[成形过程的数据挖掘与深度学习方法]基于机器学习的管材弯曲回弹有效预测与补偿

采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模，提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子，改进了粒子群优化(PSO)算法，进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化，构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象，将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本，实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%，与未优化的BP神经网络等传统模型相比，预测精度最大提高了18.5%，计算时间可从1.5 h缩短至300 s，同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。     

Grain size effect on cyclic deformation behavior and springback prediction of Ni-based superalloy foil

In order to clarify the influence of grain size on cyclic deformation response of superalloy sheets and springback behavior, cyclic loading–unloading and shearing tests were performed on the superalloy foils with 0.2 mm in thickness and diverse grain sizes. The results show that, the decline ratio of elastic modulus is weakened with increasing grain size, and the Bauschinger effect becomes evident with decreasing grain size. Meanwhile, U-bending test results determine that the springback is diminished with increasing grain size. The Chaboche, Anisotropic Nonlinear Kinematic (ANK) and Yoshida-Uemori (Y-U) models were utilized to fit the shear stress–strain curves of specimens. It is found that Y-U model is sufficient of predicting the springback. However, the prediction accuracy is degraded with increasing grain size.     

双面回油型液压凿岩机空穴及气蚀机理

具有双面回油型冲击机构的液压凿岩机,其能量利用率高,但活塞回程制动阶段的前腔负压常常造成活塞和前导向套的严重气蚀,影响了凿岩机的正常使用。阐明了双面回油型冲击机构的工作原理,考虑油液压缩、油液泄漏和活塞的撞击回弹等因素,建立了冲击机构的数学模型,并进行数值仿真。通过凿岩机机理实验,测试了活塞前、后腔压力和冲击频率,得到了活塞的冲程末速度。比较实验与仿真结果,验证数学模型的正确性。在此基础上,通过仿真获得了阀芯与活塞的位移曲线和速度曲线,确定了阀芯开始换向、经历负开口区间以及换向完成的准确时间点。给出了活塞前、后腔和左、右阀腔的压力变化规律,揭示了前腔空穴的产生机理。为此设计并加装了回油蓄能器,分析了不同的充气压力对前腔空穴的影响。仿真结果表明,回油蓄能器能够在一定程度上改善前腔负压问题,且在0 MPa的充气压力下,效果最佳,负压的持续时间将减半。     

基于活动拉深筋过拉深工艺的高强钢S梁扭曲回弹控制研究

采用CAE分析与现场调试相结合的方法,研究了高强钢变截面S梁拉延后的扭曲回弹规律,发现拐角特征是S梁发生扭曲回弹的关键影响因素。通过对拐角截面的应力和变形分析,解释了拐角造成扭曲回弹的原因,并设计了成形筋,以控制拐角造型引起的扭曲回弹。在设计成形筋的基础上,比较了变压边力和活动拉深筋过拉深两种工艺方案对S梁扭曲回弹的改善效果。研究结果表明活动拉深筋过拉深工艺对S梁扭曲回弹的改善更有效。     

平面变形回弹迭代补偿的收敛准则及应用

针对板材平面变形过程中的回弹问题,基于迭代法建立了迭代补偿机制,给出了迭代参量收敛性的判定准则。对于简单应力状态下平板单向拉伸和双向拉伸的弹塑性变形过程,证明了参量轴向长度对迭代补偿机制具有收敛性。对于宽板V形自由弯曲工艺,通过理论和实验验证了弯曲曲率和弯曲角的收敛性。进而,将迭代补偿机制应用于宽板自由弯曲工艺的回弹控制,对曲率和弯曲角分别进行了迭代补偿实验,结果表明,根据每次试验的回弹量,迭代补偿机制可以预测下一次补偿值,使弯曲工艺经过2～3次迭代,就获得了误差小于0.1%的目标曲率和误差小于0.5%的目标弯曲角,收敛速度很快。而且,对于同一材料的同一成形工艺,每次的补偿量只取决于回弹前后的迭代参量差值。     

基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测

为了研究核燃料组件格架的条带刚凸特征的回弹量与压边力、冲压速度、凸凹模间隙、摩擦系数等冲压工艺参数之间的关系,首先,获取包含50个GA拉丁超立方抽样的数据点以及10个随机抽样的数据点的数据集,前者作为训练集、后者作为测试集。将前者输入到BP神经网络进行训练,后者验证训练模型的精度。最后,通过响应面图研究各因素之间的交互作用以及各因素的敏感程度。结果表明:BP神经网络能够有效预测刚凸回弹量与冲压工艺参数之间的关系,相对于其他因素,压边力对回弹量的影响特别明显,冲压速度对回弹量的影响不明显,但与凸凹模间隙和摩擦系数有明显的交互作用。     

弯曲半径对凸曲面翻边成形及回弹影响的研究

影响曲面翻边成形回弹的因素主要有零件弯曲曲率半径R、凹模圆角半径r以及材料的厚度t,利用Dynaform软件重点模拟零件弯曲曲率半径R对压缩类翻边中的凸曲面直线翻边的成形回弹影响,得出了零件弯曲曲率半径R对曲面翻边的成形回弹影响规律。通过计算机数值模拟得到在R30mm、R45mm和R60mm 3种半径下的成形极限图以及回弹前、后的主应变分布图,并结合试验的结果,得到随着弯曲半径增大而成形的回弹有所改善的结论。     

弯曲回弹的半解析建模及弯曲载荷的影响

对金属板材弧形弯曲的回弹建立解析模型可以为设计提供很好的支持。金属板材的几何形状和材料参数对回弹量的影响大;另外,弯曲载荷的影响也较大。许多数值模拟技术已经被用来预测回弹量,但只有少数的解析模型可以用来进行深入研究。为了预测弧形弯曲的回弹,基于应变以及变形能为基础的方法,提出了一个唯象模型;并对该解析模型的预测结果与已发表的实验结果以及采用有限元分析的结果进行比较。结果表明,他们的一致性很好,是令人满意的。     

橡皮成形数值模拟回弹预测精度的影响因素

基于有限元数值模拟的工艺分析方法提高橡皮囊液压成形工艺的零件质量,回弹预测的精度,是直弯边橡皮成形数值模拟的关键。文章以有限元软件PAM-STAMP 2G为平台,针对铝合金板2B06-W30min的直弯边橡皮成形工艺,建立成形与回弹过程的数值模型,研究影响数值模拟回弹预测精度的关键因素,如单元积分类型、网格尺寸、厚向积分方案,以及板料厚度波动等对回弹量的影响规律。通过有限元数值模拟结果与实验测量结果对比,分析数值模拟中回弹预测精度的影响规律,提出了数值模型的改进方法。提高数值模拟成形精度,需要精确控制模拟过程的关键环节,力求在每个环节减小误差累积。该文对实际生产具有指导意义。