RSM优化冲焊型液力变矩器叶片冲压工艺及回弹抑制

冲焊型液力变矩器性能与叶片形状密切相关，为提高叶片成形精度，减小回弹对性能的影响，以摩擦系数、模具间隙、冲压速度为试验因素，以叶片最大减薄率和最大回弹量为优化目标，基于优化拉丁超立方试验方法，通过Dynaform对涡轮叶片冲压过程及回弹变形进行模拟获得样本数据，研究不同工艺参数对叶片成形质量的影响，并得到关于优化目标的多项式回归响应面模型。结合多目标优化算法对冲压工艺进行优化求解，获得最优解集，选取最优冲压工艺参数组合。最后对所选优化工艺参数进行仿真验证，结果显示，优化后叶片成形质量良好，减薄率和回弹均得到优化。     

AZ31B镁合金单点渐进热成形工艺的模拟优化

通过数值模拟研究了AZ31B镁合金在不同成形温度、压下量和进给速度下的单点渐进成形过程,建立了各参数与最大Mises应力和最大厚度减小率的响应面模型,并进行了以最大Mises应力和最大厚度减小率为约束的多目标优化。结果表明:随着成形温度的升高,板料温升逐渐减小,当成形温度超过200℃后,板料不同位置的温度变化不大;各参数按对最大Mises应力和最大厚度减小率的影响由大到小排序为成形温度、进给速度、压下量;多目标优化得到的最佳工艺参数为成形温度273℃、压下量0.51mm、进给速度1 340mm·min~(-1),在最佳工艺参数下模拟和实测成形件厚度的误差较小,证明了数值模型及响应面模型的准确性。     

基于BBD设计和响应面法的隔热罩冲压成形工艺参数优化

通过与实验结果对比,建立发动机隔热罩冲压成形较准确的仿真模型。由此采用BBD设计安排45次实验,获得其最大减薄率和起皱率。以工艺参数为自变量,最大减薄率和起皱率为因变量,分别建立了两者的三次多项式响应面模型,并对其优化。以最大减薄率响应面模型为约束,起皱率响应面模型为目标函数,分别对工艺参数进行优化。优化后的工艺参数,使得最大减薄率和起皱率控制在较好范围,且基于优化响应面模型优化的工艺参数,对应的最大减薄率和起皱率更优。     

基于ANSYS的铝制错列锯齿翅片成形回弹研究

以铝制错列锯齿翅片为研究对象,利用ANSYS/LS-DYNA非线性动力有限元求解功能,模拟了翅片成形过程与卸载后回弹变形的全过程,得到了成形过程中任意时刻各处的应力、应变和卸载后板料的回弹结果。研究翅片成形过程中压边力、板料厚度、冲压速度、刀具齿形组合、刀具圆角半径等对回弹的影响。利用回弹规律进行模具补偿设计,以此优化专用翅片成形机及模具的结构参数和工艺参数,从根本上提高铝制错列锯齿翅片的制造精度,为翅片的结构优化设计提供了可靠的依据。     

基于响应面法的球铰芯轴预成形多目标优化

以汽车推力杆球铰芯轴为例,运用正交设计试验与响应面二阶预测相结合的方法对锻造过程中预成形设计的多目标问题进行了优化。首先,以模具型腔充填率和提高锻件变形均匀性为目标,设计了正交试验,得到了影响综合成形性的主要因素,运用MATLAB软件对其中两个主要影响因子进行了精确预测,并通过优化图对优化结果进行了讨论。其次,在此优化结果的基础上以降低终锻成形力和模具最大等效应力为目标运用等径设计建立了响应面二阶模型进行了预成形再设计。通过预成形设计,得到了最佳的工艺参数,生产出了符合要求的产品。     

基于渐变凹模圆角半径的高强钢扭曲回弹补偿

为减少高强钢冲压成形扭曲回弹,提出一种基于渐变凹模圆角半径的模具补偿方法。以高强钢TRIP780双C件为研究对象,采用板料冲压成形仿真软件DYNAFORM对该双C件的冲压、扭曲回弹过程进行数值模拟。提出一种评价双C件扭曲回弹程度的指标,并进行双C件扭曲回弹试验,通过三坐标测量仪测量扭曲回弹角,对有限元模型进行了验证。以冲压成形后的扭曲回弹为优化目标,结合相关的工艺参数,利用BP神经网络,基于正交试验,建立凹模圆角半径渐变量、工艺参数与扭曲回弹角之间的网络模型。最后采用遗传算法对该模型迭代寻优获得最优凹模圆角半径渐变量和工艺参数。通过对比优化前后的扭曲回弹角,证明了优化流程有效地减少了双C件扭曲回弹。该方法为扭曲回弹的控制提供了一种新的思路。     

考虑接触演变的板材回弹过程建模与优化

回弹是由工件在卸载后的弹性变形引起的。板料成形过程中为了控制成形件的最终形状,必须进行回弹设计优化。准确预测回弹对于板料成形过程的模具设计非常重要。降低回弹模拟结果与试验结果的偏差是设计过程中的难题。基于NUMISHEET’02的自由弯曲标准考题考虑板材与模具间的接触演变过程,建立了一个有限元模型来预测回弹。采用一个常规的优化方法对有限元分析中的材料和单元模型进行了分析,研究发现不同模型对回弹结果有较大影响。模拟结果与参考文献中的试验结果比较表明了模型的正确性和可行性。     

基于回弹控制的高强度薄板拉深成形参数优化设计

为提高高强度薄板拉深成形中板料的成形精度和表面质量,使板料能够与其他零件装配,分析了拉深成形工艺中板料回弹的形成机理,建立了薄板拉深成形板料回弹数学模型。通过板料的平均弯矩度量板料回弹量,构建了板料回弹控制准则,提出了基于回弹控制的高强度薄板拉深变压边力优化设计方法。通过基于回弹控制的高强度薄板拉深变压边力优化设计流程,获得满足起皱控制准则、破裂控制准则和回弹控制准则的高强度薄板拉深优化后的变压边力轨迹。以某贮箱箱底的拉深成形为例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于几何补偿的高强板汽车覆盖件回弹优化控制

利用板料成形CAE软件DynaForm对高强板汽车覆盖件地板中通道进行回弹仿真分析,结合模具几何补偿,通过对成形工艺参数的正交优化,找到了最优参数组合及各因素对回弹的影响程度,有效地控制了零件在多工序冲压成形过程中产生的回弹.     

基于回弹补偿的TC4钛合金薄板多工步压制成形参数优化设计

针对TC4钛合金薄板多工步压制成形参数设计优化问题,为使板料能够高效精确地压制成形,分析了TC4钛合金薄板压制成形工艺的成形过程和板料回弹的形成机理,建立了压制过程数学模型和板料回弹数学模型。为获得满足回弹控制准则、减薄控制准则和厚度偏差控制准则的TC4钛合金薄板多工步压制成形优化成形参数,构建了板料回弹控制准则、减薄控制准则、厚度偏差控制准则,提出了基于回弹补偿的TC4钛合金薄板多工步压制成形参数设计方法,建立了基于回弹补偿的TC4钛合金薄板多工步压制成形参数优化流程,以某型号大管径特种圆管的多工步压制成形为例,验证了所提方法的正确性和有效性。     

Springback prediction and optimization of variable stretch force trajectory in three-dimensional stretch bending process

Most of the existing studies use constant force to reduce springback while researching stretch force. However, variable stretch force can reduce springback more efficiently. The current research on springback prediction in stretch bending forming mainly focuses on artificial neural networks combined with the finite element simulation. There is a lack of springback prediction by support vector regression(SVR). In this paper, SVR is applied to predict springback in the three-dimensional stretch bending forming process, and variable stretch force trajectory is optimized. Six parameters of variable stretch force trajectory are chosen as the input parameters of the SVR model. Sixty experiments generated by design of experiments(DOE) are carried out to train and test the SVR model. The experimental results confirm that the accuracy of the SVR model is higher than that of artificial neural networks. Based on this model, an optimization algorithm of variable stretch force trajectory using particle swarm optimization(PSO) is proposed. The springback amount is used as the objective function. Changes of local thickness are applied as the criterion of forming constraints. The objection and constraints are formulated by response surface models. The precision of response surface models is examined. Six different stretch force trajectories are employed to certify springback reduction in the optimum stretch force trajectory, which can efficiently reduce springback. This research proposes a new method of springback prediction using SVR and optimizes variable stretch force trajectory to reduce springback.     

基于改进粒子群算法和小波神经网络的高强钢扭曲回弹工艺参数优化*

针对高强钢复杂件冲压后出现的扭曲回弹现象,运用有限元仿真软件DYNAFORM对复杂件的冲压、回弹过程进行数值模拟,提出了评价复杂件扭曲回弹程度的指标,并运用试验设计和小波神经网络代理模型方法对扭曲回弹进行了优化研究。以某弯曲梁为研究对象,以扭曲回弹为成形目标,通过正交试验设计筛选出对扭曲回弹影响较大的工艺参数作为影响因素。利用拉丁超立方对影响因素进行抽样,通过数值模拟获得样本数据,建立影响因素与成形目标之间的小波神经网络代理模型,利用改进的粒子群算法对该模型迭代寻优获得最优参数。结果表明：采用优化后的工艺参数能有效地减小该弯曲梁的扭曲回弹,该方法为减小复杂件的扭曲回弹提供一种有益的指导。     

ESTABLISHMENT OF 3D FEM MODEL OF MULTI-PASS SPINNING

In order to improve the computational accuracy and efficiency,it is necessary to establish a reasonable 3D FEM model for multi-pass spinning including not only spinning process but also springback and annealing processes.A numerical model for multi-pass spinning is established using the combination of explicit and implicit FEM,with the advantages of them in accuracy and efficiency. The procedures for model establishment are introduced in detail,and the model is validated.The application of the 3D FEM model to a two-pass spinning shows the following:The field variables such as the stress,strain and wall thickness during the whole spinning process can be obtained,not only during spinning process but also during springback and annealing processes,and the trends of their distributions and variations are in good agreement with a practical multi-spinning process.Thus the 3D FEM model for multi-pass spinning may be a helpful tool for determination and optimization of process parameters of multi-pass spinning process.     

基于模拟退火的覆盖件回弹预测

从能量逐渐降低使物质系统向新的平衡状态转移的观点出发,根据覆盖件冲压成形后回弹过程与金属退火过程的强烈相似性,提出用模拟退火法对覆盖件进行回弹预测的思想。设计出一种混合模拟退火算法(BFGS-SA)用于解决设计变量数目较多的覆盖件回弹预测问题,该算法将变尺度的局部优化法(Broyden fletcher goldfarb shann, BFGS)与模拟退火法(Simulated annealing, SA)相结合,充分发挥前者局部寻优能力较强、计算效率高、编程简单以及后者通用性好、容易跳出局部最优陷阱以获得高精度全局最优解的优势。并建立相应的优化模型和退火控制策略。通过对实例仿真计算结果与实际测量结果的比较,验证了所提出回弹预测方案的合理性及回弹预测算法的有效性。     

动力显式有限元与模拟退火相结合的回弹预测方法研究

从回弹过程中能量逐渐衰减使变形体最终达到新的最低能量平衡状态的观点出发,以动力显式非线性有限元法成形仿真的结果为前提,以仿真结束时的应力、应变状态为初始状态,将成形结束后的回弹预测问题归结为一个大规模组合优化问题来处理,并提出一种求解此回弹预测问题的混合模拟退火算法.通过算例实现及计算结果与有关文献公布的测量结果的比较,验证了所提出的回弹预测方案及所采用的回弹的预测算法的可行性与有效性.     

铜铝复合板渐进成形回弹缺陷研究

为了讨论不同工艺参数对复合板渐进成形回弹的影响,建立了包含工具头、复合板材和复合界面的三维有限元模型,通过对比T形剥离结果得到复合界面内聚力单元参数,通过实验验证了有限元模型的可靠性。实验结果表明,成形角对双金属复合板渐进成形回弹最敏感,工具头直径对回弹敏感度最低,另外,内聚力单元能有效模拟双金属复合板结合界面,模拟误差仅为7.9%。分析结果表明,单层下压量、板厚、工具头直径都与回弹量成正相关,成形角与回弹量成负相关,成形角从30°增大至60°时回弹量减小21%。     

超薄镀锌板辊弯成形回弹工艺分析

对于超薄镀锌板,厚度薄回弹量大难以控制是运用辊弯成形方法中的难点之一。基于ABAQUS有限元软件建立了超薄板辊弯成形仿真模型,以单波模型为例,运用正交试验方法分析了压型板的回弹,详细分析了相对弯曲半径变化对回弹的影响。研究表明,材料厚度增加、弯角半径减小时,回弹角度会减小;在一定范围内较少道次数也能减小回弹角度;板材回弹角度与r／t值成线性关系。     

冷滚打成形中滚打深度与回弹规律的仿真

为了有效地控制回弹对成形件精度的影响,针对变形量与回弹量之间的关系进行研究。依据冷滚打成形的基本原理,应用ABAQUS软件建立了有限元动态仿真模型,通过仿真获得了不同滚打深度下成形齿槽截面在切向、轴向和径向的变形规律与回弹量。由于动态仿真后工件内部的力处于不平衡状态,不能直接进行回弹求解,所以在动态仿真结果的基础上建立了静态仿真模型,通过静态分析获得了不同滚打深度成形齿槽截面各部分在切向、轴向和径向的回弹规律。在改装的实验设备上进行冷滚打成形实验,获得了工件廓形,并将其与相同工艺条件下的仿真结果进行比较,验证了仿真结果的正确性,为有效控制回弹对成形精度的影响提供了参考。     

Study on design of progressive dies for manufacture of automobile structural member using DP980 advanced high strength steel

Advanced high-strength steel (AHSS) is widely used in automobile manufacturing to reduce the weight of vehicles, thereby improving fuel efficiency. However, the high yield and tensile strength of AHSS leads to a serious springback problem in the cold sheet metal forming process. This phenomenon has delayed the implementation of AHSS in vehicle parts due to the resulting negative impact on part accuracy. In this study, parameter optimization and multi-stage die compensation were conducted with Finite element (FE) analysis to develop a progressive forming process for automobile structural members using DP980. The FE simulation used the Yoshida-Uemori model to predict the springback phenomenon accurately. The key parameters that significantly influence the springback behavior were optimized using FE simulation and the Taguchi method. The simulation results were used to determine the die and mold compensation. After the parameter optimization and multi-stage die compensation, the final part was obtained with acceptable dimensional accuracy.