PNCPNC

InfotekmesinInfotekmesin

Porositas merupakan cacat yang sering terjadi dalam proses pengecoran aluminium, terutama pada komponen berdinding tipis seperti kipas kompresor. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi dan memvalidasi porositas pada komponen kipas aluminium hasil pengecoran menggunakan pendekatan simulasi dan eksperimen. Metode simulasi dilakukan menggunakan Finite Difference Method (FDM) dengan bantuan perangkat lunak SOLIDCast dan FLOWCast untuk mengevaluasi distribusi logam cair, kriteria Niyama, dan waktu solidifikasi. Pengecoran eksperimen dilakukan menggunakan pasir silika dan paduan aluminium A319, yang kemudian dianalisis secara metalografi menggunakan foto mikroskopik. Hasil menunjukkan adanya korelasi tinggi antara prediksi simulasi dan hasil eksperimen, khususnya pada jenis mikroporositas, porositas gas, dan penyusutan lokal. Pendekatan ini terbukti efektif dalam meningkatkan kualitas hasil pengecoran dan dapat dijadikan referensi untuk optimasi desain sistem tuang.

Metode kombinasi simulasi FDM dengan perangkat lunak SOLIDCast dan FLOWCast, serta validasi eksperimental melalui analisis metalografi, secara efektif memetakan dan memprediksi porositas pada komponen kipas aluminium.Model simulasi dapat mengidentifikasi zona rawan cacat dengan akurasi tinggi, sehingga dapat meningkatkan kualitas produk melalui optimalisasi desain sistem gating dan penempatan riser.Penelitian ini membuka peluang pengembangan model simulasi multifisika dan penerapan kecerdasan buatan untuk optimasi desain cetakan secara otomatis.

Untuk memperluas pemahaman tentang mekanisme pembentukan porositas, studi selanjutnya dapat menjelajahi efek variasi suhu tuang dan kecepatan aliran logam cair pada bentuk porositas yang berbeda; metode ini diharapkan dapat memetakan pertumbuhan porositas secara waktu‑sintesis, sehingga proses pembuatan dapat diatur secara real‑time. Penelitian lanjutan juga dapat mengeksplorasi penggunaan sensor otomatis di dalam cetakan untuk memantau suhu dan volume padat secara simultan, sehingga data real‑time dapat digunakan untuk menyesuaikan parameter proses secara adaptif; pendekatan ini dapat meminimalkan cacat tanpa perlu intervensi manual. Akhirnya, integrasi model simulasi FDM dengan algoritma optimasi berbasis kecerdasan buatan dapat dikembangkan untuk mengembangkan desain gating dan riser secara otomatis, sehingga mempercepat alur desain produk dan menurunkan biaya produksi, sekaligus meningkatkan keandalan dan kualitas komponen yang diproduksi.

Read online
File size324.34 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test