Titelaufnahme

Titel
Entwicklung einer Versuchsanlage zur Kalibrierung von DEM-Modellen für Schüttgüter in der Fördertechnik / von Yusuf Kalkan
VerfasserKalkan, Yusuf
Begutachter / BegutachterinKartnig, Georg ; Decker, Klaus
Erschienen2013
Umfang141, 2, 2 Bl. : Ill., graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2014
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-69141 Persistent Identifier (URN)
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Entwicklung einer Versuchsanlage zur Kalibrierung von DEM-Modellen für Schüttgüter in der Fördertechnik [15.61 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Diskreten Elemente Methode (DEM) für Schüttgüter in der Fördertechnik. Am Anfang dieser Arbeit wird kurz der Aufbau und die Funktion der DEM beschrieben. Dabei wird neben dem Berechnungszyklus auf die unterschiedlichen Partikelmodelle und Kontaktmodelle sowie auf die Ermittlung der Zeitschrittlänge eingegangen. Die Problematik der DEM ist die Festlegung der Materialparameter in der Simulation. Die Genauigkeit der DEM Modelle hängt wesentlich von der Wahl der Parameter ab. Doch diese sind in den meisten Fällen unbekannt, da für jede Anwendung ein individuelles Partikelmodell verwendet wird. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die unbekannten Parameterwerte von Schüttgütern für die Simulation zu bestimmen. Dies soll mit Hilfe einer Versuchsanlage durch Beobachtung des Schüttgutverhaltens geschehen. Es sollen dabei mechanische sowie geometrische Größen in Betracht gezogen werden. Diese Ergebnisse dienen dann als Vergleich mit den Ergebnissen von DEM-Simulationen. Die Abweichung dieser Ergebnisse in der Simulation von den realen Ergebnissen sollte nicht mehr als 10% betragen. Als zu untersuchendes Schüttgut kamen dabei Urea und Kantkörner mit der Körnung 4/8 zum Einsatz. Die Simulationen werden mit Hilfe des Softwares EDEM Academic 2.4 der Firma DEM Solutions durchgeführt. Ausgehend von den vorzugebenden Parametern für die Simulation werden diese in bekannte und unbekannte Parametern eingeteilt. Mit den unbekannten Parametern wird dann ein statistischer Versuchsplan erstellt, um eine mathematisch durchdachte Reihe von Simulationen aufzustellen, mit denen das Gesamtverhalten des Systems analysiert und die Parameter optimiert werden können. Mit den optimierten Parametern werden nochmals Simulationen durchgeführt und mit den Ergebnissen des Laborversuches verglichen. Zum Schluss sind drei Validationsversuche durchgeführt worden, um eine genaue Bewertung der Partikelmodelle zu bekommen.

Zusammenfassung (Englisch)

The present work deals with the discrete element method for bulk solids in conveyor technology. The beginning of the work is a briefly description of the structure and function of DEM. In this part will be described in addition to the calculation cycle also other points, which includes the different particle models and contact models and the determination of the length of the time step. The problem of DEM is to determine the material parameters in the simulation. The accuracy of DEM models depends largely on the choice of this parameters. But in most cases, these parameters are unknown, since for each application an individual particle model is used. The aim of this work is to determine the unknown parameter values of bulk materials for the simulation. This will be done by using a test facility by observing the bulk behavior. Mechanical and geometrical properties should be observed. These results serve as a comparison with the results of DEM simulations. The deviation of the results in the simulation from the results of the real experiment should not be more than 10%. Urea and edge grain with a grain size of 4/8 are used as examined bulk material. The simulations are performed using EDEM Academic 2.4 by the company DEM Solutions. The presettable parameters for the simulation are divided in known and unknown parameters. With the unknown parameters an experimental design is created, to establish a mathematically sophisticated set of simulations. This is required to analyze the overall behavior of the system and to optimize the parameters efficiently. With the optimized parameters, simulations are performed again and compared with the results of the laboratory experiment. Finally, three validation experiments have been carried out in order to get an accurate assessment of the determined particle models.