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利用有限元仿真软件Simufact中强力旋压和变薄拉深模块分别对相同的连杆衬套毛坯进行了三旋轮错距强力旋压和3次变薄拉深两种工艺的数值模拟。以连杆衬套的实际外径、内圆度误差和壁厚偏差作为成形精度的评价指标,从而探究三旋轮错距强力旋压和3次变薄拉深两种工艺成形后的成形精度。结果表明,采用3次变薄拉深工艺加工成形后的连杆衬套成形精度略优于三旋轮错距强力旋压,但其强度低于强力旋压后工件的强度[1]。 相似文献
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30CrMnSiA钢薄壁筒错距旋压成形工艺研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过对30CrMnSiA钢筒体错距旋压试验,系统研究了毛坯厚度、减薄率、旋轮压下量分配、旋压道次及道次间热处理等工艺参数对旋压过程和产品质量的影响。结果表明:较厚的30CrMnSiA钢毛坯,不用道次间热处理,通过两道次或三道次错距旋压,就可获得高质量的薄壁筒。 相似文献
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空调用过滤瓶数控旋压成形工艺研究 总被引:3,自引:0,他引:3
结合缩径成形和旋压过程,建立了薄壁管缩径旋压变形力的理论计算模型和旋压力的计算公式,并对旋压方式,道次压下量△及旋轮进给比f等形工艺参数对滚珠旋压成形的影响进行了试验研究。 相似文献
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卧式数控旋压机床用多工序自动旋轮库的研制 总被引:1,自引:1,他引:0
根据大型筒形件成形时多工序加工要求和旋压机床的结构特点,设计了一种卧式数控旋压机床用多工序自动旋轮库,重点介绍了自动旋轮更换装置的设计、旋压力的计算、旋轮头轴承配置、旋轮座结构以及直线导轨副的选择.该旋轮库采用了旋轮头与旋轮座分离的更换装置及由基座、纵向滑架与纵向横向滑架组成的旋轮座,可实现筒形件加工所需要的多道次拉深旋压、变薄旋压、切边、卷边等4工序成形所需旋轮、翻边轮及切边轮的自动装卡,极大地提高了生产效率、设备的利用率和自动化程度,从而降低了生产成本、减轻了工人的劳动强度. 相似文献
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为了解决新能源汽车车载液化天然气气瓶304不锈钢筒体传统的板材卷焊加工工艺存在焊缝的问题,提出多道次对轮强力柔性旋压工艺,针对20 mm厚的304不锈钢筒坯开展了多道次对轮强力柔性旋压过程的数值模拟和试验研究。利用ABAQUS软件对多道次对轮强力柔性旋压工艺进行了有限元模拟,对每道次加工之后坯料的成形结果精度进行了观察,并分析了旋压过程中的材料塑性变形行为与旋压力。通过验证试验对有限元数值模型的准确性进行了评估。结果表明:在五道次对轮旋压成形过程中,前三道次的加工精度较高,后两道次的精度较低,误差标准偏差在0.07以下,壁厚均匀,筒体内外侧应力–应变呈对称分布,旋压力最大值出现在旋压第一道次,最大径向力为278.84 kN、最大轴向力为120.85 kN、最大切向力为10.63 kN。通过试验验证,模拟结果与旋转压力值之间的误差始终保持在30%以下,表明多道次对轮强力柔性旋压工艺是合理的。 相似文献
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文章借助商用有限元分析软件MSC.MARC,对单旋轮无芯模旋压成形过程进行了三维弹塑性有限元模拟,对旋压过程中几个关键工艺参数与变形力之间的关系进行了研究;采用电测方法测定了旋压加工过程的旋压力,分析了旋压力曲线的变化特征及不同工艺参数对旋压力的影响。结果表明,在起旋时由于旋轮与工件接触时的冲击作用,旋压力曲线出现较大波动;在圆弧与直壁过渡部位出现旋压力最大值;在终旋段,旋压力曲线平稳下降。旋压力随压下量、进给比、旋轮圆角半径的增加而增加;3个旋压分力之间存在着如下关系:径向分力>轴向分力>切向分力。模拟结果与试验结果吻合良好。 相似文献
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以生产数据为学习样本,建立BP神经网络模型,实现对剪切旋压工艺参数的预测。根据预测的工艺参数对锥形件强力旋压过程进行模拟,建立有限元模拟后处理评价模型。实验证明将人工神经网络和有限元结合,用于旋压工艺的制定过程,实现旋压工艺制定的智能化,可加快旋压工艺的制定过程。 相似文献
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在筒形件强力内旋压的工艺试验研究中,选取进给率、旋轮前角和变薄率作为试验因子,用正交试验法进行旋压试验。用极差分析法分析了试验结果。结果表明:对旋压力的影响主次顺序为变薄率、进给率、旋轮尺寸;影响旋压力的主要因素是变薄率,变薄率越大旋压力越大;对内表面粗糙度的影响主次顺序为:进给率、旋轮前角、变薄率;影响内表面粗糙度的主要因素是进给率和旋轮前角,进给率和旋轮前角越大,粗糙度越大。 相似文献
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杯形内啮合齿轮旋压成形的数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
采用强力旋压设备加工杯形内齿轮,由于芯模外表面呈阶梯状,且使用圆盘形坯料一次成形,工艺难度较大,产品出现了裂纹、内齿充填不足等缺陷。采用三维弹塑性有限元法模拟了变形过程,定性地分析了产品缺陷产生的原因。结果表明,在内齿根部受到旋轮的作用力较大,内齿边缘为拉应力状态,导致坯料易出现裂纹;材料主要表现为轴向流动趋势,造成内齿顶部填充不满。通过改进芯模结构及调整工艺参数,得到了合格的产品。 相似文献
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利用Ansys/lsdyna软件的刚性体粘接柔性体技术,实现坯料自转,旋轮沿设定的轨迹在轴向和径向进给,建立更符合实际运动方式的三维有限元模型,并通过试验验证了模型的可靠性.建立基于神经网络和遗传算法并结合正交试验的多道次拉旋工艺参数优化系统.正交试验法用来设计神经网络的训练样本,利用神经网络预测减薄率,遗传算法完成了对影响减薄率的工艺参数的优化,最后对优化出来的工艺参数进行模拟,效果良好,可有效降低减薄率. 相似文献