汽车行李箱内板拉深过程的数值模拟

行李箱内板是汽车覆盖件中的重要零件,生产中为了减轻汽车重量,可采用高强度钢板来成形。在板料成形基本理论的基础上,以高强度钢TRIP600为材料模型,采用有限元软件DYNAFORM对汽车行李箱内板拉深过程进行了模拟,获得了成形后的零件壁厚变薄率分布图、成形极限图和对称面的回弹值。结果表明,汽车行李箱内板在拉深过程中不易破裂,但容易出现起皱和回弹缺陷,形状冻结性差。该结果对提高汽车行李箱内板拉深件的成形质量具有重要的指导意义。     

控制压边力加载曲线以提高盒形件拉深性能的研究

压边力的加载方案是否合理对板料成型效果产生重要影响,本文借助于有限元软件Dynaform研究了盒形件在三种典型变压边力加载方式下的拉深成型性能,模拟结果表明,变压力的加载方式可以显著的提高工件成型性能,改善材料的流动,通过变压边力加载方式的设计方法,为实际生产提供指导作用。     

拉深工艺中脉动压边力控制方法

压边力是板料拉深成形过程的重要工艺参数之一 ,合理控制压边力的大小可避免起皱或破裂缺陷。采用脉动变化的压边力控制拉深工艺 ,可提高成形极限及拉深件的表面质量。本文采用数值模拟方法研究了脉动变化压边力的振幅、振频对成形的影响。     

半球形件拉深压边力数值模拟与优化

针对半球形零件,利用有限元分析软件Dynaform研究了不同恒定压边力对拉深件成形质量的影响,确定了压边力的安全区域。采用6条变压边力控制曲线分别进行模拟。结果表明：采用开口向上的抛物线形变压边力控制曲线,半球形件的质量最好,厚度分布比较均匀,最大增厚率和减薄率分别为22.4%和12.2%。采用数值模拟得到的结果对半球形件拉深的实际生产有一定的指导作用。     

排气消声器拉深成形的压边力优化

本文以排气消声器的拉深成形为例,讨论了有限元模拟与神经网络技术在压边力优化设计中的应用问题.建立了压边力优化的径向基函数(RBF)神经网络模型,网络训练及测试所需样本通过有限元仿真获得.训练好的神经网络可实现压边力的优化设计,仿真结果证明,采用优化后的变压边力曲线能有效改善板料的成形性能和成形质量.     

基于变压边力控制的非轴对称拉深成形数值模拟与优化

在给定合理毛坯形状、拉延筋与凹模渐变圆角条件下,分别在定常、递减、峰形、谷形压边力加载模式下,对汽车车灯反射镜拉深进行了数值模拟。结果表明:谷形压边力加载模式可使工件减薄率小于13.45%,适合该拉深工序;利用数值模拟结果和神经网络方法优化获得最优压边力加载曲线,该曲线可用于拉深中压边力的准确控制。     

拉深工艺中新型变压边力装置的设计

在分析现有压边装置应用现状的基础上,提出了一种能够提供随法兰位置变化的新型变压边力装置。利用非线性电位器模拟理想变压边力曲线,更符合拉深过程中的压边力要求。利用电液伺服阀良好的快速响应性,可以调整拉深气垫作用在板料上的压边力大小。采用随动装置使电位器输出电压随法兰行程的变化而变化。实践表明,该装置可提高板料的可成形性、材料利用率,减少不良缺陷的发生。     

行李箱内板焊点耐久开裂分析及对策研究

基于某车型开闭耐久试验中行李箱内板焊点出现开裂问题提出3种可能解决方案。以行李箱总成、行李箱铰链为研究对象,建立行李箱系统有限元模型,分析在正中关闭和左(或右)侧关闭行李箱两种工况下开裂焊点区域应力分布及不同对策的应力改善量。根据焊点疲劳寿命预估方法估算不同方案的疲劳寿命,根据应力和伤害值改善量,最终确定一种最有效的解决方案,同时校核行李箱总成刚性和行李箱与周边零件面差变化量,为行李箱铰链加强板焊点的设计提供思路和方法。     

机械式多点变压边力压边组件的设计

分析了目前多点变压边力压边装置的研究现状,根据凸轮机构运动的特点,设计了一种由齿轮齿条机构和凸轮机构组成的机械式多点变压边力压边组件.通过改变凸轮轮廓曲线形状和轮廓曲线工作区间,可实现多种不同的压边力变化.该组件结构紧凑、成本低,能充分满足多点变压边力压边要求.     

基于变压边力的盒形件拉深研究

利用数值模拟软件Dynaform,建立了盒形件的有限元模型,研究了盒形件在整体压边圈和分块压边圈分别在定压边力、变压边力情况下的拉深成形情况.分析结果表明,变压边力控制技术可以有效地改善盒形件的成形性能,并在此基础上找出了盒形件的最优压边力加载模式.     

增大压边力对带槛拉深克服内皱效果的分析

通过对增大压边力的带槛拉深与压边力等于上浮力的带槛拉深进行理论分析,给出各自的应力分布规律,求解了二者间的应力差值,分析了增大压边力对克服内皱效果的影响趋势,从而为实际应用提供了理论依据。     

基于径向基神经网络杯形件拉深成形变压边力预测技术研究

分析了RBF神经网络的预测策略和方法,并建立了板料拉深成形的变压边力预测神经网络模型.采用正交设计法进行样本参数的制定,利用板材成形CAE软件Dynaform获得训练数据,利用被训练好的神经网络对薄板成形过程中变压边力的预测技术进行了研究.数值模拟结果表明,此方法对拉深成形变压边力的预测是可行的.     

新型计算机控制多点上置式变压边力拉深装置的研究

针对原有变压边力压力机存在的结构缺陷及刚度不足等问题,研制了一套新型的计算机控制多点上置式变压边力拉深装置。详细地介绍了该拉深装置的设计方法、组成结构、工作原理,以及其液压和控制系统的具体实现;为了验证该装置的实际应用效果,进行了盒形件和筒形件的拉深实验。实验及研究结果表明,该拉深装置控制效果好、通用性强、成本低廉,具有一定的推广应用价值。     

矩形盒拉深时变压边力的数值模拟

建立了矩形盒拉深成形的三维仿真分析模型，并将其与实验结果进行了对比验证。在概述压边力在生产过程中的用途和意义的基础上，讨论了变压边力对薄板拉深成形过程的影响，利用DYNAFORM模拟软件研究了随拉深时间和压边圈位置变化的压边力对拉深成形质量的影响，得到了相应的数值模拟结果，为实际生产过程中合理调节压边力的大小提供了理论依据。研究表明，采用变压边力控制技术可以显著改善矩形盒的成形性能。     

圆锥形件拉深过程中变压边力的研究

起皱和断裂是板料成形过程的主要失效模式，合理控制成形过程中的压边力，可以消除这些缺陷，提高成形性能。本文以圆锥形件的成形为例，采用Dynaform软件对变压边力控制的成形工艺进行了数值模拟计算，得到了最佳压边力变化曲线。本文还对模拟结果进行了实验验证。结果表明，变压边力拉深工艺能够极大提高板料的极限拉深高度。     

变压边力对拼焊板U形件成形性能影响的研究

拼焊板由于两侧材料差异导致成形性能下降。利用变压边力控制技术能够提高板料成形性能。研究了随位置变化压边力和随行程变化压边力两种变压边力控制方式对拼焊板U形件成形性能的影响。结果表明,利用变压边力控制技术,能够提高拼焊板U形件成形性能。在随位置变化压边力控制方式中,当薄侧压边力小于厚侧压边力,可以缓解侧壁变形程度,但会加剧焊缝移动量;当薄侧压边力大于厚侧压边力,可以缓解薄侧底部变形程度,减小焊缝移动量。在随行程变化压边力控制方式中,线性渐增压边力可以更好的改善拼焊板底部材料变形不均匀性,减小焊缝移动。     

基于微型多目标遗传算法的薄板冲压成形变压边力优化

提出一种高效的薄板冲压成形变压边力多目标优化方法，该方法以减少冲压件的成形缺陷为优化目标，以变压边力曲线的特征参数为优化变量，采用自主开发的微型多目标遗传算法作为优化算法，并在优化过程中引入神经网络近似模型以减少数值模拟的次数，提高优化效率。通过NUMISHEET’93的U形弯曲标准模型和某车型前地板角支撑板冲压成形模型两个变压边力优化实例对该方法进行了验证。结果表明，该方法既能高效率地解决薄板冲压成形变压边力优化问题，又能仅通过一次计算就提供多组方案以满足对冲压件成形质量控制的不同需要。     

压边力对拼焊板成形性能的影响研究

成形性能下降是拼焊板成形中难以解决的实际问题。运用Dynaform软件对拼焊板冲压成形进行数值模拟,分析拼焊板在整体式压边圈下的冲压成形效果,提出分瓣式的压边圈方案,通过对薄厚两板加载不同的压边力,研究不同压边力组合条件下拼焊板成形中的最大主应力值、厚度最大减薄率与增厚率以及焊缝移动量。结果表明:整体式压边圈的成形效果不是很理想,采用分瓣式的压边圈,得出不同压边力组合对拼焊板成形性能有显著的影响,厚侧板料比薄侧板料更大的压边力,有利于降低薄侧板料的应力集中,减少厚侧板料的起皱,但会加剧焊缝的移动量。     

基于遗传算法优化BP神经网络的磨削力预测

为了克服传统BP神经网络的学习速率慢、容易陷入局部极小点等缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行遗传优化。用遗传算法来优化BP神经网络的权重和阈值,得到最佳的初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法沿负梯度方向搜索进行网络学习的方法对磨削力进行预测。根据磨削力实验数据对网络进行训练,仿真结果表明该模型可以精确的描述砂轮速度、工件速度、磨削深度对磨削力的影响,并可以用有限的实验数据得出整个工作范围内磨削力的预测值。     

基于鱼群BP神经网络的板料成形分块压边力优化

采用人工鱼群算法与BP神经网络相结合的方法建立了分块压边力与成形质量的映射关系。首先以分块压边力为设计变量,通过基于最大最小原则的拉丁超立方取样设计方法抽取了BP神经网络的训练样本,并将通过仿真软件获得的成形质量指标作为BP神经网络的训练输出;其次通过人工鱼群算法优化的BP神经网络建立了分块压边力与成形质量的映射关系;然后采用粒子群算法对该映射函数关系式进行优化,得到最优分块压边力;最后将该最优分块压边力成形效果与整体压边力成形效果进行对比,结果表明成形效果大大改善。研究表明,采用该方法可以快速计算最优分块压边力,克服了分块压边力计算困难的缺点。