基于偏差调节法的蠕变时效成形回弹补偿研究

为解决蠕变时效成形后板料回弹较大的问题,基于偏差调节法,在不同补偿方向建立了考虑水平方向偏差的模具型面修正方案.利用ABAQUS软件建立了板料成形的有限元模型并对成形过程进行了模拟,并分别用偏差调节法和改进后的方法通过反复迭代对构件进行回弹补偿.结果表明,使用偏差调节法至少需要5次迭代才能使构件满足成形精度要求,而考虑水平偏差的方法仅需要3次,而且获得的构件的精度更高.研究表明考虑水平偏差的方法具有收敛速度快、成形精度高的特点.     

基于动态RBF代理模型的板料本构参数反求研究

提出基于动态RBF代理模型和粒子群算法相结合反求板料本构参数的方法。板料冲压回弹所涉及的材料本构参数有弹性模量、强度系数、硬化指数以及各向异性系数等。通过反求获取准确的材料参数,提高回弹模拟精度。以numisheet'96 S梁为例,通过正交试验设计和灰色关联分析,筛选出影响板料回弹量的主要材料参数作为反求变量,以某截面Z向回弹量试验值与仿真值之差为目标,进行优化,从而反求出相应的材料本构参数。结果表明,通过反求得到的材料参数进行S梁回弹模拟,所得结果与试验值更加接近,并且保证反求效率。将S梁拐角两个截面IE、JD主应变试验结果与仿真结果进行对比,表明反求结果的有效性,也说明该方法的可行性。     

基于代理模型和参数不确定性的冲压件容差稳健设计

为了提高冲压件的可靠性和稳定性,减少代理模型不确定性和参数不确定性对冲压产品质量的影响,需要进行稳健设计。提出了一种具有内外层结构的容差稳健模型,有效地降低了可控因素和不可控因素不确定性引起的质量波动。通过似然函数因素筛选法确定关键的可控因素和不可控因素,采用改进的贝叶斯估计对代理模型不确定性进行量化。以NUMISHEET93方盒件为研究对象进行稳健优化设计,利用目标函数和约束函数的均值、方差建立容差稳健模型。将稳健优化结果与忽略模型不确定性的优化结果分别进行蒙特卡洛模拟并对比。结果表明,综合考虑代理模型不确定性和参数不确定性的稳健设计方法能有效地提高冲压件的成形质量。     

基于Foley参数法反算三次NURBS曲线的算法研究

非均匀有理B样条(NURBS)方法已成为定义工业产品几何形状的唯一数学描述方法.工程实践中,常需要通过曲线已知的一批型值点反算曲线.针对三次NURBS曲线反算问题,采用矩阵形式来表示三次NURBS曲线,由已知的型值点及其权因子,利用Foley参数法确定节点矢量,并推导出以抛物条件即贝塞尔条件作为边界条件构造附加方程,反算出三次NURBS曲线的控制点及其权因子.曲线拟合结果表明,该方法生成的插值曲线具有良好的光滑性,很好地适用于工程实践.     

高强度钢板U形件热冲压凹模结构拓扑优化

为降低热冲压凹模的生产成本和使用成本,基于板料热冲压数值模拟对凹模结构进行了拓扑优化设计.运用有限元软件ABAQUS建立热力耦合有限元模型,对高强钢板U形件的热冲压成形和淬火过程进行了数值仿真.提取凹模与板料间关键工况下接触应力作为凹模拓扑优化的外在载荷,建立约束凹模结构关键区域节点位移的体积最小化拓扑模型,对热冲压凹模结构进行拓扑优化设计,最终实现结构减重20%,且优化后凹模的变形和应力与优化前的结果相差甚微.研究内容对热冲压过程数值模拟和模具结构拓扑优化研究具有一定参考价值.     

基于PSO-RBF代理模型的板料成形本构参数反求优化研究

为了准确获取材料在复杂应力应变状态下的板料成形本构参数,提高板料成形有限元数值模拟的精度,提出了基于改进径向基函数代理模型的板料成形参数反求优化方法。将径向修正系数引入径向基函数（RBF）核函数中,利用粒子群算法（PSO）对径向修正系数进行优化,提高模型的预测精度。将PSO-RBF模型应用到一个非线性测试函数中,结果表明,PSO-RBF模型比RBF模型的预测精度提高很多;同时将PSO-RBF模型应用到板料成形本构参数反求中,代替有限元模型进行正问题计算,可节省计算成本和提高效率。结果表明,基于PSO-RBF模型反求优化得到的材料参数,能够更加准确地反映材料的流动趋势以及应变分布。     

基于人工免疫算法和RBF神经网络的板料成形变压边力优化

针对人工免疫算法搜索时间长、效率低等缺点,对其进行了改进,使其在保持种群多样性的同时,提高了收敛速度。为了减少板料成形工艺参数试错时间,运用数值模拟建立近似模型。以方盒件为例,利用Dynaform软件仿真获得训练数据,通过人工免疫算法优化RBF神经网络,获得隐层中心位置和数量,并采用伪逆法确定输出层的权值。利用改进后的人工免疫算法对该模型进行优化,获得变压边力加载曲线。研究结果表明,采用优化后的变压变力控制曲线能有效地提高板料成形质量。     

航空变曲率内蒙皮零件精确成形参数优化北大核心CSCD

为推动复杂曲面航空钣金构件的快速制造,以航空变曲率内蒙皮零件为研究对象,基于冲压拉深技术,通过设计合理的工艺模型并结合有限元分析手段来实现零件的精确成形。以零件减薄率为目标响应值,以压边力、凹模与板料间的摩擦因数、压边圈与板料间的摩擦因数为优化变量,设计3因素5水平正交试验,建立了BP神经网络代理模型,并通过粒子群优化算法(PSO)求解得到最佳的工艺参数组合:压边力为607 kN、凹模与板料间的摩擦因数为0.20、压边圈与板料间的摩擦因数为0.13。采用优化后的工艺参数进行成形仿真,零件的减薄率与成形质量均有所改善,仿真模型的预测值与实际值的平均绝对百分比误差MAPE为2.49%,满足优化精度要求。同时,采用优化后的参数进行工艺试验,一次即成形出合格零件,其实际减薄率与仿真模型预测值的相对误差不大于4.8%,验证了仿真模型的准确性,也证明了优化方法的有效性。