por ejemplo, el módulo de herramienta de predicción de la vida selecciona automáticamente los elementos para los que el revestimiento duro tiende a la descomposición, por la clasificación de la velocidad de desgaste de todos los elementos de la primera ciclo de formación, por lo general menos de 1% de los elementos será seleccionado para su posterior evaluaciones vida de la herramienta bajo condiciones de carga con ciclos múltiples. En la presente investigación, la predicción de vida de la herramienta después de 300 ciclos de formación puede ser completado dentro de los 5 min. Al llevar a cabo las pruebas pertinentes y calibrar en consecuencia, el modelo de formación de límite podría aplicarse a la formación de simulaciones de proceso para determinar, en consecuencia los parámetros óptimos para la producción de un componente a partir de tales aleaciones con éxito, y sin incidencias de formación de cuello. El modelo de predicción límite de formación fue desarrollado como un módulo de nube que era independiente del software FE se está utilizando, y se podría aplicar a cualquier software FE para evaluar la capacidad de conformado de un material duranteformando, sin subrutinas complicados 17. Mediante la importación de los datos relevantes en el modelo, los cálculos podrían llevarse a cabo para determinar si se produciría el fracaso, en las regiones del componente que el usuario pueda especificar, el ahorro en recursos computacionales. Sin embargo, hay que señalar que a medida que las curvas de esfuerzo-deformación se introducen en el software FE través de una sencilla tabla de consulta, puede ser difícil de representar completamente de las propiedades del material a diferentes temperaturas y velocidades de deformación durante la simulación. En el módulo de predicción de la vida de la herramienta, el comportamiento de rozamiento durante la formación se puede predecir mediante la importación de los datos de la historia de deformación necesarios en el módulo de fricción verificada 20, y luego importar los puntos de datos discretos calculados por el módulo de nube para cada elemento de nuevo en el software FE. Esto asegura que el módulo de fricción avanzado puede ser utilizado por todos los códigos de FE, independientemente de su capacidad de incorporar user-subrutinas. Además, el Ministerio de DefensaULE se puede correr en paralelo para reducir aún más el tiempo de cálculo. El modelo de fricción / desgaste interactiva supone la ausencia de partículas de desgaste durante el deslizamiento inicial, y como resultado, sería razonable esperar que un valor inicial constante de coeficiente de fricción 0,17 20. Aunque este modelo reveló la evolución de la distribución de fricción, el comportamiento de fricción durante un proceso de formación es muy complicado, y es difícil de integrar completamente el comportamiento de fricción complejo desde el módulo de la nube en la simulación FE. Como una tecnología futura, la simulación KBC-FE se basará en el desarrollo de paquetes de software de simulación basado FE dedicado y robusta de Internet, lo que requeriría un modelo de negocio muy rentable, pero completamente diferente que será establecido por los desarrolladores de software. Además, una red interna específica debe ser construido dentro de los partidos de colaboración para garantizar la seguridad de los datos y la fiabilidad del sistema de control industrial. </p&gt;

Finite Element (FE) simulations have become a powerful tool for optimizing process parameters in the metal forming industry. The reliability of FE simulation results is dependent on the accuracy of the material definition, input in the form of flow stress data or constitutive equations, and the assignment of the boundary conditions, such as the friction coefficient and the heat transfer coefficient. In the past few years, advanced FE simulations have been developed via the implementation of user-defined subroutines, which have significantly broadened the capability of FE software.
The use of such advanced FE simulations in the design of forming processes for structural components has been investigated by both the aviation and automotive industries, with the intention of producing lightweight structures that reduces operating costs and CO2 emissions. Particular focus has been placed on the replacement of steel components with lower density materials, such as aluminum alloys and magnesium alloys. However, these alloys, especially the stronger variants, offer limited formability at room temperature and thus complex-shaped components cannot be manufactured using the conventional cold stamping process. Therefore, advanced high temperature forming technologies, such as warm aluminum forming 1-4, hot stamping of aluminum alloys 5-9 and hot stamping of high strength steels 10, have been developed over the past decades to enable complex-shaped components to be formed. In general, high temperature forming processes involve significant temperature variations, strain rate and loading path changes 11, which would, for instance, cause inevitable viscoplastic and loading history dependent responses from the work piece materials. These are intrinsic features of high temperature forming processes and may be difficult to represent using conventional FE simulation techniques. Another desirable feature would be the ability to predict the tool life over multiple forming cycles in such processes, since they require low friction characteristics achieved through coatings that degrade with each forming operation. To represent all these features via the implementation of user-defined subroutines would be computationally very expensive. Moreover, the development and implementation of multiple subroutines would require excessive multi-disciplinary knowledge from an engineer conducting the simulations.
In the present work, a novel Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE) simulation technique is proposed, based on the application of modules on a cloud computing environment, that enables an efficient and effective method of modeling advanced forming features in conjunction with conventional FE simulations. In this technique, data from the FE software is processed at each cloud module, and then imported back into the FE software in the relevant consistent format, for further processing and analysis. The development of these modules and their implementation in the KBC-FE is detailed.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>AA6082-T6</td>
			<td>AMAG</td>
			<td></td>
			<td>Material</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AA5754-H111</td>
			<td>AMAG</td>
			<td></td>
			<td>Material</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&#160;1000 kN high-speed press</td>
			<td>ESH</td>
			<td></td>
			<td>Forming press</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ARGUS</td>
			<td>GOM</td>
			<td></td>
			<td>Optical forming analysis</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PAM-STAMP 2015</td>
			<td>ESI</td>
			<td></td>
			<td>FE simulation software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Matlab&#160;</td>
			<td>MathWorks</td>
			<td></td>
			<td>Numerical calculation software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Gleeble 3800</td>
			<td>DSI</td>
			<td></td>
			<td>Uniaxial tensile test</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>High Temperature Tribometer (THT)</td>
			<td>Anton Paar</td>
			<td></td>
			<td>Friction property test</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NewViewTM 7100</td>
			<td>ZYGO</td>
			<td></td>
			<td>Surface profilometer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&#160;Magnetron sputtering equipment</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Coating deposition</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microhardness tester</td>
			<td>Wolpert Wilson Instruments</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nano-hardness indenter&#160;</td>
			<td>MTS</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

knowledge based cloud fe simulation of sheet metal forming processes

The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the efficiency and lowering the development time of such processes, whilst reducing costs involved in trial-and-error prototyping. Recent focus on the substitution of steel components with aluminum alloy alternatives in the automotive and aerospace sectors has increased the need to simulate the forming behavior of such alloys for ever more complex component geometries. However these alloys, and in particular their high strength variants, exhibit limited formability at room temperature, and high temperature manufacturing technologies have been developed to form them. Consequently, advanced constitutive models are required to reflect the associated temperature and strain rate effects. Simulating such behavior is computationally very expensive using conventional FE simulation techniques.
This paper presents a novel Knowledge Based Cloud FE (KBC-FE) simulation technique that combines advanced material and friction models with conventional FE simulations in an efficient manner thus enhancing the capability of commercial simulation software packages. The application of these methods is demonstrated through two example case studies, namely: the prediction of a material's forming limit under hot stamping conditions, and the tool life prediction under multi-cycle loading conditions.

Simulación KBC-FE para la Predicción Collarino En un proceso de estampación en caliente, el uso de un blanco de forma optimizada no sólo ahorrará el coste del material, sino también ayudar a reducir la presencia de defectos, tales como la formación de cuellos, grietas y arrugas. La forma en blanco inicial afecta el flujo de material de manera significativa durante la formación, y por lo tanto un diseño razonable de la forma en blanco es crucial para el éxito del proceso de estampación en caliente y la calidad de los productos finales. Para reducir los esfuerzos de los experimentos de prueba y error para determinar la geometría óptima en blanco, simulación KBC-FE fue demostrado ser un método altamente eficiente y eficaz para reducir al mínimo las zonas de estrechamiento. Usando esta técnica, cada simulación dura aproximadamente 2 horas, mientras que el cálculo módulo nube paralelo para la predicción de formación de cuello se completa dentro de 4 horas. La figura 4 muestra la evolución de la forma de fogueo para la estampación en caliente, un ejemplo de puerta de automóvil componente interno. La forma en blanco inicial, adoptado de un proceso de estampación en frío convencional, se utilizó por primera vez en la simulación KBC-FE. Los resultados experimentales en la Figura 4 (a) muestran que gran fracaso (como grietas o estrechamiento) áreas son visibles después de la estampación en caliente. Después de una iteración de la optimización de la forma en blanco, se puede ver en la Figura 4 (b) que un panel casi totalmente exitosa se forma con mucho menos de formación de cuello, en comparación con el uso de la forma en blanco inicial. Se puede ver que todavía hay una indicación de formación de cuello en los bolsillos en la parte superior derecha y las esquinas izquierda del panel. Después de una optimización adicional en la Figura 4 (c), la forma en blanco optimizado se obtiene finalmente sin estricción visible en el panel. La forma en blanco optimizado determinada por la simulación KBC-FE se verificó experimentalmente a través de estampación en calienteLos ensayos realizados en una línea de producción totalmente automatizada ofrecido por un fabricante de sistemas de producción. Simulación KBC-FE para la Predicción vida de la herramienta Convencionales simulaciones FE de los procesos de formación de metal se realizan para un solo ciclo. Sin embargo, en un entorno de producción, múltiples ciclos de formación se realizan en una herramienta dada, donde se encuentra que un aumento en el número de ciclos que forman resulta en un aumento de la variación entre los componentes formados. Esta variación durante herramienta de carga multi-ciclo es el resultado del cambio de topografía de la superficie. Por ejemplo, la carga de múltiples ciclos de formación de herramientas con recubrimientos funcionales dará lugar a una reducción del espesor del revestimiento debido al desgaste. Por otra parte, la descomposición del recubrimiento también se verá influenciada por la formación de parámetros, tales como la carga / presión, formando velocidades, etc. La técnica KBC-FE permite lasimulación de chapa procesos bajo condiciones de carga multi-ciclo de conformación, que es esencial para la predicción de la vida en servicio de formación de herramientas con recubrimientos funcionales avanzados. Para investigar los efectos de la fuerza de retención en blanco en la vida de la herramienta, los valores de fuerza de retención en blanco de 5, 20 y 50 kN fueron examinados para una velocidad de formación constante de 250 mm / s. La Figura 5 muestra la distribución de espesor de revestimiento herramienta restante con diferentes fuerzas de retención en blanco después de 300 ciclos de conformado. Se indica claramente que el espesor del recubrimiento restante disminuye con un aumento en la fuerza de sujeción en blanco. La Figura 6 muestra la distribución del espesor de la presión y el revestimiento restante con fuerzas de retención en blanco de 5, 20, y 50 kN, respectivamente, a lo largo de la distancia curvilínea de la matriz después de 300 ciclos de conformado. Dado que la región AB representa la matriz entregión Rance durante el proceso de plegado en forma de U, la presión y la distancia desgaste relativo en esta región eran mucho más alta que otras regiones de la matriz. En consecuencia, el desgaste del recubrimiento se produjo principalmente en esta área. Hay dos valores pico de reducción de espesor de revestimiento a 20 kN y 50 kN que corresponden a los dos picos en virtud de la presión. Mientras tanto, el espesor del recubrimiento restante disminuye con el aumento de la fuerza de sujeción en blanco. Los espesores de recubrimiento restante más bajos con fuerzas de retención en blanco de 5, 20, y 50 kN, fueron 0,905, 0,570, y 0,403 micras, respectivamente, donde el espesor del revestimiento inicial fue de 2,1 micras. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig1.jpg" /> Figura 1: Comparación entre las cepas límite experimentales y predijo que forman a diferentes temperaturas. Las cepas de límite forman aumentan a medida que aumenta la temperatura, a una velocidad constante de 250 mm/ s, o equivalentemente, una velocidad de deformación de 6,26 s-1. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig1large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig2.jpg" /> Figura 2: diagrama esquemático de la nube basada en el conocimiento FE simulación de un proceso de conformado de chapa metálica. FE software de simulación comercial, se utiliza para ejecutar la simulación y exportar los resultados requeridos para los módulos individuales. Los módulos, por ejemplo, la capacidad de conformado, transferencia de calor, la fuerza de formación de post (microestructura), predicción de vida de la herramienta, herramienta de diseño, etc., funcionan simultáneamente y de forma independiente en la nube, por lo tanto, permite la integración de los conocimientos de vanguardia a partir de múltiples fuentes en simulaciones FE . <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig2large.jpg" target="_blank">Por favor, cl</a>ick aquí para ver una versión más grande de esta figura. <img alt="figura 3" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig3.jpg" /> Figura 3: La geometría de la pieza de trabajo y herramientas para la forma en U de simulación de doblado. Las herramientas, es decir, ponche, pisador y mueren, se modelan mediante elementos rígidos. elementos de vaciado se utilizan para la pieza de trabajo elementos (en blanco). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig3large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig4.jpg" /> Figura 4: Evolución de la forma en blanco para estampación en caliente de un panel interior de la puerta (que se muestra en la simulación FE). Izquierda: Las cifras contenidas en los marcos verdes representan formas en blanco en cada etapa de optimización, y los que están en rojomarcos corresponden a la forma en blanco antes de su optimización. Derecha: collarino predicción de resultados en cada etapa de optimización. (A) Los resultados iniciales con un gran fracaso (craqueo / estricción mostrados en color rojo), (b) la falta de formación de cuello rebajado con un poco después de la primera etapa de optimización, (c) la forma en blanco optimizado final sin formación de cuello visible. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig4large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig5.jpg" /> Figura 5: La distribución de espesor de revestimiento restante (que se muestra en la simulación FE) con fuerzas de retención en blanco de: (a) 5 kN, (b) 20 kN, y (c) 50 kN, después de 300 ciclos de formación a una velocidad de estampación constante de 250 mm / s. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig5large.jpg" target="_blank">Por favor</a>clic aquí para ver una versión más grande de esta figura. <img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/53957/53957fig6.jpg" /> Figura 6: Predicción de la presión de contacto y el espesor de recubrimiento restante con fuerzas de retención en blanco de: (a) 5 kN, (b) 20 kN, y (c) 50 kN, a lo largo de la distancia curvilínea de la matriz a una velocidad de estampación constante de 250 mm / s. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53957/53957fig6large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

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Knowledge Based Cloud FE Simulation of Sheet Metal Forming Processes

The following paper presents a novel FE simulation technique (KBC-FE), which reduces computational cost by performing simulations on a cloud computing environment, through the application of individual modules. Moreover, it establishes a seamless collaborative network between world leading scientists, enabling the integration of cutting edge knowledge modules into FE simulations.

Basada en el Conocimiento de la simulación de la nube FE de los Procesos de conformado de chapa de metal

The use of Finite Element (FE) simulation software to adequately predict the outcome of sheet metal forming processes is crucial to enhancing the ...

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