SCOPUS
SCIE
Robust multi objective optimization of anisotropic yield function coefficients
저자
Bandyopadhyay, Kaushik ; Hariharan, Krishnaswamy ; Lee, Myoung-Gyu ; Zhang, Qi
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
-주제어
등재정보
SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
184-197(14쪽)
제공처
<P><B>Abstract</B></P> <P>The coefficients of yield functions have been conventionally determined based on limited number of experiments such as yield stresses and/or R-values along different material orientations. In the present study, a multi objective genetic algorithm (MultiGA) based approach was implemented to obtain coefficients of anisotropic yield functions by simultaneous error minimization for yield stresses and R-values. Three frequently employed yield functions, Hill 1948, Barlat 1989 and Barlat Yld2000-2d, in the sheet metal forming simulations were considered. The performance of the determined coefficients for each yield function was judged by comparing the predicted yield stress and R-values with experimental values. Fundamental questions regarding the effect of experimental data on determining the coefficients were analyzed using the proposed approach. It is generally perceived that increase in experimental data enhances the accuracy of the determination of coefficients. Some counter intuitive results obtained on this regard are discussed. Finally, finite element (FE) simulations were performed to predict earing profile in deep drawn cups and springback profile for split-ring test, which were validated with experimental results. From the comparative study with conventional method and experiment, the yield function coefficients optimized by the MultiGA performed well for predicting the deformation behaviors of various anisotropic sheet metals.</P> <P><B>Highlights</B></P> <P> <UL> <LI> Multi-objective Genetic Algorithm was successfully applied for identification of anisotropic yield coefficients. </LI> <LI> Estimation of in-plane anisotropy was improved with genetic algorithm based identification for yield coefficients. </LI> <LI> Coefficients of Yld2000-2d was estimated without experimental biaxial material data with reasonable accuracy. </LI> <LI> Increase in number of input data points did not ensure improvement in material anisotropy prediction always. </LI> <LI> Prediction accuracy of finite element simulation was improved with Genetic Algorithm based anisotropic yield coefficients. </LI> </UL> </P> <P><B>Graphical abstract</B></P> <P>[DISPLAY OMISSION]</P>
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