汽车前地板后段零件拉延成形工艺参数优化

为了提高汽车前地板后段拉延成形件的成形品质,借助有限元软件Auto Form,建立零件拉延成形过程的有限元模型进行数值模拟。采用正交试验设计和数值模拟相结合的方法,对拉延成形工艺参数进行优化。在数值模拟分析中,以零件的最大减薄率作为开裂指标,以最大起皱准则作为起皱指标,最后采用多目标优化方法得出最优的工艺参数组合。并将得到的最优参数进行实验验证,实验结果表明,本文提出的方法可以有效地控制汽车前地板后段零件拉延成形的开裂和起皱缺陷。     

基于响应面汽车变速器螺旋伞齿轮精锻成形工艺优化

针对螺旋伞齿在精锻时齿形成形质量差、成形载荷过大等缺陷,以某汽车变速器螺旋伞齿轮为研究对象,建立了以坯料始锻温度、摩擦系数以及压力机速度为设计变量,以最大成形载荷和终锻填充率为目标函数的二次多项式响应面模型,结合数值模拟方法以及Matlab优化工具箱,得到了优化的成形工艺参数为:坯料初始温度1000℃、摩擦系数0.3和摩擦压力机的成形速度200 mm·s-1.最后基于优化后的工艺参数,通过工艺试验验证了该模型的有效性,试验获得的螺旋伞齿齿形饱满,设备成形载荷满足要求.     

汽车门铰链加强板拉深成形模拟及模具设计

结合传统覆盖件拉深成形工艺过程,利用有限元数值模拟研究方法,对汽车门铰链加强板拉深工艺过程进行了数值模拟与分析。对其压料面、工艺补充面及拉延筋进行工艺优化,得到合理的成形工艺,消除了零件成形缺陷。并通过拉深试模对其正确性和有效性进行验证,验证结果表明,优化后的成形工艺可以缩短开发周期,降低开发成本,运用有限元数值模拟技术可以很好地预测复杂形状零件成形。     

基于灰色关联的铝合金板拉深成形扭曲回弹工艺参数优化

针对铝合金板成形工艺参数如何选取的难点,利用灰色关联准则对铝合金板成形质量进行分析,通过因子关联度的方差分析,获得铝合金板成形工艺中的主要影响因子。为了减少板料成形工艺参数优化时间,以铝合金板成形中主要影响因子为设计变量,以板料成形后扭曲回弹、增厚、减薄为成形目标,使用拉丁超立方抽取样本,通过Dynaform软件进行数值模拟获得训练样本,利用人工免疫算法训练RBF神经网络,建立主要影响因子与成形目标之间的RBF神经网络近似模型,最后采用人工免疫算法对该模型进行优化,获得最优工艺参数。以Numisheet'96 S梁为研究对象,利用本文所提出的方法进行拉深成形研究,通过对比分析优化前后的成形结果,证明了该方法能极大地提高铝合金板的成形质量。     

精密端子件冲裁工艺参数优化

冲裁工艺参数的合理设计对产品最终成形质量影响很大。采用DEFORM软件建立了板料冲裁过程数值模型,对板料冲裁断裂过程进行了有限元分析,并与实验相结合,确定了能准确模拟板料成形过程的断裂阀值;研究了不同工艺参数对制件断面质量的影响,通过正交法优化了模拟结果,获得了最佳工艺参数组合,并通过实验验证了数值模拟优化结果。     

双曲率薄壁铝合金盒形件充液成形工艺

双曲率薄壁铝合金盒形件是一种常见的飞机内蒙皮类钣金零件。针对目标零件采用传统落压成形过程中存在的生产效率低、表面质量差的问题,采用充液成形工艺成形该类零件,其目的在于提高零件表面质量并降低模具成本。通过数值模拟软件,建立了双曲率薄壁铝合金盒形件主动式充液成形的有限元模型,通过分析液室压力、压边力加载路径、润滑条件等因素对零件成形性的影响,对零件成形的起皱和破裂情况进行分析,优化确定最佳的工艺参数。并依据优化后的工艺参数进行了现场实验,利用数值模拟技术分析和解决了现场实验零件的质量问题,成功制造出合格零件,进一步验证了工艺方案及工艺参数的可行性。     

基于BP神经网络的管材数控弯曲多参数优化方法研究

针对管材数控弯曲成形过程中多工艺参数耦合的特点,基于BP神经网络,结合多目标优化算法研究了弯曲成形工艺参数的优化方法。采用ABAQUS对管材数控弯曲过程进行有限元仿真,并实验验证了结果的准确性。基于MATLAB平台,以芯棒直径、芯棒伸出量、防皱块与管材间摩擦系数等主要工艺参数为优化对象,以外壁减薄率、内壁增厚率(起皱)为优化目标,通过验证的数值模型获得样本数据,利用BP神经网络建立了优化对象和优化目标之间的映射关系,并采用多目标优化算法进行寻优求解,最后通过数值仿真实验验证了优化方法的准确性。结果表明:薄壁管数控弯曲有限元数值模拟结果与实验数据吻合较好,可以为神经网络提供准确可靠的训练样本;BP神经网络结合多目标优化算法可以有效地对弯曲工艺参数进行优化;优化的工艺参数有效地改善了弯曲管材内侧起皱和外侧减薄。     

汽车地板零件拉延工艺参数优化及实验验证

以某汽车地板零件为研究对象,对其进行工法设计,然后借助板料成形有限元软件Auto Form建立该零件的拉延成形过程的有限元模型。通过初步的数值模拟,该零件容易出现局部拉裂缺陷,通过分析选择板料的尺寸和压边力作为优化变量,借助Sigma模块优化汽车地板零件的拉延成形工艺参数,确定最优的工艺参数值。结果表明,优化后的板料X向尺寸、板料Y向尺寸、压边力分别为1 320 mm、982 mm和6.75×10~5N。试模验证得到的零件无缺陷,和数值模拟结果一致。     

基于数值模拟和试验设计的拉延工艺参数优化

针对汽车薄板冲压件成形中容易出现的开裂和起皱的缺陷,借助AutoForm建立汽车地板零件的拉延成形的有限元模型,将数值模拟和试验设计相结合,以压边力、压机速度和摩擦因数为设计变量,采用正交试验对汽车地板零件的拉延成形工艺参数进行试验设计。先采用单因素试验确定设计变量的大致范围,再进行正交试验设计,最后按照设计的试验组进行数值模拟。试验分析中主要考察了最大减薄率和起皱准则。最后,采用多目标多约束来求解最优的工艺参数组合,得到优化的参数组合为:压边力为1.5×10~6N,压机速度为5 mm·s~(-1),摩擦因数为0.12。通过实验验证得到实际试模零件和数值模拟分析结果基本一致,表明采用该方法可以有效地用于冲压模具开发中成形工艺参数的确定。     

基于智能优化的汽车内板件回弹控制

针对汽车内板件冲压回弹缺陷,基于eta/DYNAFORM软件对不同工艺参数下汽车内板件的拉深成形过程进行数值模拟,采用正交实验设计方法分析压边力和多处拉深阻力等工艺参数对成形回弹量的影响;基于人工神经网络技术,建立板料拉深成形各工艺参数和成形回弹量之间的网络关系;并基于遗传算法对各工艺参数进行优化设计。实验表明,数值模拟、神经网络模型和遗传算法优化可靠,从而为实际生产提供了理论依据。     

基于人工智能的覆盖件冲压数值分析及工艺参数优化

将有限元数值模拟技术与人工神经网络及遗传算法等人工智能技术相结合,对典型覆盖件汽车油底壳零件的冲压成形过程进行了有限元数值分析,随后以压边力、拉延筋参数等主要工艺参数作为优化参数,以板坯无缺陷为优化目标,建立了优化参数与目标函数之间的BP神经网络模型,与遗传算法相结合,实现了冲压成形工艺参数的优化,为金属板料成形工艺参数的优化设计提供了一条先进合理的途径,具有一定的推广意义和应用价值。     

基于响应面法的大型铝合金锻件的多目标成形优化

以大型铝合金锻件为研究对象,以锻件的应变均匀性及锻造变形力作为评价指标,提出了采用正交实验并进行响应面法建模分析,得到了二阶响应面模型。通过数值模拟验证模型准确性,可用于后续优化。求得目标函数设计空间中的最佳工艺参数组合为:飞边槽高度3.56 mm、锻造温度451℃、摩擦系数0.35和成形速率7.25 mm·s-1。采用Deform对优化后的工艺参数进行验证,优化后锻件的成形均匀性较好,并可以降低锻件成形载荷。根据优化结果,对铝合金锻件进行生产试制,结果表明,通过多目标优化后得到的锻件尺寸及性能均满足要求,设备成形载荷能较好地满足要求。     

汽车前围板拉延成形模面及工艺优化

汽车复杂覆盖件的拉延模面决定了冲压件的成形性、表面质量和尺寸精度,合理设计工艺补充面可以有效改善板料变形的均匀性。基于CAD/CAE协同设计思路,对某新款汽车前围板零件拉延成形过程进行数值模拟,通过对模拟结果的分析,设计合理的拉延成形模面,同时进一步优化成形工艺参数。对模拟结果与实际成形产品进行板料厚度对比分析发现,优化后的模拟结果与实际成形产品的变化趋势相同,验证了模拟精度的可靠性。因此,通过冲压成形数值模拟可以有效预测板料的成形缺陷,极大地缩短产品周期,节约成本。     

汽车轮毂轴管热挤压坯料加热温度的优化选择

利用DEFORM有限元模拟软件,通过对应力场和应变场的数值模拟,分析了汽车轴管挤压成形过程中坯料温度对挤压成形质量的影响。模拟结果表明,40MnB材料在热挤压成形时,将毛坯温度控制在1100℃左右最利于阶梯轴的成形和成形后阶梯轴的力学稳定性及后续的加工。并通过试验对数值模拟所得工艺参数进行了验证。     

基于响应面法的汽车发电机磁极锻造成形工艺多目标优化

针对汽车发电机磁极锻造成形过程中出现的填充不满、成形载荷过大、局部应力过大等缺陷,采用Deform软件对磁极锻造成形过程进行数值模拟分析。以降低未填充率、成形载荷和局部应力最大值为优化目标,以坯料直径、锻件温度、挤压速度和摩擦条件为优化变量,通过4因素5水平的中心复合试验,采用响应面法进行建模分析,最终得到3个优化目标的二阶响应面模型;对所建立的模型进行方差分析,通过模拟试验验证了该模型的准确性和可靠性。实际生产表明:采用优化工艺参数组合可以得到成形缺陷较小的磁极锻件,锻件成形精度可以达到±0.5 mm;成形载荷和局部应力最大值得到降低;提高了模具寿命及生产效率。     

基于小波神经网络和粒子群算法的铝合金板冲压回弹工艺参数优化

针对铝合金复杂件冲压后出现的较大回弹缺陷,同时为减少冲压成形工艺参数的优化时间,使用有限元仿真软件DYNAFORM对冲压成形及回弹过程进行数值模拟,在确保数值模拟与试验结果基本一致的基础上,利用代理模型对回弹进行了优化研究。以NUMISHEET'96 S梁为研究对象,凸模圆角半径、凹模圆角半径、压边力、板料厚度作为影响因素,成形后最大回弹值作为成形目标,运用拉丁超立方抽样,通过数值仿真获得样本数据,建立影响因素与成形目标之间的小波神经网络代理模型,利用粒子群算法对该模型迭代寻优获得最优工艺参数。结果表明:小波神经网络能较好地描述板料工艺参数与回弹之间的映射关系,优化后成形件的回弹量大大减小。     

基于灰色关联分析的直齿轮冷挤压成形工艺参数优化

针对直齿轮通过式冷挤压成形后端面加工余量大和齿顶塌角大等多目标优化问题,利用基于FORGE软件的模拟分析,对直齿轮通过式冷挤压成形工艺参数进行优化。采用中心复合实验方法设计了4因素5水平的直齿轮通过式冷挤压成形数值模拟方案,基于灰色关联分析和主成分分析法将多目标优化问题转化为关于灰色关联度的单目标优化问题,并应用响应面法构建主要工艺参数与灰色关联度之间的二阶多项式预测模型,通过在可行变量空间内寻优,确定最优工艺参数组合并进行实际验证。结果表明,该优化方法获得的工艺参数组合可以有效降低成形齿轮下端齿顶塌角和下端面外凸。     

汽车轮毂轴管初锻温度的优化分析与选择

利用DEFORM有限元模拟软件,通过对应力场和应变场的数值模拟,分析了汽车轴管挤压成形过程中初锻温度对轴管成形质量的影响.模拟结果表明,40MnB材料在轴管热挤压成形时,将初锻温度控制在1100℃左右最利于阶梯轴的成形和成形后阶梯轴的力学稳定性及后续的加工.通过试验对数值模拟所得工艺参数进行了验证.     

汽车顶盖拉延成形工艺模拟及质量控制

为提高汽车顶盖拉延成形件质量,采用板料成形分析软件Dynaform对其成形过程进行有限元模拟仿真,研究了凸凹模间隙、摩擦系数、压边力及拉深筋条数对顶盖拉延成形质量的影响规律;通过CAE分析和正交试验相结合优化了该产品的成形工艺参数,确定了影响其拉延成形质量的关键因数值,减少了实际试模次数,提高了模具制造效率。通过试验对顶盖成形的关键因素进行验证。结果表明:顶盖CAE数值模拟分析能较好地预测其拉延成形缺陷,模拟情况和试验产品质量相符,误差都在允许范围之内,用模拟得到的工艺制备出了符合质量要求的零件。     

计算机模拟辅助优化变速器螺旋伞齿轮精锻成形工艺

针对螺旋伞齿在精锻时齿形成形质量差、成形载荷过大等缺陷,以某汽车变速器螺旋伞齿轮为研究对象,对其进行成形工艺分析,并采用数值模拟的方法,以螺旋伞齿精锻时的最大成形载荷值、最大等效应力、最大等效应变为研究目标,分析了成形工艺参数对齿轮成形质量的影响,得到了最优的成形工艺参数:坯料初始温度选择为1 000℃、摩擦系数为0.3、摩擦压力机的成形速度选择为200 mm/s。最后通过工艺试验结果表明,试验结果与模拟结果相一致,优化后的螺旋伞齿齿形饱满,满足汽车变速器螺旋伞齿的使用要求。