Метода за калибрисање конститутивних модела за симулирање процеса пресовања керамичког праха коришћењем инверзних анализа

Ceramic parts are increasingly produced by compacting loose powders to form, what is called a ”greenbody”, which is further subjected to sintering, to give the final product. During the sintering stage,the green body undergoes shrinkage inversely proportional to its density,so defects and even large cracks can appear in the presence of density gradients. Such circumstanceaffectsthequalityofproductionofceramicparts,withstillelevated number ofrejectedpieces. Numerical simulationsofgreenbodyformationareincreasinglyusedasasupportfor the stable production.Modeling the compaction process usually involves complex constitutive models with an elevated number of parameters. The current praxis of evaluating the governing constants relies on a large number of experiments on the green body,like,Brazilian,crush,triaxialtests etc.Therefore,the model calibration is time consuming and rather difficult,presenting an obstacle for routine industrial purposes. To tackle this problem, an alternative procedure based on InverseAnalysis(IA)is developed, which relies on the data collected from the compaction experimentonly. Such approach fully eliminates the need for further testing on the green body, making it practicable for routine industrial purposes.Within this methodology,adiscrepancy function isformedthatquantifiesthedifferencebetweenexperimentalandsimulated quantities collectedfromthecompactiontest,whichisfurtherminimizedtogivethe constitutive parameters.Toascertainthestronginfluenceofsoughtparameterson measurable data,certainnewgreenbodygeometriesaredesigned. Proposed approachistestedandvalidatedonthecalibrationof”modified”Drucker- Prager Cap(DPC)model,whichisfrequentlyadoptedforpowderpressingsimulations. Tothispurpose,rigorousexperimentationinvolvingbothcompactiontestsforcalibration and destructivetestsforverificationareperformed.TheparametersobtainedthroughIA are usedtosimulatecomplexgeometries,followedbyacomparativestudybetweenthe currently adoptedpraxisvs.inverseanalysismethodology. Further on,calibrationofamoresophisticatedmaterialmodelrelyingonthe Bigoni-Piccolroaz yieldsurfaceisconsidered.Certaininstabilitiesinthenumerical implementation of this fairly complex model,lead to discontinuous discrepancy function, and therefore,parameters are assessed by performing them inimization through genetic algorithms.Computational burden coming from recursive simulations required by the genetic algorithm is made consistent by employing controllably ”enriched” reduced basis model based on proper orthogonal decomposition. Finally,a comparison between the novel model and the ”modified” DPCmodel is presented.Производња керамичких компоненти најчешће се састоји из процеса механичког компактирања керамичког праха у циљу добијања испреска, који се потом подвргава синтеровању на повишеној температури. У току синтеровања, евентуално присуство шупљина у отпреску изазива интензивније локално скупљање материјала у тој зони, што за последицу има нехомогеност финалног производа или стварање унутрашњих прскотина. Сходно томе перформансе финалног производа у великој мери су условљене квалитетом произведеног отпреска. Значајан фактор за стабилну и ефикасну производњу керамичких отпресака представља могућност извођења реалистичних нумеричких симулација самог процеса. Моделирање овог процеса најчешће укључује комплексне конститутивне моделе са великим бројем параметара. Процедуре калибрисања ових параметара, које су тренутно у примени,захтевају извођење низа деструктивних тестова на отпреску. Овакав приступ је захтеван и неприлагођен за рутинску индустријску примену. У оквиру ове дисертације развијена је алтернативна метода,са низом предности при решавању описаног проблема калибрације параметара, заснована на примени инверзних анализа.Развијена метода користи као експерименталне податке искључиво оне вредности које се могу измерити у току процеса сабијања, чиме је искључена потреба за спровођењем деструктивних испитивањана отпреску.У оквиру развијене методе формирана је циљна функција која квантификује дискрепанцу између експериментално измерених,и одговарјућих нумерички добијених вредности.Тако је процес калибрације конститутивних параметара сведен на проблем нумеричке минимизације формиране циљне функције.Како би се обезбедила одговарајућа осетљивост експериментално измерених вредности на тражене параметере,дефинисане су посебне геометрије отпресака као резултат детаљне геометријске анализе.Тиме је формиран експериментлани протокол који тачно дефинише геометрију отпресака,избор експерименталних вредности,и примену одговарајућих алгоритама и циљу аутоматског добијања тражених конститутивних параметара. Развијена метода је тестирана на решавању проблема калибрације ”Drucker-PragerCap” конститутивног модела,који се често примењује у симулацијама процеса сабијања праха. Тестирање је укључило и обимну експерименталну кампању коришћењем деструктивних тестова на отпресцима, чиме су добијене референтне вредности, употребљене као база за поређење. Допунска верификација састојала се у симулирању комплексних геометрија, коришћењем конститутивних параметара добијених применом развијене методе. Предложена метода је примењена и на калибрацију сложенијег конститутивног модела који користи ”Bigoni-Piccolroaz” модел пластичности. Ово представља нов и изразито комплексан конститутивни модел, па је његова нумеричка имплементација резултирала нестабилним нумеричким симулацијама, чинећи циљну функцију дисконтинуалном. При решавању овог проблема калибрације, минимизација је извршена употребом „генетичкихалгоритама“,уз развијени редуковани модел за нумеричке симулације теста, чиме је постигнуто значајно смањење компјутерског времена приизвођењу нелинеарних симулација. На самом крају, упоређени су резултати добијени применом једног и другог конститутивног модела уз назначене смернице о групи проблема на којима их је могуће применити са задовољавајућом тачношћу

Material model calibration through indentation test and stochastic inverse analysis

Eksperiment instrumentalnog utiskivanja se sve više koristi za karakterizaciju materijala različitog tipa. Razvijene metode kombinuju ovaj test sa kompjuterskom simulacijom u okviru inverznih analiza sa ciljem dobijanja parametara koji ulaze u jednačine različitih konstitutivnih modela. Izlaz iz ovakvih procedura predstavljaju vrednosti traženih parametara u determinističkom smislu, dok je za praktičnu inženjersku upotrebu poželjno raspolagati i sa procenom tačnosti dobijenih vrednosti. U ovom radu prikazana je numeričko-eksperimentalna metoda zasnovana na inverznoj analizi koja kao ulazni podatak koristi eksperimentalno izmerenu krivu utiskivanja (kriva koja daje zavisnost primenjene sila u funkciji ostvarene dubine utiskivanja). Numeričke simulacije testa utiskivanja su značajno ubrzame primenom redukovanog modela zasnovanog na pravilnoj ortogonalnoj dekompoziciji a posebno razvijenom za ovu svrhu. Rezultijući inverzni problem je rešen u stohastičkom kontekstu korišćenjem Monte Karlo simulacija kao i Kalmanovih filtera. Dobijeni rezultati su komparativno prezentovani u cilju poređenja dobijene tačnosti i računarske efikasnosti.Indentation test is used with growing popularity for the characterization of various materials on different scales. Developed methods are combining the test with computer simulation and inverse analyses to assess material parameters entering into constitutive models. The outputs of such procedures are expressed as evaluation of sought parameters in deterministic sense, while for engineering practice it is desirable to assess also the uncertainty which affects the final estimates resulting from various sources of errors within the identification procedure. In this paper an experimental-numerical method is presented centered on inverse analysis build upon data collected from the indentation test in the form of force-penetration relationship (so-called 'indentation curve'). Recursive simulations are made computationally economical by an 'a priori' model reduction procedure. Resulting inverse problem is solved in a stochastic context using Monte Carlo simulations and non-sequential Extended Kalman filter. Obtained results are presented comparatively as for accuracy and computational efficiency

Reduced Order Numerical Modeling for Calibration of Complex Constitutive Models in Powder Pressing Simulations

Numerical simulations of different ceramic production phases often involve complex constitutive models, with difficult calibration process, relying on a large number of experiments. Methodological developments, proposed in present paper regarding this calibration problem can be outlined as follows: assessment of constitutive parameters is performed through inverse analysis procedure, centered on minimization of discrepancy function which quantifies the difference between measurable quantities and their computed counterpart. Resulting minimization problem is solved through genetic algorithms, while the computational burden is made consistent with constraints of routine industrial applications by exploiting Reduced Order Model (ROM) based on proper orthogonal decomposition. Throughout minimization, a gradual enrichment of designed ROM is used, by including additional simulations. Such strategy turned out to be beneficial when applied to models with a large number of parameters. Developed procedure seems to be effective when dealing with complex constitutive models, that can give rise to non-continuous discrepancy function due to the numerical instabilities. Proposed approach is tested and experimentally validated on the calibration of modified Drucker-Prager CAP model, frequently adopted for ceramic powder pressing simulations. Assessed values are compared with those obtained by traditional, time-consuming tests, performed on pressed green bodies

Reduced Order Numerical Modeling for Calibration of Complex Constitutive Models in Powder Pressing Simulations

Numerical simulations of different ceramic production phases often involve complex constitutive models, with difficult calibration process, relying on a large number of experiments. Methodological developments, proposed in present paper regarding this calibration problem can be outlined as follows: assessment of constitutive parameters is performed through inverse analysis procedure, centered on minimization of discrepancy function which quantifies the difference between measurable quantities and their computed counterpart. Resulting minimization problem is solved through genetic algorithms, while the computational burden is made consistent with constraints of routine industrial applications by exploiting Reduced Order Model (ROM) based on proper orthogonal decomposition. Throughout minimization, a gradual enrichment of designed ROM is used, by including additional simulations. Such strategy turned out to be beneficial when applied to models with a large number of parameters. Developed procedure seems to be effective when dealing with complex constitutive models, that can give rise to non-continuous discrepancy function due to the numerical instabilities. Proposed approach is tested and experimentally validated on the calibration of modified Drucker-Prager CAP model, frequently adopted for ceramic powder pressing simulations. Assessed values are compared with those obtained by traditional, time-consuming tests, performed on pressed green bodies

Material model calibration through indentation test and stochastic inverse analysis

Eksperiment instrumentalnog utiskivanja se sve više koristi za karakterizaciju materijala različitog tipa. Razvijene metode kombinuju ovaj test sa kompjuterskom simulacijom u okviru inverznih analiza sa ciljem dobijanja parametara koji ulaze u jednačine različitih konstitutivnih modela. Izlaz iz ovakvih procedura predstavljaju vrednosti traženih parametara u determinističkom smislu, dok je za praktičnu inženjersku upotrebu poželjno raspolagati i sa procenom tačnosti dobijenih vrednosti. U ovom radu prikazana je numeričko-eksperimentalna metoda zasnovana na inverznoj analizi koja kao ulazni podatak koristi eksperimentalno izmerenu krivu utiskivanja (kriva koja daje zavisnost primenjene sila u funkciji ostvarene dubine utiskivanja). Numeričke simulacije testa utiskivanja su značajno ubrzame primenom redukovanog modela zasnovanog na pravilnoj ortogonalnoj dekompoziciji a posebno razvijenom za ovu svrhu. Rezultijući inverzni problem je rešen u stohastičkom kontekstu korišćenjem Monte Karlo simulacija kao i Kalmanovih filtera. Dobijeni rezultati su komparativno prezentovani u cilju poređenja dobijene tačnosti i računarske efikasnosti.Indentation test is used with growing popularity for the characterization of various materials on different scales. Developed methods are combining the test with computer simulation and inverse analyses to assess material parameters entering into constitutive models. The outputs of such procedures are expressed as evaluation of sought parameters in deterministic sense, while for engineering practice it is desirable to assess also the uncertainty which affects the final estimates resulting from various sources of errors within the identification procedure. In this paper an experimental-numerical method is presented centered on inverse analysis build upon data collected from the indentation test in the form of force-penetration relationship (so-called 'indentation curve'). Recursive simulations are made computationally economical by an 'a priori' model reduction procedure. Resulting inverse problem is solved in a stochastic context using Monte Carlo simulations and non-sequential Extended Kalman filter. Obtained results are presented comparatively as for accuracy and computational efficiency

Метода за калибрисање конститутивних модела за симулирање процеса пресовања керамичког праха коришћењем инверзних анализа

Ceramic parts are increasingly produced by compacting loose powders to form, what is called a ”greenbody”, which is further subjected to sintering, to give the final product. During the sintering stage,the green body undergoes shrinkage inversely proportional to its density,so defects and even large cracks can appear in the presence of density gradients. Such circumstanceaffectsthequalityofproductionofceramicparts,withstillelevated number ofrejectedpieces. Numerical simulationsofgreenbodyformationareincreasinglyusedasasupportfor the stable production.Modeling the compaction process usually involves complex constitutive models with an elevated number of parameters. The current praxis of evaluating the governing constants relies on a large number of experiments on the green body,like,Brazilian,crush,triaxialtests etc.Therefore,the model calibration is time consuming and rather difficult,presenting an obstacle for routine industrial purposes. To tackle this problem, an alternative procedure based on InverseAnalysis(IA)is developed, which relies on the data collected from the compaction experimentonly. Such approach fully eliminates the need for further testing on the green body, making it practicable for routine industrial purposes.Within this methodology,adiscrepancy function isformedthatquantifiesthedifferencebetweenexperimentalandsimulated quantities collectedfromthecompactiontest,whichisfurtherminimizedtogivethe constitutive parameters.Toascertainthestronginfluenceofsoughtparameterson measurable data,certainnewgreenbodygeometriesaredesigned. Proposed approachistestedandvalidatedonthecalibrationof”modified”Drucker- Prager Cap(DPC)model,whichisfrequentlyadoptedforpowderpressingsimulations. Tothispurpose,rigorousexperimentationinvolvingbothcompactiontestsforcalibration and destructivetestsforverificationareperformed.TheparametersobtainedthroughIA are usedtosimulatecomplexgeometries,followedbyacomparativestudybetweenthe currently adoptedpraxisvs.inverseanalysismethodology. Further on,calibrationofamoresophisticatedmaterialmodelrelyingonthe Bigoni-Piccolroaz yieldsurfaceisconsidered.Certaininstabilitiesinthenumerical implementation of this fairly complex model,lead to discontinuous discrepancy function, and therefore,parameters are assessed by performing them inimization through genetic algorithms.Computational burden coming from recursive simulations required by the genetic algorithm is made consistent by employing controllably ”enriched” reduced basis model based on proper orthogonal decomposition. Finally,a comparison between the novel model and the ”modified” DPCmodel is presented.Производња керамичких компоненти најчешће се састоји из процеса механичког компактирања керамичког праха у циљу добијања испреска, који се потом подвргава синтеровању на повишеној температури. У току синтеровања, евентуално присуство шупљина у отпреску изазива интензивније локално скупљање материјала у тој зони, што за последицу има нехомогеност финалног производа или стварање унутрашњих прскотина. Сходно томе перформансе финалног производа у великој мери су условљене квалитетом произведеног отпреска. Значајан фактор за стабилну и ефикасну производњу керамичких отпресака представља могућност извођења реалистичних нумеричких симулација самог процеса. Моделирање овог процеса најчешће укључује комплексне конститутивне моделе са великим бројем параметара. Процедуре калибрисања ових параметара, које су тренутно у примени,захтевају извођење низа деструктивних тестова на отпреску. Овакав приступ је захтеван и неприлагођен за рутинску индустријску примену. У оквиру ове дисертације развијена је алтернативна метода,са низом предности при решавању описаног проблема калибрације параметара, заснована на примени инверзних анализа.Развијена метода користи као експерименталне податке искључиво оне вредности које се могу измерити у току процеса сабијања, чиме је искључена потреба за спровођењем деструктивних испитивањана отпреску.У оквиру развијене методе формирана је циљна функција која квантификује дискрепанцу између експериментално измерених,и одговарјућих нумерички добијених вредности.Тако је процес калибрације конститутивних параметара сведен на проблем нумеричке минимизације формиране циљне функције.Како би се обезбедила одговарајућа осетљивост експериментално измерених вредности на тражене параметере,дефинисане су посебне геометрије отпресака као резултат детаљне геометријске анализе.Тиме је формиран експериментлани протокол који тачно дефинише геометрију отпресака,избор експерименталних вредности,и примену одговарајућих алгоритама и циљу аутоматског добијања тражених конститутивних параметара. Развијена метода је тестирана на решавању проблема калибрације ”Drucker-PragerCap” конститутивног модела,који се често примењује у симулацијама процеса сабијања праха. Тестирање је укључило и обимну експерименталну кампању коришћењем деструктивних тестова на отпресцима, чиме су добијене референтне вредности, употребљене као база за поређење. Допунска верификација састојала се у симулирању комплексних геометрија, коришћењем конститутивних параметара добијених применом развијене методе. Предложена метода је примењена и на калибрацију сложенијег конститутивног модела који користи ”Bigoni-Piccolroaz” модел пластичности. Ово представља нов и изразито комплексан конститутивни модел, па је његова нумеричка имплементација резултирала нестабилним нумеричким симулацијама, чинећи циљну функцију дисконтинуалном. При решавању овог проблема калибрације, минимизација је извршена употребом „генетичкихалгоритама“,уз развијени редуковани модел за нумеричке симулације теста, чиме је постигнуто значајно смањење компјутерског времена приизвођењу нелинеарних симулација. На самом крају, упоређени су резултати добијени применом једног и другог конститутивног модела уз назначене смернице о групи проблема на којима их је могуће применити са задовољавајућом тачношћу

Reduced order numerical modeling for calibration of complex constitutive models in powder pressing simulations

Numerical simulations of different ceramic production phases often involve complex constitutive models, with difficult calibration process, relying on a large number of experiments. Methodological developments, proposed in present paper regarding this calibration problem can be outlined as follows: assessment of constitutive parameters is performed through inverse analysis procedure, centered on minimization of discrepancy function which quantifies the difference between measurable quantities and their computed counterpart. Resulting minimization problem is solved through genetic algorithms, while the computational burden is made consistent with constraints of routine industrial applications by exploiting Reduced Order Model (ROM) based on proper orthogonal decomposition. Throughout minimization, a gradual enrichment of designed ROM is used, by including additional simulations. Such strategy turned out to be beneficial when applied to models with a large number of parameters. Developed procedure seems to be effective when dealing with complex constitutive models, that can give rise to non-continuous discrepancy function due to the numerical instabilities. Proposed approach is tested and experimentally validated on the calibration of modified Drucker-Prager CAP model, frequently adopted for ceramic powder pressing simulations. Assessed values are compared with those obtained by traditional, time-consuming tests, performed on pressed green bodies

A Comprehensive Review on Cucurbits Yellow Stunting Disorder Virus (CYSDV) and their Management

Cucurbit Yellow Stunting Disorder Virus (CYSDV) represents a significant threat to global agriculture, particularly impacting the cultivation of cucurbit crops such as melons, squashes, and cucumbers. This comprehensive review explores the various dimensions of CYSDV, including its taxonomy, epidemiology, pathogenesis, diagnostic methods, management, ongoing research, and the broader social and economic implications. Beginning with an examination of CYSDV's classification and morphology, the review delineates the geographical distribution of the virus, its host range, transmission vectors, and environmental factors influencing its spread. It also outlines the mechanisms of infection, stages of disease development, symptoms in various cucurbit species, and the economic impact of the disease. The discussion extends to both traditional and molecular diagnostic techniques and the associated challenges. Different strategies for managing and controlling CYSDV are highlighted, including cultural practices, chemical methods, biological control, and integrated pest management approaches. The review emphasizes ongoing research initiatives and future perspectives in CYSDV research, considering technological innovations and potential limitations. The final sections focus on the broader social and economic context, exploring the impact of CYSDV on small and large-scale farming, international trade considerations, community engagement, and government initiatives. Through an integrated analysis, this review provides valuable insights into the multifaceted nature of CYSDV, its influence on agriculture, and the wider societal dynamics. The conclusion underscores the necessity of a coordinated, comprehensive approach that leverages scientific research, international collaboration, community involvement, and governmental support to address the challenges posed by CYSDV. Understanding the complexities of this virus is essential for developing effective strategies to ensure food security and economic stability in regions affected by this detrimental plant disease