车身覆盖件回弹控制的成形工艺多目标优化

分析了车身覆盖件成形工艺优化问题中回弹评价目标函数的确定准则，建立了合理的基于回弹控制的成形工艺多目标优化模型.采用实验设计 (DOE)、径向基函数神经网络(RBF)和非支配排序遗传算法(NSGA II)相结合的优化策略对问题进行了全局优化求解，在与相应的单目标优化结果对比后，分析了压边力和拉延筋力对回弹的影响机理.结果表明，压边力主要通过对工件的塑性变形产生影响，进而影响回弹，随着压边力的增加工件塑性变形程度加大而回弹急剧减少，但是当压边力增大到一定程度后工件的回弹反而增大；拉延筋力则主要对工件的内应力分布产生较大影响，并因此影响工件切边后的回弹.与相应的单目标优化模型相比，文中的多目标优化模型在控制回弹的同时能够更全面地考虑板料成形的其他缺陷.     

AM50A镁合金U形件回弹影响因素分析

为了使镁合金冲压产品在尺寸和形状方面达到更高的精度,利用Dynaform对AM50A镁合金U形件进行了冲压模拟,得到了部分模拟参数对冲压成形及回弹效果的影响,同时进行回弹分析比较。确定了某种电路叉板U形件冲压参数:凹模间隙0.4mm,压边间隙1.1mm,压边力40kN,板料厚度2mm,凹模静摩擦系数0.001。为回弹补偿设计提供依据。     

U型件冲压成形回弹过程的数值模拟及参数优化

以有限元软件ABAQUS为平台,分别运用有限元动力显式和静力隐式方法模拟U型件成形及卸载后的弹性回复过程,分析了压边力、摩擦以及板料厚度对回弹量的影响.以控制回弹为优化目标,结合有限元数值模拟运用基于Pareto策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对工艺参数进行了优化设计.     

工艺参数对AA5754铝合金温成形回弹的影响

以圆筒拉深件切环实验为基础,采用正交试验设计与数值模拟相结合的方法,对温成形过程中铝合金圆筒拉深件在不同工艺参数下的回弹特性进行研究,建立铝合金温成形的有限元模型.基于正交试验对圆筒拉深件进行数值模拟,研究板料成形初始温度、冲压速度、摩擦系数、压边力、凸模圆角半径、凹模圆角半径及凸凹模间隙对制件回弹的影响,并确立优化工艺参数组合.研究结果表明:从工艺参数对制件回弹影响的显著水平来看,板料成形初始温度最高,增加成形初始温度可显著减小制件回弹;压边力次之,其后依次为凹模圆角半径、凸凹模间隙及摩擦系数,而冲压速度和凸模圆角半径低至几乎可以忽略.     

汽车前纵梁高强激光拼焊板成形工艺多目标优化

针对前纵梁高强激光拼焊板成形过程中出现的破裂和回弹变形量大的缺陷,对其成形过程建立了基于整件评估的破裂和回弹目标函数.以压边力、拉延筋阻力系数和凹模口圆角半径为优化变量,通过中心复合实验设计和模拟仿真,构建了反映优化目标和优化变量间关系的回归模型,并采用基于遗传算法的多目标优化技术对工艺参数进行自适应寻优,得到一组综合最优解.经有限元模拟验证和生产实践,结果表明:拉裂情况消除,回弹情况显著减小.     

超高强度钢薄板扭曲回弹特性的数值模拟与试验分析

为了研究超高强度钢复杂件冲压过程中出现的扭曲回弹现象,设计了可用同一副模具成形的两端开放和一端封闭的2类S梁零件,对其成形后的扭曲回弹特性进行了数值模拟和试验验证.提出了零件整体最大扭曲量的概念,并用其作为评价扭曲回弹程度的指标,分析了压边力、摩擦以及板料轧制方向对于零件扭曲程度的影响.结果表明,在所研究的压边力范围内,扭曲程度随着压边力的减小而减小,摩擦对于2类S梁零件的扭曲回弹的影响呈现不同的规律,在较大压边力和摩擦系数下,采用垂直轧制方向板料成形导致更大的扭曲.研究结果可为预测与减少复杂零件拉深成形扭曲回弹控制提供有益的指导.     

基于回弹控制的板料成形工艺多目标优化

针对板料回弹控制问题,提出了一种基于多目标优化的综合评判回弹的方法,建立了以等效应力偏差来表征并考虑高斯积分点位置影响的目标函数和以等效塑性应变表征的目标函数;运用试验设计技术、响应面法和多目标遗传算法,结合LS-DYNA关键字文件建立了基于回弹控制的成形工艺参数的集成优化模型,并分析了变压边力和拉延筋力对回弹的影响.结果表明:先小后大的变压边方式可以保证产品产生较大的塑性变形,后期较大的压边力还能使厚度方向的应力偏差减少,从而显著抑制回弹;而根据产品形状分段设置拉延筋,并分别施加合适的拉延筋力对于抑制回弹也有一定的效果;优化后回弹由1.952 50mm减少到0.674 51mm,证实了模型的多目标函数能够综合评判回弹.     

正交试验法在前翼子板成形数值模拟中的应用

该文根据正交试验原理,应用板料成形软件PamStamp2G对不同压边力、模具与板料间摩擦系数、凸凹模间隙和板料初始尺寸进行数值模拟,将数值模拟的厚度同实际成形件的厚度进行比较,得出上述因素对前翼子板成形结果的影响,并预测了前翼子板较优的理论成形条件。     

基于CAE仿真的冲压回弹影响因素研究

回弹的计算是板料成型数值模拟中的一个极具挑战性课题。本文探讨了回弹的产生机理,并运用仿真计算的方法,系统地研究了弯曲曲率半径、摩擦系数、拉廷筋、压边力、板料厚度和材料性能等因素对冲压件回弹的影响,仿真计算结果表明：压边力时回弹的抑制效果最为明显,其次拉延筋时回弹也有很大的影响。通过对这些因素影响回弹效果的比较,对于生产中制定合理的冲压工艺方案,控制和减少冲压件的回弹、提高产品的尺寸精度有重要指导意义和实用价值。     

轧制差厚板横向弯曲工艺参数研究

以U型件为对象，研究分析了差厚板的横向弯曲成形性能与特点，探讨弯曲回弹以及过渡区移动等缺陷的发生机理.在此基础上，重点讨论工艺参数对差厚板回弹和过渡区移动的影响规律.结果表明，差厚板的回弹随着压边力的增大逐渐减小，这种趋势对于未退火差厚板尤为显著，随摩擦系数的增大而呈现先减小后增大的趋势，随模具间隙的增大而增大;过渡区移动量则随压边力的增大先递减而后递增，随着摩擦系数的增大而逐渐减小，而受模具间隙的影响较小.采用(1~4)t的压边力、0.12左右的摩擦系数以及2.2~2.4mm的模具间隙对于控制回弹以及过渡区移动量是非常有利的.     

板料拉深成形过程中摩擦系数的确定

针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,提出一种基于人工神经网络的能够快速识别摩擦系数的方法,在概述解析法确定摩擦系数的基础上,建立了识别摩擦系数的人工神经网络模型,用拉深试验机测取的摩擦系数、压边力、拉深力和凸模行程组成样本对其训练,实现了对摩擦系数的快速识别,从而就可以根据摩擦系数的波动,适时调整控制参数,以最佳的工艺参数来完成板料的整个拉深成形过程。实验结果表明,利用人工神经网络能够快速准确地识别出板材拉深成形过程中的摩擦系数。     

工艺参数对高强度钢冷冲压界面温度影响分析

为探究先进高强度钢冷冲压成形过程中板料-模具界面温度场变化,以DP590钢板U形件冷弯曲过程为研究对象,采用热力耦合有限元静力算法建立弯曲过程的数值仿真模型,完成了板料-凹模圆角区界面温度场数值模拟,分析了相对圆角半径、压边力、拉伸速度和摩擦系数对界面温度峰值的影响.研究表明:随着模具相对圆角半径减小、拉伸速度增大、摩擦系数增大,板料-凹模圆角区界面温度峰值明显增加;压边力对瞬态阶段界面温度峰值没有明显影响,而稳态阶段界面温度峰值随压边力增加而增大,当压边力压实变形板料后其峰值逐渐趋于稳定.     

基于不等截面拉延筋的冲压工艺及回弹控制

提出了一种面向金属薄板拉延成形模具的不等截面拉延筋设计新工艺,该工艺根据冲压件上各部位在成形过程中所需的拉延阻力不同,在相应部位设置不同形状截面的拉延筋,从而使得拉延成形过程各部分材料均得到充分的延展.对该拉延筋的阻力模型进行了分析,以某型号轿车发动机盖零件冲压成形为例,对不同形状的拉延筋对拉延成形质量的影响情况进行了仿真分析.分析结果表明,采用不等截面拉延筋冲压工艺可以有效地控制冲压件的回弹,提高成形件的质量.     

一种变截面拉延筋新工艺及其在回弹控制中的应用

在薄板冲压成形工艺中,引入了一种变截面拉延筋新工艺,对该拉延筋的阻力模型进行了分析,并以汽车外覆盖件为研究对象,根据板料成形特点及回弹规律,对顶盖冲压成形进行了回弹仿真分析.在回弹仿真过程中,该拉延筋对冲压件的成形有着显著的影响,使之得到充分的延展,大大提高了覆盖件的成形质量.仿真结果显示,采用变截面拉延筋新工艺,可以有效控制浅冲压件拉延成形的回弹,对实际生产中制定合理的冲压工艺方案具有一定的指导意义.     

汽车覆盖件拉深成形过程中的摩擦研究

借助板料拉深成形性能实验测试系统，应用物理模拟的方法研究了覆盖件拉深 成形过程中磨擦与润滑的关系，并通过自行配置的油基润滑剂和水基润滑基研究了汽车覆盖件拉深成形过程中压边力与不同润滑状态的关系。由于水基润滑剂对压边力的敏感性，将水基润滑剂在不同压边力值条件下测试得到的磨擦系数进行了回归分析，建立起磨擦系数与压边力的实验回归方程。     

压边圈应力传递规律及其对冲压成形的影响

利用弹性实体单元有限元模型研究了压边圈厚度对压边应力传递的影响规律,并与实验结果进行了对比分析.在此基础上,分析了不同厚度及结构的压边圈对钢板成形性能的影响规律.结果表明,使用弹性实体单元模型可以准确预测压边圈应力传递,从而提高冲压成形数值模拟精度;相对于平板结构的压边圈,锥台结构压边圈更有利于变压边力的实现,并改善钢板成形性能.     

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。