铸铝构件中的残余应力和变形的快速分析的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明大体上设及计算和预测在泽火或冷却过程期间铸侣构件中的残余应力和 变形，并且更具体地设及快速地执行此计算和预测使得在不使用常规的时间密集预测方法 的情况下获得准确结果。
【背景技术】
[0002] 随着对减轻重量和改善汽车燃料效率的需求增长，侣铸件更广泛用于关键的汽车 构件，如，发动机气缸体、气缸盖和悬架部分。此侣铸件通常经历循环负载从而在设计此构 件时必须考虑疲劳性能。运些疲劳特性总体上可显著地且不利地由残余应力（即，在制造、 处理等之后保留在构件中的那些）的存在影响，且尤其由表面层中的拉伸残余应力影响， 包括围绕圆角、尖角等的那些。运些应力可源于多种来源。例如，宏观残余应力可由热处 理、机加工、辅助热和机械处理和组装程序引起，而微观结构残余应力通常由相位与组分之 间的热膨胀或收缩失配W及从相变引起。
[0003] 侣铸件通常经历T6/T7热处理W提高其机械特性；此类处理大体上包括在相对高 溫度下的溶液处理，随后是冷或冷却介质（如，水或强制空气）中的快速泽火，然后在中等 溫度下时效硬化。大的残余应力和变形可尤其出现在具有复杂几何结构的那些铸件中，因 为典型地在泽火过程期间铸件中的溫度分布的高不均匀性；此不均匀性尤其在快速泽火期 间明显。在任何情况下，侣基铸件中的残余应力、变形等的存在可显著地和不利地影响所制 造构件的尺寸公差和随后的性能。
[0004] 通常可确定所制造构件中的残余应力水平，W及测量此构件中的运些应力的各种 方式。机械技术如钻孔、曲率测量和裂纹柔度方法是测量此类应力的一些方式，衍射技术， 如，电子、X射线和中子，W及磁性、超声波、压电频谱、光测弹性和热测弹性技术也是(测量 此类应力的一些方式)。然而，机械技术通常破坏构件，而衍射和其它非破坏性技术测量残 余应力的准确性大体上取决于构件结构的微观结构变化和几何复杂性的程度。此外，大体 上难W测量构件的每个位置中的残余应力，不但因为几何约束，而且因为运样做需要的时 间和成本。
[0005] 计算模拟是预测残余应力的一种替代方式，其中分析或数值方法可用于替代上文 提到的机械或非破坏性方法。有限元分析（FEA)为一种常规数值方法，其中阐释连续介 质的机械性质的大型偏微分方程可被建模作为介质内的离散点的集合。W良好的准确性 执行残余应力和变形预测的一种此类系统可在由本发明的受让人拥有且通过引用并入本 文中的题为MET册DSOFPR邸ICTINGRESIDUALSTRESSESANDDISTORTIONINQ肥NC肥D ALUMINUMCASTINGS的美国专利 8, 214, 182 中找到。
[0006] 取决于被建模的构件的复杂性，基于FEA的模拟需要非常长的计算时间（通常W数小时或甚至数天计），W确定已经经历上述冷却步骤的铸侣构件中的残余应力。将有利的 是如果此计算可快速完成-具体地数分钟，W便加快此构件的早期设计过程迭代周转，W 及缩短和降低运些构件的开发周期的成本（运可包括汽车构件，如，发动机气缸体、气缸盖 和需要热处理的其它侣铸件）。
【发明内容】
[0007] 与W上背景相反，本发明的实施例大体上设及比通过常规基于阳A的方法更快地 预测泽火侣铸件的残余应力和/或变形、同时保持预测准确性的系统、方法及制品。如本文 使用的用语"侣铸件"及其变型大体上是指大致由侣或其合金构成的任何铸造构件、部件 或其它制品。当前公开的侣铸件分析方法的快速本质通过使用人工神经网络（ANN，本文中 也简单地称为神经网络），且更具体而言多层前馈（MFF，也称为前馈）神经网络模型来实 现，其使用连同部分的复杂FEA模型预测的分析残余应力和变形数据，（a)几何信息如曲率 和最大二面角，化）拓扑（即，地形）特征如节点相邻拓扑，W及（C)泽火参数如泽火溫度 和泽火介质。显著地，本发明利用了W下事实：神经网络使用训练方法，使得可"学到"应 力和变形预测计算；一旦训练好网络，则其可通过输入数据集上的简单直接算术操作来在 微不足道的时间内产生计算输出，从而避免与常规分析工具相关联的显著延迟。
[0008] 根据本发明的方面，公开了一种快速预测泽火侣铸件的残余应力和变形中的至少 一者的计算机执行的方法。该方法包括接收对应于与铸件相关联的拓扑特征、几何特征和 泽火工艺参数中的至少一者的计算机输入数据，且然后将计算机操作为神经网络来确定对 应于残余应力和变形值中至少一者的输出数据。操作为神经网络对应于训练网络来确定数 据有效性，W及在数据中超过误差阔值时再训练网络。如上文所述，通过操作为神经网络， 将生成快速准确的结果，而没有与传统基于有限元的计算相关联的延迟、成本和复杂性。实 际上，预测的快速优选包括大致实时（例如，主要W分钟计）输出应变或变形标记中的一者 或两者，而非由传统基于有限元的计算消耗的数小时或数天。在本文上下文内举例来说，使 用本发明的大多数铸侣汽车构件的残余应力和变形的快速分析的大致实时运行时间小于 10分钟。通过更具体的实例，具有一百万节点的对于汽车气缸盖的此运行时间为大约5分 钟。在优选形式中，该方法基于节点执行，使得互连节点的网可用于模拟由实际铸造构件限 定的连续介质，其中应力或变形的计算时间随网中的表面节点的尺寸线性变化。
[0009] 根据本发明的另一个方面，公开了一种提供大致实时预测泽火侣铸件的残余应力 和变形中的至少一者的神经网络系统。该系统包括构造成接收关于与铸件相关联的拓扑特 征、几何特征和泽火工艺参数中的至少一者的数据的输入、构造成传送由系统预测的侣铸 件的残余应力和变形中的至少一者的数据的信息输出、处理单元（例如，一个或多个微处 理器）、W及具有体现于其中的计算机可读程序代码的计算机可读介质。计算机可读介质与 输入、输出和处理单元协作W操作为ANNW提供大致实时预测。在相关形式中，系统（如， 计算机可读介质）的一部分可配置为预测侣铸件的残余应力和变形中的至少一者的制品， 包括信息输入、信息输出和至少一个计算机可用介质。
[0010] 本发明还提供如下方案： 1. 一种快速预测泽火侣铸件的残余应力和变形中的至少一者的计算机执行的方法， 所述方法包括： 将对应于与所述铸件相关联的拓扑特征、几何特征和泽火工艺参数中的至少一者的输 入数据接收到所述计算机中；W及 将所述计算机操作为神经网络来基于所述输入数据来确定对应于所述残余应力和变 形中的至少一者的输出数据，所述操作构造成训练所述网络来确定所述输入数据和所述输 出数据中的至少一者的有效性W及在超过误差阔值时再训练所述网络。
[0011] 2.根据方案1所述的方法，其特征在于，对应于与所述铸件相关联的拓扑特征、 几何特征和泽火工艺参数中的至少一者的所述输入数据包括对应于所述拓扑特征、几何特 征和泽火工艺参数中的各个的输入数据。
[0012] 3.根据方案2所述的方法，其特征在于，所述几何特征至少包括由W下公式确定 的高斯曲率：
[0013] 4.根据方案3所述的方法，其特征在于，所述几何特征至少包括使用W下公式计 算的最大二面角：
[0014] 5.根据方案2所述的方法，其特征在于，所述泽火工艺参数包括在所述铸件的泽 火期间发生的节点溫度变化。
[001引 6.根据方案2所述的方法，其特征在于，所述拓扑特征包括通过使用W下函数由 广度优先捜索确定的至少一组最近邻节点：
[0016] 7.根据方案2所述的方法，其特征在于，所述输入数据基于所述铸件的网模拟来 W节点形式接收。
[0017] 8.根据方案1所述的方法，其特征在于，所述网络由至少一个输入层、至少一个 隐藏层和至少一个输出层限定，使得所述网络的训练通过由所述网络内的所述隐藏层和所 述输出层中的至少一者计算的加权值实现。
[0018] 9.根据方案8所述的方法，其特征在于，加权值可在所述操