View
34
Download
4
Category
Preview:
DESCRIPTION
IMPLEMENTACJA FRAMEWORKU AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH NA PRZYKŁADZIE WYKORZYSTANIA W MODELOWANIU ZJAWISK MIKROSTRUKTURALNYCH W METALURGII. Autor: Patryk Spytkowski spytkowski@gmail.com Opiekun: dr inż. Łukasz Madej Koło naukowe: METALSOFT Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
IMPLEMENTACJA FRAMEWORKU AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH NA PRZYKŁADZIE WYKORZYSTANIA W MODELOWANIU ZJAWISK MIKROSTRUKTURALNYCH W METALURGII
Autor: Patryk Spytkowskispytkowski@gmail.com
Opiekun: dr inż. Łukasz MadejKoło naukowe: METALSOFT
Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
Plan prezentacji
1. Motywacja2. Omówienie platformy3. Założenia przyjęte przy jej tworzeniu4. Przykłady wykorzystania5. Plany na przyszłość6. Podsumowanie
2009-05-21 2
1. Motywacja
1. Klasyczne podejście, MES:• Obliczenia oparte o parametry takie jak
temperatura i stopień odkształcenia nie uwzględniające specyficznej budowy krystalicznej
2. Modelowanie wieloskalowe:• Połączenie kilku metod, np. MES i automaty
komórkowe• Możliwa większa dokładność obliczeń
dzięki uwzględnieniu mikrostruktury• Wymaga o wiele większych mocy
obliczeniowych
2009-05-21 3
Porównanie MES i CAFE
2009-05-21 4
W. Libura, J. Zasadzinski, J. Mat. Proc. Tech., 34, 517-524, 1992
MES EksperymentCAFE
Ł. Madej. Development of the multi-scale analysis model to simulate strailn localization. Kraków, 2006
2. Omówienie platformy
2009-05-21 5
UCAUniwersalny Automat
Komórkowy
Modele np.: automaty do
rekrystalizacji, czy też
przemian fazowych
API + dedykowany
język skryptowy
- reguły- przestrzeń- sąsiedztwo- stany- zmienne wew.
2. Omówienie platformy
Cele powstania platformy:• Implementacja modeli bez zagłębiania się
w szczegóły budowy automatu komórkowego
• Unifikacja – każdy model jest stworzony według tych samych reguł
• Sprawne i bezbłędne działanie każdego modelu
2009-05-21 6
3. Założenia przyjęte przy jej tworzeniu
• Łatwość użycia• do napisania kilka funkcji opisujących reguły
przejścia i stany początkowe• dostępny prosty interfejs do obsługi
• Szybkie działanie• zrównoleglenie obliczeń• optymalizacja użycia pamięci i procesora
• Obsługa możliwie największych przestrzeni komórek
2009-05-21 7
Obecny kształt platformy
2009-05-21 8
• cSpace• Przestrzeń automatów
komórkowych
• cAutomaton• Dostarcza podstawowe
metody obsługi przestrzeni
• cTruAutomaton• Rozszerzenie zbioru metod• Główna klasa platformy
• cNeighbours• Klasa zawierająca reguły
sąsiedztw
4. Przykłady wykorzystania
• Generacja początkowej mikrostruktury• Prosty rozrost w oparciu o sąsiedztwo
pseudoheksagonalne
2009-05-21 9
4. Przykłady wykorzystania
• Model rekrystalizacji dynamicznej• Etapy:
1. Generacja pierwotnej mikrostruktury
2. Rozlosowanie puli dyslokacji dla danego kroku czasowego, oraz migracja linii dyslokacji w przestrzeni automatu
3. Symulacja procesu rekrystalizacji dynamicznej, kontrolowana zbiorem reguł przejścia
2009-05-21 10
Model rekrystalizacji dynamicznej
Reguły przejścia:
1. Jeżeli w i-tej komórce wartość gęstości ρc dyslokacji przekroczy wartość krytyczną ρcr to komórka staje się zarodkiem, a wartość gęstości dyslokacji ustawiana jest na poziom odniesienia ρb
2. Jeżeli w kroku czasowym t-1 któryś z sąsiadów i-tej komórki uległ rekrystalizacji, oraz charakteryzuje się mniejszą ilością dyslokacji, to i-ta komórka również ulega rekrystalizacji, a jej wartość ρc ustalana jest na poziomie ρb
2009-05-21 11
• Średnia wartość gęstości dyslokacji w i-tym kroku czasowym:
Gdzie:
• A – Parametr reprezentujący proces umocnienia
• B – Parametr reprezentujący proces zdrowienia
• Pula dyslokacji do rozlosowania w przestrzeni automatów:
Model rekrystalizacji dynamicznej
2009-05-21 12
Model rekrystalizacji dynamicznej
Efekt działania algorytmu:
2009-05-21 13
5. Plany na przyszłość
• Stworzenie struktury opisującej zmienne charakterystyczne dla całego ziarna
• Rozproszenie obliczeń• Dodanie możliwości pisania reguł w
różnych językach programowania• Implementacja modelu przemiany fazowej
austenit – ferryt
2009-05-21 14
6. Podsumowanie
Cechy platformy:
• Możliwość implementacji różnorodnych modeli
• Sprawne i szybkie działanie• Możliwość tworzenia dużych przestrzeni
komórek• Ciekawe perspektywy rozwoju platformy
2009-05-21 15
Bibliografia
• Ł. Madej, A. Mrozek, W. Kuś, T. Burczyński, M. Pietrzyk. Concurrent and upscaling methods in multi scale modelling – case studies. Computer methods in materials science. Vol. 8, 2008, No. 1
• P. Spytkowski, T. Klimek, Ł. Rauch, Ł. Madej. Implementation of cellular automata framework dedicated to digital material representation. Computer methods in materials science. Vol. 9, 2009, No. 2
• Ł. Madej. Development of the multi-scale analysis model to simulate strailn localization. Kraków, 2006
2009-05-21 16
Dziękuję za uwagę
2009-05-21 17
Recommended