铝合金拼焊板盒形件拉深中压边力分析及优化

利用焊缝模型、单元类型、材料的本构关系,建立铝合金拼焊板盒形件拉深成形有限元模型.以有限元数值模拟为主要方法分析了压边力对拼焊板拉深成形质量的影响、焊缝的移动规律和焊缝附近金属的变形情况;针对不等厚拼焊板的成形特点,采用薄、厚测不同压边力对成形过程进行优化.研究结果表明,压边力对拼焊板拉伸成形中焊缝及附近区域变形有明显影响,采用不同压边力技术能够在一定程度上提高拼焊板盒形拉深件成形质量.     

拼焊板锥盒形件拉深成形压边力控制研究

以拼焊板锥盒形件为研究对象,基于有限元数值模拟软件LS-DYNAFORM,建立了拼焊板锥盒形件拉深成形的有限元数值模拟模型。综合考虑破裂、起皱和焊缝移动等问题,研究了不同压边力控制方案对拼焊板锥盒形件拉深成形的影响。以获得满足特定成形深度要求下焊缝移动量最小的锥盒形件为目标,提出了拼焊板锥盒形件拉深成形过程中较优的压边力控制方案,为进一步开展拼焊板锥盒形件拉深成形过程控制技术的研究奠定了基础。     

变压边力对差厚拼焊板方盒形件拉深成形质量的影响

与单板相比,由于料厚比(或强度比)、焊缝性能以及成形过程中焊缝移动的影响,使拼焊板成形更为复杂。拼焊板拉深是拼焊板冲压成形中最典型成形工艺,影响拼焊板拉深成形质量的主要因素有压边力、模具几何参数、料厚比和摩擦条件等。其中,压边力的大小及加载方式对拉深成形极限及焊缝移动有着显著影响。本文采用数值模拟技术,研究了拼焊板方盒形件拉深成形过程中变压边力方案对焊缝移动及成形极限的影响规律。研究表明可以通过调整焊缝两侧板料压边力的大小,使得在尽可能满足成形深度的同时减少焊缝移动,从而提高拼焊板方盒形件的成形质量。     

压边力对汽车前轮罩板成形性能的影响

为了有效解决实际生产中优化汽车前轮罩板拉深成形工艺的问题,根据左右轮罩板件的结构及性能要求,设计拉深数模及其工艺,在恒定压边力条件下,对轮罩板件拉深成形过程进行数值模拟。通过数值模拟从典型变压边力加载模式中得到一条最优变压边力加载曲线,使拉深件不出现起皱和拉破现象,并且使零件区域厚度分布最均匀。与恒定压边力下的最优结果进行比较得出,U型变压边力加载模式为最佳方案。     

基于FEA的拼焊板轿车中立柱拉延成形

运用DYNAFORM软件,对轿车侧围激光拼焊板中立柱进行冲压成形有限元数值模拟研究。通过观察成形极限图和厚度分布图对零件进行成形缺陷分析。针对成形结果中出现的拉裂、起皱和减薄等缺陷问题,采用调整成形工艺参数以及设置等效拉深筋的方法改善使成形结果,并根据仿真分析的结果,提出改进及优化工艺的方案。利用数值模拟过程中优化的工艺参数,进行实际零件的拉延成形实验,得到了质量较好的成形零件。研究结果表明:拼焊板焊缝模型的选取、板坯及工具网格的划分直接影响数值模拟的精度;冲压速度、压边力和拉深筋等工艺参数的选取直接影响零件的拉延成形,尤其是通过对拉深筋阻力的调节,平衡了材料的流动,解决了用调节压边力的方法无法解决的拼焊板零件成形问题。     

激光拼焊板圆锥形件拉深成形影响因素分析

以激光拼焊板圆锥形件为研究对象,基于Dynaform软件平台建立了拼焊板圆锥形件拉深成形的有限元预测模型,利用恒定不等的分块压边实验验证了有限元模型的预测精度,利用该模型分析了拼焊板圆锥形件拉深成形的特点及主要缺陷形式,得出了不同工艺参数对拼焊板圆锥形件的极限成形深度的影响规律以及侧壁起皱和焊缝移动两种主要缺陷形式的影响规律,该研究对拼焊板圆锥形件拉深成形工艺制定和参数选取具有一定指导意义。     

板材变压边力拉深成形方盒件数值模拟

板料在拉深成形过程中的压边力是一个变化的量,其值大小是板材拉深成形中的重要工艺参数。由于实验条件的限制,采用数值模拟方法研究了方盒件在变压边力加载条件下的拉深成形,通过对工件壁厚分布和成形极限图的数值模拟。结果表明,变压边力拉深成形技术能够使恒定压边力条件下拉深失效的零件成功拉深,并可以充分利用板材。通过控制拉深过程压边力值的大小和分布,能有效地控制金属的流动,提高板材的成形性能。     

可控拉深筋高强度钢板盒形件拉深工艺数值仿真

拉深筋高度变化对板料成形时的拉深阻力影响显著,而高强度钢板又是当今难成形板料之一,为此提出可控拉深筋技术以提高高强度钢板成形性能。建立JAC590Y高强度钢板固定拉深筋盒形件拉深成形数值模拟模型及实验装置,通过模拟和实验结果对比分析,得到不同拉深筋高度对高强度钢板成形性能影响显著。依据板料拉深过程中拉深力变化规律设计上升——停止——下降的可控拉深筋运动路径,将此路径应用到类似盒形件的高强度钢板汽车引擎盖边板拉深成形中,获得成形良好的20组方案且可控拉深筋对零件最小厚度影响显著。最终对这20组零件最小厚度均值进行极差分析,得到可控拉深筋最优路径组合及主要影响因子H2,通过GA-BP神经网络及回归分析预测因子H2影响下零件最小厚度变化规律。     

利用变压边力控制技术改善盒形件成形性能

利用有限元软件LS-Dyna3D研究了盒形件的整体压边圈和分块压边圈分别在恒压边力、变压边力(随凸模行程和压边圈位置变化)情况下的盒形件拉深成形性能．模拟结果表明，变压边力控制技术可以显著改善盒形件成形性能，增加盒形件拉深深度．     

两种压边方式下板料拉深成形性能及载荷分析

对具有双曲底面的盒形件在设定压边力(BHF)和设定压边间隙(BHG)两种压边方式下的拉深成形进行了数值模拟和试验研究,分析了BHF压边方式下压边力的变化以及BHG压边方式下压边间隙的变化对板料成形性能及设备成形载荷的影响.结果表明:BHF压边方式下,在一定范围内变动的压边力对成形性能及载荷影响不大;而在BHG压边方式下,压边间隙的变化对成形性能及压边载荷的影响显著,稍大或稍小的压边间隙都会使盒形件拉深深度明显降低,压边载荷显著增大.研究结果可为不同设备、不同成形方式下的拉深工艺和模具设计及试生产提供有益的指导.     

基于破裂失效准则的变压边力理论及其工程应用

基于变压边力成形是提高铝合金、高强度钢板等难成形材料成形性能的有效方式之一,构建了圆杯件最优压边力理论模型.将冲压过程中的拉伸载荷表达为工艺参数和材料参数的方程,应用与拉伸载荷有关的破裂准则求解出压边力,从而得出随不同行程变化的最优压边力曲线.模型考虑了材料各向异性、不同冲压深度下板料在凹模圆角处的弯曲角,确保预测的准确性.最后,采用多点液压变压边力压机对得出的最优压边力曲线进行验证.结果表明,该最优压边力曲线可有效提高铝合金的冲压深度.     

基于PID闭环控制的变压边力优化设计

基于压边力成形窗口的定义和分析,提出了一种新的控制目标,并以此建立了可控压边力的比例、积分、微分(PID)反馈控制模型.采用此模型对冲压成形进行反馈数值模拟,从而得出每块分块压边板随冲压行程的最优压边力曲线,在变压边力压机上的实验验证表明:使用该压边力优化设计方法所得到的最优压边力可成功冲压出阶梯盒零件,避免在恒压边力下的起皱和破裂两种缺陷.该优化方法可以同时考虑冲压行程和压边板位置进行压边力优化,因而具有更好的鲁棒性.     

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。     

半球形件变液压力变压边力充液拉深研究

采用充液拉深工艺,运用变液压力变压边力组合的方法,以DYNAFORM软件为平台,对半球形件的成形过程进行了有限元仿真模拟.仿真结果表明,在恒定压边力充液拉深下,零件易发生起皱和破裂,零件减薄率较大,无法满足成形要求.采用变液压力和变压边力组合的加载方式进行研究.研究结果发现,采用变液压力变压边力组合进行充液拉深的零件不破裂、不起皱、减薄率小,零件厚度分布均匀,能够较大程度地改善零件的成形效果.最后通过试验验证了该工艺的可行性.     

压边力和液压力对椭球形件充液拉深成形的影响

起皱和破裂是板材零件的两大缺陷。充液拉深成形是一种新的塑性加工工艺，可以改善曲面形零件的成形质量。压边力和液压力是该工艺的关键参数。利用Dynaform有限元分析软件研究了旋转椭球形件在恒压边力变液压力、变压边力变液压力情况下的充液拉深成形情况。模拟结果表明，压边力和液压力的加载路径对于零件的成形有明显的影响，采用变压边力变液压力技术可以得到不破裂、不起皱、减薄率小、厚度均匀的零件，在很大程度上改善了零件的成形效果。     

基于PID神经网络的拉深件变压边力控制方法研究

将传统的PID控制器与神经元网络融合,建立PID神经网络。运用VB语言编译了拉深过程中变压边力控制系统的PID神经网络仿真程序,并与传统的PID控制仿真进行了对比。建立了基于PIDNN的变压边力控制系统,并通过锥形件拉深实验,证实了PIDNN控制系统具有精度高,抗干扰能力强,能较准确达到变压边力控制要求等优越性。为后续的变压边力控制系统实验研究与工厂实际应用提供了理论与实践基础。     

模糊神经网络在压边力智能控制中的应用

应用模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程中压边力的智能化控制，对系统模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了详尽的说明，介绍了压边力模糊神经网络和优化控制的设备及实现，并利用其对带凸缘的圆筒件拉深控制规律进行了研究。     

板料成形压边力智能控制技术

为实现对多点变压边力(VBHF)的精确控制,从而保障液压机板料成形生产质量,优化板料成形工艺,提出了实现智能VBHF预测和控制的液压系统.根据模具几何参数、毛坯几何参数、材料性能参数、工艺参数等提出了基于BP神经网络的智能VBHF预测模型.讨论了VBHF液压回路响应特性改善和智能控制技术,采用智能自适应方法实现VBHF比例积分微分控制精度补偿.仿真和实验结果表明该方法能够有效地实现板料成形VBHF的预测及智能控制,为智能多点VBHF液压机的设计提供理论依据.