Inżynieria projektowa nauczana była z wykorzystaniem paradygmatu wyboru materiałów na podstawie baz danych zawierających usystematyzowane właściwości (mechaniczne, fizyczne, chemiczne itd.). Najnowsze trendy idą w kierunku projektowania współbieżnego składu i mikrostruktury na poziomie komponentu/systemu. Celem techniki jest dostosowanie materiałów tak by zmieściły się one w zakresie właściwości wymaganych dla całego systemu. Często te liczne wymogi dotyczące działania kolidują z wymogami dotyczącymi składu i mikrostruktury. Autor tego artykułu analizuje elementy sztywnego schematu projektowania współbieżnego materiałów i produktów, skupiając się na zwiększeniu odsetka decyzji podjętych na podstawie modelowania i symulacji.
Postrzeganie materiałów jako hierarchicznej struktury o pewnej swobodzie projektu ograniczonej przez skład i modyfikacje procesu daje nowe możliwości w zakresie doskonalenia produktów, również pod kątem wytrzymałości i zarządzania cyklem życia. W ciągu minionej dekady pojawiło się kilka nurtów dotyczących projektowania materiałów. Jeden z nich stawia na projektowanie materiałów w oparciu o dobór materiałów skupiający się na konstrukcji oraz przeszukiwaniu baz danych zawierających właściwości oraz cechy reakcji, które najbardziej odpowiadają zdefiniowanym wskaźnikom, przy zastosowaniu kombinacji różnych metod wyszukiwania. Główny nacisk stawiany jest na wydobywanie danych, wizualizację oraz dostarczenie projektantowi czytelnych interfejsów pozwalających na odpowiedni dobór materiałów. Inna grupa poglądowa/nurtów stawia na projekty oparte na symulacji z wykorzystaniem fizyki i obliczeniowych badań materiałowych w celu przyśpieszenia procesu odkrywania nowych materiałów oraz obliczania struktury i właściwości stosując podejście oddolne. Na przykład, wizualizacje Cyber-modeli Materiałów jest obliczeniową fizyką materiałów oraz chemiczną perspektywą wykorzystania kwantowych i molekularnych narzędzi do tworzenia modeli w celu zbadania nowych materiałów i ich składu w odniesieniu do właściwości.
Autor zaleca podejście łączące symulację komputerową, wytwarzanie i projekt, podobne do tych propagowanych przez Zintegrowaną Inżynierię Obliczeniową Materiałów Integrated Computational Materials Engineering (ICME) będącą przedmiotem badań grupy naukowców wchodzących w skład rady doradczej National Academy of Engineering National Materials. Metoda jest również zgodna z zaleceniami rady zawartymi w raporcie (Report of the National Science Foundation Blue Ribbon Panel on Simulation-Based Engineering Science) z Maja 2006 roku. W przeciwieństwie do redukcyjnego podejścia oddolnego, strategia odgórna została przedstawiona przez G.B. Olsona oraz zdefiniowana dla środowiska naukowego na warsztatach National Science Foundation w 1997. To konwencjonalne podejście do naukowego modelowania hierarchicznych procesów i systemów jest oddolną dedukcyjną metodą modelowania ścieżki procesów materiałowych, mikrostruktury, i wynikających z nich właściwości, które potem są porównywane z wymaganiami.
Te zazębiające się hierarchie procesu-struktury-właściwości-zachowania wpisują się w zasady współbieżnego hierarchicznego projektowania materiałów i produktów (Rys. 2). Istniejące metody projektowania części, modułów, podmodułów i całych systemów muszą zostać rozszerzone o dodatkowe metody mogące pokryć różne skale pomiaru długości i czasu, opisujące strukturę materiału oraz zachowania wynikające z relacji między właściwościami. Dlatego też docelowa metoda polegająca na doborze materiałów do konkretnych zastosowań wyraźnie odbiega od tradycyjnych metod doboru materiałów. Największe wyzwanie stanowi fakt, że metoda hierarchicznego modelowania materiałów dopiero się rozwija, a systemowe metody projektowania nie są zbyt często wykorzystywane w odniesieniu do obszarów na lewo od pionowej linii na Rys 2. Z redukcyjnej oddolnej perspektywy, wiele osób może postrzegać hierarchiczność skali od części do kontinuum po lewej stronie Rys 2 za wielopoziomowy problem. Wyzwaniem w projektowaniu materiałów jest wypracowanie metody opartej na modelowaniu oddolnym oraz symulacji, skalibrowanej i zatwierdzonej na podstawie charakteryzacji i wszelkich możliwych pomiarów, wspieranej przez odgórne, skupione na wymaganiach badanie hierarchii skali pokazanych na Rys 1. Jest to wielopoziomowy problem dotyczący projektowania.
W celu rozwiązania problemu systemowego projektowania materiałów należy najpierw sprostować pojęcie hierarchii na Rys 1 i 2. Rys 3 przedstawia schemat, na którym skład i ścieżka procesu dają początek strukturze/mikrostrukturze, które z kolei wpływają na właściwości związane z zachowaniem materiału. Na uwagę zasługują 3 elementy: po pierwsze: hierarchia została rozbita na wielopoziomową siatkę powiązań (powiązania między strukturą a procesem [PS], powiązania między strukturą a właściwościami [SP], powiązania między właściwościami a zachowaniem [PP]); po drugie, możliwe są ruchy na każdym poziomie powstałe w wyniku zmniejszenia uporządkowania modelu lub ujęcia; po trzecie, strzałki łączące elementy pomiędzy różnymi poziomami hierarchii biegną od dołu do góry. W kontekście hierarchii skali przedstawionej na Rys 2, staje się oczywiste, że różne skale mogą być stosowane w obrębie każdego poziomu hierarchii przedstawionego na Rys 3. Kolejnym istotnym elementem przedstawionym na Rys 3 jest szary obszar w prawym górnym rogu, przedstawiający problem selekcji materiałów, występujący jedynie na 1 lub 2 poziomach hierarchii. Jest on związany z selekcją opartą na tabelach danych powstałych na podstawie modeli lub eksperymentów i można do niego podejść przy użyciu narzędzi informatycznych (wydobywania danych, kombinatoryki, itd.).
Relacje PS muszą być dostosowane do ograniczeń procesu i wyrobu, kosztów, dostępności termodynamicznej oraz kinetycznych możliwości (wskaźniki procesu, niezbędne siły napędzające, i długotrwała stabilność metastabilnych mikrostruktur). Biorąc pod uwagę koszty modelowania i symulacji poziomów ponad poziomem PS, nie ma większego sensu poszerzać badania relacji między strukturą a właściwościami dla struktur, które w innym przypadku byłyby niestabilne. Dlatego też relacje PS ograniczają badanie projektu na wyższych poziomach hierarchii. Jednakże, relacje PS mogą nadal być analizowane w oparciu o rozwijane mapy wciąż identyfikowanych powiązań. Co więcej, wyszukiwanie powiązań SP może poprowadzić badania nad ścieżkami procesu do osiągnięcia struktury spełniającej zestaw wymagań dotyczących właściwości. Powiązania i transformacje w obrębie poziomów przedstawionych na Rys 3 reprezentują uproszczony schemat opisu. Na przykład, reprezentując mikrostrukturę o niższym poziomie korelacji przestrzennej w poszczególnych fazach i inne atrybuty mikrostruktury (np. ułamek masy) poświęcamy dokładność odwzorowania na rzecz wydajności zarówno w kwestii przechowywania jak i obliczeniowej idealizacji. Jest to popularna cecha projektowego poszukiwania mikrostruktury spełniającej wymagania dotyczące właściwości; muszą one być przeprowadzane jako badania parametryczne, chyba że zestaw możliwych mikrostruktur został wyraźnie wyodrębniony. W takim przypadku wyszukiwanie przy pomocy kombinatoryki jest gwarantowane (tak jak w przypadku cząsteczek zaprojektowanych pod kątem nano-funkcjonalności, takich jak wykrywacze składników chemicznych czy też blokerów wirusów). Ogólnie mówiąc, mikrostruktury rekonstruowane w celu symulacji relacji SP nie charakteryzują się dokładnością na wyższych poziomach dystrybucji przestrzennej atrybutów, co może mieć konsekwencje w modelowaniu reakcji zależnych od skrajnych wartości takich jak pęknięcia, zmęczenie czy siła.
Redukcja układu powiązań wprowadza nieodwracalność przepływu informacji w projektowaniu materiałów, co jest jednym ze źródeł problemów w odgórnym odwróceniu relacji między strukturą a właściwościami. Jednak istnieją dużo poważniejsze źródła. Oddolny kierunek strzałek na Rys 3 wskazuje na kierunek wykonania modelu oraz wprowadzania wyników eksperymentów. W praktyce, niewiele relacji między strukturą a właściwościami może zostać odwrócone przez nielinearne i nierównoważne cechy, zależność od początkowych warunków, oraz nie unikalny charakter rozwiązań. Dotyczy to również powiązań PS, czasem nawet w większym stopniu. Oczywistym jest, że cząstkowe oddolne podejście do przepływu informacji (symulacje, eksperymenty) połączone z odgórnym nakierowaniem pod kątem wymagań dotyczących zastosowania i zachowania jest niezbędne. Wszystkie inne sposoby poza obliczeniowym wyszukiwaniem są skomplikowane z powodu dużej ilości poziomów hierarchii wyraźnych dla mikrostruktur i produktów. W tym celu, wykształciło się nowe podejście: metoda badania indukcyjnych projektów (IDEM). Metoda ta ma dwa główne cele: badanie napędzanego wymaganiami projektowania odgórnego, naprowadzać oddolne modelowanie i symulacje, oraz zarządzanie niewiadomymi w łańcuchach modelu. Rys 4 przedstawia wizualizację IDEM. Weź pod uwagę liczne przestrzenie różnych wymiarów (DOF), pomiędzy którymi modele, symulacje i eksperymenty służą jako powiązania, na które wskazuje projekt na poszczególnych obszarach. Najpierw system projektu musi zostać skonfigurowany, włącznie z przepływem informacji pomiędzy bazami danych i narzędziami do modelowania i symulacji a zakresem wymagań dotyczących zachowania i właściwości. Dalsze kroki IDEM występują w następującej kolejności:
· Zdiagnozuj wyraźnie powiązane punkty na każdym poziomie procesu projektowania (oddolne symulacje i eksperymenty)
· Przeprowadź indukcyjną (odgórną) analizę prawdopodobnych przestrzeni w oparciu o metamodele powstałe w kroku 2
· Wyodrębnij sprecyzowane rozwiązanie biorące pod uwagę niedokładność modelu.
Punkty w projekcie nie mogą zawierać jedynie powiązanych rejonów w poszczególnym obszarze, ale zostały tak przedstawione w ramach uproszczenia. Zakłada się również możliwość ponownej konfiguracji systemu projektowania w przypadku, gdy wymagania nie zazębiają się z wizualizacjami oddolnymi oraz/lub zmniejszenia niewiadomych. Zmniejszenie ilości niewiadomych to kolejna cecha IDEM. Jeżeli istnieją dwa rozwiązania, których efekt końcowy jest identyczny, który projekt należy wybrać? Z zasady wybiera się rozwiązanie które najdalej odbiega od wartości ograniczających dla każdego obszaru, wliczając granice prawdopodobnych obszarów ustalonych w 1 kroku IDEM. Istniejące metody projektowania nie są w stanie rozwiązać tego problemu, ponieważ skupiają się jedynie na końcowym zakresie właściwości.
Projektowanie jest procesem opartym na podejmowaniu decyzji, czy to chodzi o projekt materiału, systemu, czy też obu jednocześnie. Realnym celem projektowania materiałów opartego na systemach i wspieranego przez symulacje jest zwiększenie odsetka decyzji podjętych na podstawie symulacji. Dlatego też schematy wspierające podejmowanie decyzji są niezbędne dla realizowania wizji projektowania współbieżnego materiałów i produktów. Dzięki tym schematom widoczne jest, że projektowanie oparte na decyzjach jest konieczne do zmniejszenia różnych źródeł niewiadomych, wliczając:
· Parametryzowane (błędy wywołane przez procesowanie i warunki obróbki) i nie parametryzowane (przypadkowe mikrostruktury) naturalne różnice
· Niekompletna wiedza dotycząca parametrów modeli wynikająca z niewystarczających lub niedokładnych danych
· Niedokładna struktura modelu spowodowana niekompletną wiedzą (przybliżenia i uproszczenia) na temat systemu
· Propagowanie naturalnych i modelowych niewiadomych przez łańcuch modeli
Dobrym podejściem jest możliwe jak najdokładniejsze ilościowe określenie niewiadomych w celu znalezienia rozwiązań mniej podatnych na zmienne mikrostruktury oraz inne źródła niewiadomych. W tym celu wprowadzony został protokół cDSP, przedstawiony na Rys 5 jako główne narzędzie wspierania procesu podejmowania decyzji. Zgodnie z cDSP wyznaczane są liczne punkty docelowe, ograniczone przez wiele czynników.
Projektowanie materiałów standardowo obejmuje wyznaczanie relacji pomiędzy zestawem punktów docelowych a domeną właściwości. Przykładowo, łopatki gazowej turbiny silnika mają właściwości termiczne, mechaniczne, termomechaniczne oraz chemiczne. Optymizacja, przeważnie ograniczona do jednego celu, jest wrażliwa tylko na ograniczone odchylenia parametrów, dobrze scharakteryzowane niewiadome oraz jeden dominujący wymóg funkcjonalny. Dla wielu celi projektowych, wpływ na wybór preferowanego rozwiązania ma jego stabilność; wybierane są rozwiązania o mniejszej wrażliwości na zmiany natężenia dźwięku/zakłóceń czy innych parametrów kontrolnych. Co więcej, potrzebne są rozwiązania odporne na zmienne wynikające ze ścieżki procesu i początkową mikrostrukturę, forsujące funkcjonalność, czynniki finansowe, cele projektowe itd. Wspólne wysiłki autorów artykułu dały początek nowym metodom podejścia do niewiadomych wynikających ze zmienności mikrostruktury i modeli, jak również powiązanych łańcuchów modeli w kontekście wielu poziomów.
Istnieje kilka kategorii sztywnych projektów zajmujących się niewiadomymi różnego rodzaju. Typ I, pierwotnie zaproponowany przez Taguchiego, skupia się na osiągnięciu braku wrażliwości na zakłócenia - parametry, których projektanci nie są w stanie kontrolować w systemach. Typ II, zaproponowany przez Chena i współautorów, odnosi się do niewrażliwości niewiadomych powiązanych ze zmiennymi w systemie – parametrami, które projektanci mogą kontrolować w systemie. Powstała metoda dla projektu Typu I i II – metoda badania stabilnego konceptu (?). Te typy projektu zostały niedawno rozszerzone o Typ III, skupiający się na niewrażliwość na niewiadome zawarte w modelach. Rys 6 wyjaśnia zastosowanie Typów I-III, pokazując, że podczas gdy w metodach Typu I i II nacisk kładziony jest na szukanie rozwiązań nie wrażliwych na kontrolowane zmienne i zaburzenia parametrów, w Typie III dodatkowo poszukiwane są rozwiązania o minimalnym dystansie pomiędzy górną a dolną granicą niewiadomej dotyczącej oczekiwanej funkcji i związanej z przypadkowym doborem materiałów i niewiadomymi związanymi ze strukturą/parametrami modelu. Granice te są wyznaczane na podstawie statystyk powstałych na wskutek wykorzystania modeli zakresu parametrów prawdopodobnych mikrostruktur i warunków procesu istotnych dla symulacji i niezbędnych dla procesu podejmowania decyzji. Ta kombinacja sposobów wyszukiwania "płaskich rejonów" docelowej funkcji i wąskich granic zmiennych związanych z niewiadomymi funkcjonalnej relacji pomiędzy kontrolą/zakłóceniami oraz reakcją jest nową koncepcją wprowadzoną, by można było lepiej rozwiązać problem niewiadomych w modelowaniu i symulacjach oraz wesprzeć proces projektowania materiałów.
Powyższy schemat wspierania podejmowania decyzji przez wyznaczenie wielu punktów docelowych może już być wykorzystywany w projektowaniu materiałów stanowiących część większego systemu. W tym celu należy podejść do projektowania materiałów jak do procesu a nie jak do oddolnego wielkoskalowego ćwiczenia modelingu. Do obecnego momentu zastosowania tego podejścia obejmowały projektowanie wyciskanych metali pryzmatycznych o wielofunkcjonalnym strukturalnym i termalnym zastosowaniu oraz projektowanie mieszanek czterofazowych sypkich tlenków metali w celu połączenia siły oraz gwałtownej egzotermicznej reakcji chemicznej.
Obecnie największym wyzwaniem jest rozszerzenie koncepcji projektowych w celu dostosowania mikrostruktur o funkcjach spełniających wymagania szerszym zakresie, np.:
· Morfologia fazy, dystrybucja osadowa i koloidalna, tekstura, siatki granic cząstek w stopach w celu osiągnięcia wielofunkcjonalnego zachowania w kwestii siły, plastyczności, pęknięć, zmęczenia, korozji, itp.
· Ścieżka procesu i wykorzystanie ewolucji mikrostruktur (np. Plastyczność, transformacja faz, dyfuzja itd.)
· Oporność na lub preferowane naprężenie
· Plastyczne materiały zdolne do transformacji lub plastyczności wywołanej cienkością
· Kontrola skali gładkości i chropowatości porowatości odlewów
· Obróbka powierzchni, obróbka ciepłem i szczątkowe naprężenie w stopach z pierwotną inkluzją
Pogląd opisany w tym artykule cechuje się zbieżnością inżynierii naukowej, mechaniki materiałów, fizyki materiałów, informatyki oraz inżynierii systemów. Do potencjalnych korzyści można zaliczyć bardziej efektywne współbieżne projektowanie materiałów i elementów w celu spełnienia określonych wymagań dotyczących zachowania, zdolność ustalenia priorytetów dotyczących modeli i metod obliczeniowych w kwestii stopnia użyteczności projektu, ustalenie priorytetów w kwestii mechanicznych i materiałowych modelowanych fenomenów matematycznych/fizycznych/chemicznych oraz narzędzi służących do badań nad prawdopodobieństwem, wykorzystywanych w celu ustalenia prawdopodobnego zwrotu kosztów zainwestowanych w nowy materiał/system.
xkonradox