了解离散元素法 (DEM) 如何彻底改变烧结工艺，提高制造业的效率和精度。
挑战
金属烧结利用受控的热量和压力将金属粉末转化为固体部件，在汽车、航空航天、电子和医疗行业发挥着重要作用。然而，由于工艺的复杂性，制造商面临着巨大的挑战。以下这些相互关联的挑战使得制造商必须更好地了解和掌握控制方法，以实现金属烧结操作的稳定质量和经济可行性：
- 工艺优化:使用传统的试错法确定最佳参数（温度、加热速率、压力、气氛）既困难又昂贵，会导致开发时间延长、材料浪费、质量不稳定和扩展困难。
- 质量控制问题:常见的缺陷包括影响机械性能的残留孔隙、热应力引起的开裂和变形、导致性能变化的微观结构不均匀以及需要进行成本高昂的后处理的表面缺陷。
- 经济问题:金属粉末原材料成本高、高温熔炉能耗大、废品和次品返工成本高、批次间粉末差异影响一致性，所有这些都会影响盈利能力和生产可靠性。
工程解决方案
方法
离散元素法 (DEM) 是研究和优化金属烧结过程的重要计算方法。它对每个粉末颗粒单独建模，可对颗粒重新排列、接触形成、孔隙率演变和早期结合进行详细分析。
大多数 DEM 烧结模拟侧重于 冷压实阶段在这一阶段，颗粒在热处理前被压制成形。这些模型利用内聚力模型捕捉了机械固结和 “绿色体 “的形成，但它们没有 不能模拟热扩散、收缩或微观结构变化-因为这些模型需要与其他热模型或连续模型耦合。
除烧结外，DEM 还广泛应用于制药、采矿、食品和建筑等行业，用于研究颗粒流动、混合和压缩。通过深入了解颗粒尺度行为，DEM 有助于优化工艺、降低能耗和提高产品一致性。
结果
以下是使用 Ansys 粒子流模拟模块 Ansys Rocky 进行烧结过程应用的示例。设置包括将颗粒送入空腔的送料器、施加指定力的压力机以及最后的顶出器。运动序列必须在设置之前定义，然后通过运动帧进行配置（请参阅下面的视频）。 基本信息如下
- 粒子形状：球体（更多 形状 可以使用)
- 粒度：1.5 – 2.0 毫米
- 颗粒总数144,405
- 物理/模拟时间：11 秒/4,696 秒（1.3 小时）
- 执行：GPU NVIDIA TRX A6000
粒子尺寸可以–也应该–小于本演示中使用的数值，约为 0.1-0.3 毫米。在洛基，结果还将取决于材料属性和交互系数，可使用材料向导确定，例如
- 材料属性：密度、杨氏模量和泊松比。
- 材料相互作用静摩擦系数、动摩擦系数、恢复系数。
- 粘附刚度：取决于颗粒大小（模型调整）。
Rocky 还能显示压缩后最终部件中的粒度分布。在本例中使用的粒度下，一些缺陷非常明显，因此可以及早调整设计。如图所示，左侧图像显示的是压缩后的几何形状，右侧图像显示的是颗粒大小的变化。颗粒较大或较小的区域可能表明密度或机械性能可能不一致。
运动帧包括压缩效果，通过应用 “线性时间可变力 “和 “自由体平移 “来产生随时间线性增加的力。本演示中使用的系数为 500 N/s，d 代表下图中线性力的斜率。这个力可以用来估算液压机构产生的压力。
最后一张图片显示的是压缩后最终部件中颗粒的体积分数图。理想情况下，这种分布应尽可能均匀，以确保整个部件的密度一致。然而，在绿色方框中可以观察到明显的不对称。相比之下，顶部和底部区域显示出良好的均匀性。这些信息对于识别压实缺陷以及调整供料器设计、冲头几何形状或运动顺序以提高整体工艺质量至关重要。
