Cae

Когда слышишь 'CAE' в контексте стального литья, первое, что приходит на ум — это красивые цветные картинки напряжений. Но за этой визуализацией скрывается пласт проблем, которые в ООО Чжэньцзян Синшэн Стальное Литье пришлось решать методом проб и ошибок.

Что мы на самом деле моделируем

В 2018 году при отработке технологии заливки крышки гидроцилиндра для портовых кранов мы трижды переделывали CAE модель только из-за неверного задания теплофизических свойств жаропрочной стали. Симуляция показывала идеальное заполнение, а в реальности — недоливы в рёбрах жёсткости.

Оказалось, данные по теплопроводности от поставщика материала отличались на 12% от фактических. Пришлось самостоятельно проводить калибровку на образцах, вырезанных из технологических проб. Теперь перед любым CAE анализом для ответственных деталей типа седловых опор для нефтехимии мы обязательно верифицируем материалы.

Кстати, именно тогда появилась внутренняя инструкция по работе с такими компаниями как ООО Чжэньцзян Синшэн Стальное Литье — фиксировать все отклонения в отдельном реестре. Это снизило количество повторяющихся ошибок при моделировании литниковых систем.

Оборудование и его ограничения

Наш симуляционный кластер 2016 года сборки до сих пор справляется с 80% задач, кроме расчёта усадочных раковин в массивных отливках типа корпусов судовых насосов. Для таких случаев арендуем мощности у партнёров — дешевле, чем модернизировать железо под разовые проекты.

Интересный момент: при переходе на новые версии CAE софта иногда проигрываем в скорости расчёта. Обновление 2020 года для моделирования закалки высокохромистого чугуна увеличило время просчёта на 40%, хотя точность улучшилась лишь на 3-5%. Пришлось оставить старый солвер для типовых задач.

Сейчас тестируем гибридный подход — быстрый предварительный расчёт в старой версии, затем детализация критичных узлов в новой. Для зубьев ковшей экскаваторов это дало экономию 11 часов на проект без потери качества.

Типичные провалы и их последствия

Самая дорогая ошибка — довериться CAE прогнозу усадочных дефектов в крестовине трубопроводной арматуры для химического производства. Не учли скорость подъёма металла в верхний прибылок — получили брак на 340 тысяч рублей.

После этого случая ввели обязательное физическое моделирование на восковых моделях для сложных полостей. Да, это удлиняет подготовку на 2-3 дня, но зато исключает сюрпризы. Кстати, на сайте https://www.xszgsteel.ru теперь прямо указано, что для некоторых позиций ассортимента используется двойной контроль технологии.

Ещё один нюанс — при имитации работы мешалок для металлургического оборудования не учитывали локальный перегрев в зоне контакта с уплотнением. В итоге три опытные отливки пошли в переплав. Сейчас для таких случаев строим связанные тепловые и структурные модели, хотя это и требует в 3 раза больше ресурсов.

Где симуляция действительно незаменима

Самый яркий пример — разработка литниковой системы для ротора дробилки. Без CAE подбора сечения питателей мы бы никогда не добились равномерности структуры по всему контуру лопастей. Вручную такие вещи считаются неделями, а тут — два дня экспериментов в виртуальной среде.

Для ответственных узлов лесозаготовительной техники типа картеров трансмиссии теперь всегда делаем каскадные расчёты: сначала термодинамика, потом механические нагрузки, и только затем — итоговая прочность. Это позволило снизить массу отливок на 15% без потери несущей способности.

Интересно, что для нержавеющих сталей марки 20Х13Л точность прогноза твёрдости после термообработки в CAE достигает 97%, а для углеродистых сталей — не более 85%. Видимо, сказывается стабильность химического состава нержавейки.

Перспективы и тупики

Сейчас экспериментируем с подключением нейросетей для предсказания дефектов в отливках из легированной стали. Пока результаты спорные — ИИ хорошо определяет трещины в теле отливки, но совершенно слеп к микропорам в приливах.

Коллеги из ООО Чжэньцзян Синшэн Стальное Литье пробуют внедрять цифровых двойников для всего технологического цикла. Но пока это больше маркетинг — реальная отдача есть только на этапе проектирования оснастки.

Самое перспективное направление — это интеграция CAE с системами контроля в реальном времени. Если бы удалось сопоставить данные термопар в форме с расчётными температурами, можно было бы создавать самокалибрующиеся модели. Но пока это фантастика — разница между идеальной симуляцией и реальным цехом слишком велика.