基于实体单元的板材渐进成形数值模拟分析

为研究渐进成形的成形机理及工艺参数对成形力的影响,应用三维实体单元对成形过程进行数值模拟分析和相应的实验研究.在解决数值模拟中运动轨迹加载等难点问题的基础上,合理简化有限元分析模型,提高数值模拟计算效率.采用坐标网格法实验,并通过检测板材厚度的变化,验证了模拟结果的准确性.通过对模拟和实验结果的研究分析,提出了一种不同于剪切变形的新的变形机理,即主要变形区的板材是平面内拉伸变形及局部反向弯曲变形的组合;对成形力的数值模拟正交实验表明层间距是成形力的主要影响因素,并且成形力随层间距的减小而减小.     

两道次板材渐进成形过程仿真与实验验证

针对渐进成形工艺加工侧壁较陡零件时板材厚度减薄严重的问题,通过建立基于ABAQUS的两道次板材渐进成形有限元模型,比较单道次与两道次成形路径下零件厚度分布和等效塑性应变历史变化规律,研究了两道次成形策略对板材成形极限的影响。结果显示,与单道次成形件相比,两道次成形件变形量最大的区域离零件底部更近,在所选A、B、C3点处的等效塑性应变最大值分别减小了66.2%、81.9%和36.0%,且板材变形更加均匀,使零件最小厚度增加了16%左右,表明两道次成形路径能大幅提高板材成形极限。经实验验证,数值模拟结果基本与实际吻合。     

板材多道次渐进折弯成形回弹补偿的模具修正

金属板材多道次渐进折弯因回弹使成形后的工件形状与目标存在误差.文中借鉴单一道次冲压成形模具型面修正的思路,将模具型面的位移修正、平滑的位移修正以及成形传递函数法应用到多道次渐进折弯成形的模具修正,实现回弹补偿.实验结果表明,基于单一道次冲压的闭环成形传递函数法用于多道次渐进折弯模具修正可快速有效提高成形工件精度.     

板料渐进成形工艺等高线图生成方法的研究

板料数字化渐进成形工艺可以通过数控渐进成形机床加工出成形极限较大、形状复杂的板材零件,在航空航天、汽车和民用产品的小批量钣金件加工方面具有广泛的应用前景。如何生成成形零件的等高线图是该工艺的关键技术。对板料渐进成形工艺等高线图的生成方法进行了研究,提出一种基于Matlab拟合Bezier曲面并快速生成等高线图的方法。对理论抛物面和飞机翼面的仿真研究表明,提出的等高线图的生成方法,工程精度较高、算法简单。计算速度快,适合在板材数字化渐进成形工艺中推广应用。     

板材激光成形的全工艺曲面模拟生成方法

为快速模拟板材激光热成形全工艺变形过程,分析了板材激光成形的基本特征与加工特性,提出曲面几何学的方法与局部成形数据相互结合的曲面生成算法--几何参数法.该算法和数学模型通过VB程序实现,进行各种复杂曲面的成形模拟.模拟计算结果表明,所提出方法用于整个激光成形过程的模拟是可行的,且大大减少了模拟时间,为加工现场工艺实时辅助打下基础.     

基于Oyane准则的金属板材渐进成形破裂预测

针对渐进成形中的破裂缺陷,将Oyane准则引入数值模拟中,有效预测了渐进成形中金属板料的成形极限.首先,针对DC56D+Z钢板,基于获取的Oyane准则材料参数,通过试验与数值模拟确定了破裂积分值I=4为破裂的临界条件.然后,基于响应面法建立了工艺参数与I积分值之间的非线性模型,且通过方差分析验证了该模型的有效性.研究得出:该数值模型可以有效预测最大破裂积分I值,I值随着成形角α、层间距Δz和工具头直径d的增大而增大,3个工艺参数的影响作用逐渐减弱,且αΔz、αd两种组合的交互作用影响较大.     

金属板材渐进成形的数值模拟及破裂预测

针对板材渐进成形破裂预测对应变路径的过分依赖且无法实时预测的问题,首先,运用FORTRAN语言,通过ABAQUS有限元软件的材料子程序接口,将于忠奇破裂准则引入DC56D+Z钢板的VUMAT材料子程序中;其次,分别将于忠奇模型与ABAQUS自带Von Mises模型进行单向拉伸和渐进成形的模拟;最后,结合渐进成形实验与有限元模拟分析,以实验结果为标准,根据有限元模拟的结果,逆向寻找出于忠奇准则下渐进成形模型的临界破裂积分值I.研究结果表明:两种有限元模型的应力应变大小数量级相同,分布一致,从而说明了该子程序的有效性;渐进成形模拟过程中最大破裂积分值I出现的位置在零件的侧壁,与实验结果一致,积分值I=17可以作为预测渐进成形过程中板材是否破裂的有效条件.     

面向板材成形FMS构建全自动高速液压机产品技术平台

板材成形液压机柔性制造系统(FMS)是目前国际先进的生产装备系统,是我国"十一五"发展现代汽车、飞机、家用电器及军工等领域所急需的高新技术和装备。为快速设计制造出高效安全可靠、节能环保的自动化柔性成形中心,提出了板材加工柔性制造系统开发研究的关键共性技术,构建了面向FMS全自动高速液压机产品技术平台。     

大尺度U形曲面板材工件的成形模拟与实验研究

为高精度成形超长大开口度U形板材工件,提出一种大幅面板材多道次渐进折弯成形的数值模拟方法.以一大尺度半椭圆形工件成形为例,建立基于ABAQUS/Explicit&Standard求解分析平台的工件渐进成形有限元模型,模拟该工件多道次的折弯与回弹全过程.研究结果表明:采用折弯模具参数的优化组合及最佳的成形工艺参数可实现工件加工的精确控形.     

板材的成形极限

本文用塑性理论推导板材的成形极限,考虑了dp1=0和dp1=dp2=0两种分散性失稳条件及集中性失稳条件。最后分析据此建立的成形极限曲线图的缺陷和不合理处、及其产生的主要原因。     

板料成形数值模拟的过程研究

讨论了板料成形数值模拟方法的一般步骤及零件工作参数的确定方法.应用DYNAFORM软件分析了底壳件的成形过程,预测了零件可能产生起皱和破裂的部位,提出了消除和减少起皱及破裂的工艺改进措施.     

金属板件等离子体弧柔性成形技术基础研究

水火弯曲成形和激光弯曲成形均存在一定局限性，而等离子体弧具有平均能量转换效率高、成本较低等优点．介绍了等离子体弧柔性成形技术的原理和特点，分析了等离子体弧柔性成形的两种基本形式——正向弯曲和反向弯曲的成形机理和控制方法，研究了弧功率、扫描速度、冷却方式、板件材质与几何尺寸等因素对柔性成形的影响规律．研究结果表明：等离子体弧可在工业环境下完成对不同厚度板材的柔性成形．在一定范围内，弯曲速度随着弧功率的提高而提高；可运用小的扫描速度提高弯曲速度，而采用大的扫描速度实现较为精确的弯曲变形；随着板件厚度的增加，相同扫描次数下的弯曲角度明显减小；导热系数大的材质，因难以在材料内部形成大的温度梯度而难以产生弯曲变形．上述研究对合理选择成形参数具有一定的指导意义．     

板料冲压成形的弹塑性有限元仿真分析方法

介绍了板料成形模拟仿真分析的关键技术,阐述了基于eta/DYNAFORM5.2软件对汽车冲压件成形的仿真分析,详细介绍了仿真过程及冲压参数的设定。通过仿真结果的分析,将解决冲压件的成形缺陷,能够更好地指导实际,缩短模具的设计周期,提高产品质量。     

复杂应变路径下的板料成形数值模拟

对建立板料成形极限图的各种试验和理论进行研究分析，指出现有试验和理论存在的缺点和不足．在此基础上通过运用有限元数值模拟与实冲试验相结合的方法，研究复杂应变路径下的板料成形极限，并以经过二次冲压的车辆左后悬挂架为例，研究了左后悬挂架危险点的应变路径，最终确定了该零件的成形方案．研究结果表明：有限元数值模拟可以实现复杂应变路径；应变路径的不同对冲压成形的结果有很大影响．     

有限元逆算法及其在板料成形工艺优化中的应用

采用三角形单元开发了精度较高的有限元逆算法,算法中考虑了摩擦、压边力、拉深筋、背压力、曲压料面等实际工艺条件．方程组求解引入快速求解算法,比一般的LDLT解法快几倍,尤其对于大型复杂冲压件问题来说求解效率提高更多．用此算法对典型的L型件进行了模拟,并与增量算法和实验结果进行了比较．可以看出该算法已经达到很高的精度,而且模拟过程迭代收敛速度快,计算时间很短．在此基础上以工件的厚向应变作为目标函数,采用一种实用性很强的工艺参数快速优化算法,即黄金分割法对压边力进行优化．仍以L型件为例,优化过程的计算时间说明快速优化算法相对传统增量算法具有明显的优势．     

汽车板精益成形技术

建立了面向零件成形特征的合理选材方法，发明了高效的拉延筋阻力混合优化设计方法，构建了变压边力控制实验平台。从降低成形质量对材料和工艺过程波动敏感性的角度出发，研究面向材料和工艺参数随机波动的成形质量的稳健控制。形成了基于“合理选材、工艺优化、稳健设计”思想的汽车板精益成形技术体系。通过在宝钢股份和多家汽车厂10多年的成功应用，支持宝钢汽车板的市场占有率稳步达到50 %，有效地推动了国产汽车板使用技术的发展。     

基于遗传神经网络的数字化渐进成形回弹预测

针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,采用遗传算法(GA)对BP神经网络(初始权值、阈值)进行了优化,将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合,建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型,对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较,表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系,为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径.     

板料回弹控制的成形工艺面多目标优化

针对高强度板成形后回弹大的问题,以工件回弹前后对应节点的位移偏差和等效塑性应变裕度最小化为目标,以板料最大增厚率和最小减薄率为约束条件,建立基于车身侧外板回弹控制的工艺面多目标优化模型.采用实验设计(DOE)和径向基函数(RBF)神经网络方法建立优化代理模型,对均匀实验设计方案进行改进以提高优化精度,并与未改进的RBF神经网络和响应面(RSM)代理模型的优化结果进行对比分析.结果表明,建立的多目标优化模型是合理的,改进RBF神经网络代理模型的优化精度较高,在所抽取的满意解中,回弹和等效塑性应变裕度目标函数的相对误差分别为15.9%和2.2%.与实验设计中回弹量最大的样本方案相比,优化后车身侧外板回弹量减少5.149 2 mm.     

基于有限元映射算法的试验网格显示及其应用

基于有限元映射算法和三角形面积坐标法提出了一种新的试验网格分析算法,该算法可以按试验网格模式显示板料成形数值模拟结果,而且具有原理简单、易实现、执行速度快等优点.基于本算法,提出了塑性成形物理模拟中的网格分析法,真实地模拟板料在冲压变形过程中各试验网格的变形情况.与变形云图只能显示一维方向上的物理量相比,网格分析法能够直观模拟板料在二维平面上的应变变化情况,方便用户直观了解板料的变形,改进了工艺设计.