A brief review of INCONEL® alloys numerical analysis on traditional machining predictability

可预测性 计算机科学 因科镍合金 机械加工 工业工程 冶金 材料科学 合金 统计 数学 工程类
作者
André F. V. Pedroso,Vítor F. C. Sousa,Naiara P. V. Sebbe,F.J.G. Silva,R.D.S.G. Campilho,Rita C. M. Sales-Contini,Abílio M.P. De Jesus
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier]
卷期号:232: 1109-1120 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.procs.2024.01.109
摘要

INCONEL® machining poses great challenges in predicting its behaviour, and exhaustive experimental evaluation of its machinability is expensive and unsustainable. Design of Experiments (DOE) can be performed without destroying components via Finite Element Analysis (FEA). However, it is paramount to establish if numerical modelling and the constitutive models can cope with an accurate predictability of INCONEL® machining. Hence, a broad review of FEA strategies will be given to systematically summarise and analyse the progress taken on INCONEL® machining predictability through FEA from 2013 to 2023 and present the most recent researchers' digital solutions, prospects, and limitations. Thanks to articles and books, this paper was conceived. The main keywords used in searching information were: "INCONEL® 718", "INCONEL® 625", "FEA", "Traditional Machining Modelling", "Johnson-Cook criteria", "ABAQUS™", "ANSYS®" and "DEFORM®". Combining these keywords was crucial to filter the current information about the evolution of INCONEL® alloy machining predictability through FEA. INCONEL® alloys FEA machining can nowadays effectively provide good quality and accurate results regarding the counterpart experiments.

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