外壳体铸件成型数值模拟工艺设计优化

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1、-外壳体铸件成形数值模拟及工艺优化廖兴银（贵州航天新力铸锻有限公司贵州遵义）摘要：利用“CAE软件”计算外壳体铸件充型凝固过程模拟，对定量缩孔模拟计算进行了探讨。应用此计算方法对外壳体不锈钢铸件进行数值模拟，优化其铸造工艺。关键词：外壳体铸件；数值模拟；工艺优化目前，在国内的中小型铸造企业中，都面临市场份额不足，铸件质量要求高，原辅材料不断上涨，铸件利润空间变得越来越窄的困境。这样的前提下，企业急需解决的问题就是提高产品质量来争取更大的市场份额，同时寻求较高的利润空间来壮大企业。要实现这两点，除了加强生产管理和企业资金运作外，还要去对铸造工艺的优化来

2、保证铸件的质量和降低铸件在实现过程中的成本。本论文主要研究方向是利用CAE软件来优化大型铸件（对中小企业来说）的铸造工艺，寻找一个最佳的工艺方案，在保证铸件质量的前提下来提高工艺出品率，同时已能解决该类企业由于设备能力的局限带来的钢水量不足的问题。1、计算机辅助设计的发展史铸造成形优良的随意性、复杂性和经济性在所有的热加工成形技术中占有很大的优势。而计算机数字模拟技术、计算力学和传热传质学的迅速发展，可以将铸造成形过程又不可视化为可视，使铸造工艺设计由定性转向定量，由经验设计走向科学预测。由于上述优点，从20世纪60年代到目前，美、.---日、英、德

3、、法等工业发达国家的冶金铸造技术人员都开展了这方面的研究，掀起了一次次高潮。在1988年5月第四届铸造和焊接的计算机数值模拟的会议上，模拟比赛的结果表明三维温度场计算已经成熟，充型过程的数值模拟随之兴起。1983-1993年，美国、西德、丹麦、加拿大、比利时等国的研究人员采用MAC、SMAC、SOLA-VOF方法，在砂铸、压铸、实型铸造中模拟了灰铸铁、铝合金、球墨铸铁的充型过程，进行二维、三维速度场和温度场的计算，获得液态金属流动模式、充型次序、速度分布、各部位充型时间，预测冷隔、气孔、氧化膜卷入等缺陷，并与高速摄影、水力模拟试验对比验证，开辟了模拟

4、新领域。1995年，伯明翰大学的B.Sirrell等人在第七届铸造和焊接的模拟会议上公布了其基准试验（TheBenchmarkTest）结果，试验合金为纯铝，树脂砂铸型，用X射线记录金属液充填形态。有9个研究小组试验前对铸件的充型过程进行了模拟，结果表明，大部分充填状态随时间的变化与试验结果接近，可以预报卷入气孔缺陷形成。反映出三维层速度流动场模拟已趣成熟，但模拟精度有待提高。国内在该研究上可以跟踪世界先进水平，但是实际应用上还有较大的差距。实际各类铸件浇注中，雷诺数多半大于湍流的临界值，因而开始用工程湍流模式模拟充型凝固过程。自1992年起，开始了

5、逐渐凝固微观组织形态的数值模拟，模拟晶粒大小、形貌及其分布，由宏观模拟向微观模拟发展。为了准确预测出晶粒形核、生长粗化等过程，在现铸件凝固后微观组织形貌，相关研究经历了定性模拟、半定量模拟和定量模拟阶段。首先模拟的数学模型是建立在确定性方法基础上的；进而用“统计学”概念，即采用MonteCarlo法处理晶粒生长问题，结晶质点可以随机的生核，从液态变为固态，并引用了“.---各向异性增强因子”来处理柱状晶生长，考虑了择优取向的影响，形成了概率方法模拟；新的相场方法使研究者直接地模拟微观组织的形成。总之，微观组织模拟，重视物理形态的模拟，更重视计算机数值

6、模拟，弄清结晶现象本质，解决存在的质量问题。此外，日本、韩国、瑞典、比利时、印度、中国的研究人员模拟了铝合金、高温合金、球铁的微观组织。由于数值计算三维流速场、温度场的成熟，为电脑试生产、铸件质量预测和铸造工艺优化奠定了基础，也为微观组织模拟所需的宏观热场、流场参数提供了可靠的依据。2、数学模型的建立目前工程湍流计算中采用的主要方法是雷诺（Reynolds）时均方程法。将非稳态的控制方程对时间作平均，得出包含了脉动量乘积的时均值等物理量，本研究中选用了近年来在工程界应用较广的K-ε双方程模型。考虑湍流之后，铸件充型过程可看作带有自由表面的湍流流动与传

7、热过程，用时均连续性方程、时均动量方程、体积函数方程、时均能量方程、湍动能及其耗散率方程组成的方程组如下：（1）（2）（3）（4）（5）（6）上述方程组中：.---（7）（8）（9）（10）（11）（12）（13）（14）（15）式（1）-（15）中：为湍流脉动雷诺数；为液体金属密度，Kg/m3；、为网格单元几何步长，m；、为时均速度分量，m/s；为分子动力粘度，Pa·s；为分子运动粘度，m2/s；为湍流粘度，Pa·s；、、、为广义扩散系数，Pa·s；为时间，s；为重力加速度，m/s2；T为温度，K；为压力，N/m2；F为体积分数，0≤F≤1；为热源

8、项，W/m3；K为湍动能，m2/s2；为普朗特数；为湍动能耗散率，m2/s3；G为湍动能产生项，Pa/s；常