Md Shafiqul Islam
Tekn. Dr. Mechanical engineering

Projekttid: 2020 – 2023
Budget: 13 264 800 kr
Prediktering av försträckning och brott för komplexa lastfall inom plåtformning
Syftet med PREDICT är att uppnå ökad noggrannhet i prediktering av försträckning och sprickor genom att utveckla avancerade materialmodeller, kalibreringstekniker och effektiva finitelementssimuleringar, vilket kan möjliggöra robusta predikteringar av formbarhet. Specifikt ska simuleringsbaserad prediktering av fenomen såsom icke-linjära töjningsvägar, effekten av töjningshastighet, anisotropi och närvaro av kantsprickor studeras. Skadeexperiment kommer att utföras och karakteriseringstekniker kommer att utvecklas för att generera avancerade FE-modeller som enkelt kan implementeras I industriella tillämpningar. Vidare kommer metamodeller, baserade på FE-modellerna, att utvecklas och användas tillsammans med AI för att förutsäga formbarhet baserad på leverantörsdata samt förebygga fel och göra processjusteringar. Detta kommer att vara ett viktigt steg inom Industry 4.0 för partnerna.
Hög prediktionsnoggrannhet för FE-modeller kommer att minska behovet av iterativa kompenseringsprocesser av kontaktytorna på form samt verktyg. Detta kommer att motverka komponentfel, behov av ytterligare omarbetning samt leda till en effektivare introduktion av nya och lätta material. Sammantaget kommer detta kunna reducera miljöpåverkan.
PREDICT samlar in kompetens från svensk industri, forskningsaktörer inom tillverkningsprocesser, FE-modellering och experter på plåtformning. Den planerade tidsperioden för detta projekt är från 2021-01-01 till 2023-12-31. Den totala kostnaden beräknas till 13 264 800 SEK, varav offentliga medel uppgår till 6 498 000 SEK (49%). Koordinator för detta projekt är BTH. Andra parter som deltar i detta projekt är RISE IVF, Volvo Cars, Alfa Laval, Volvo Trucks, SSAB och Scania.
Vinnovas Diarienr: 2020-02986
2017 – 2019
Syftet med projektet är att utveckla och industriellt implementera system för miljömässigt hållbara olje- och vattenbaserade kyl- och smörjmedel med tillsatser av kol-nano additiv för ökad prestanda.
2016 – 2019
Projektets syfte var att ta fram en industriellt tillgänglig och livaktig testbädd i pilotskala för fysisk och virtuell verifiering av materialflexibel produktion.
2013 – 2016
SQID projektet syftar till att utveckla en industritvätt/tork som använder Qlean-vatten istället för traditionella kemikalier.
2016 – 2018