基于金属塑性成形理论的汽车覆盖件成形工艺智能优化方法

以塑性成形理论为基础,通过分析汽车覆盖件成形过程中工艺参数对成形缺陷的影响规律,建立了工艺参数优化规则,即工艺参数与成形缺陷之间的数学关系。以消除成形缺陷为目标,采用优化规则定量计算工艺参数优化过程中的迭代增量,提出了一种新的汽车覆盖件成形工艺智能优化方法。以拉深筋优化为例,探讨了拉深筋在板料成形工艺中的影响规律,建立了与距离、方向和进料阻力等因素相关的拉深筋优化规则。将提出的智能优化方法用于优化整体侧围和翼子板拉深成形模具的拉深筋,在完全摆脱人工经验的情况下自动对拉深筋进行分段,经过4～5次迭代即获得了优化解。     

基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法

提出了基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法,极大地提高了优化效率。利用成形状态函数,成形质量函数和学习律函数构建工艺参数优化的迭代控制模型。将该模型应用到拉深筋阻力值优化中,利用有限元模拟代替很难显示表达的状态函数,预测给定工艺参数方案下板料成形后的应力应变状态。根据单元的应变状态,定义拉深筋线段的局部缺陷程度为成形质量函数,评价拉深筋周围的成形质量好坏。学习律函数不仅参考拉深筋段周围的成形质量偏差确定拉深筋阻力值的改变量,同时还能智能更新学习增益修正拉深筋阻力值的改变幅度,加快了优化收敛速度。通过门内板的算例,证明了该拉深筋优化算法的快速性和实用性。     

面向自动化设计的拉深筋参数化建模方法

提出一种拉深筋参数化建模与自动化设计的方法,实现了拉深筋的实时设计、实时更新以及参数化设计。该方法根据定义的拉深筋控制点参数信息,应用正交截面法创建拉深筋截面曲线,解决了拉深筋创建中容易出现的冲压负角关键问题。采用同形分段法,实现了多形状混合拉深筋的功能,显著提高了拉深筋设计的灵活性。通过沿压料面法向延伸拉深筋线,对拉深筋端头进行光顺设计。该方法基于CATIA的参数关联和自定义特征(UDF)技术,提出了实体拉深筋UDF概念,开发了拉深筋参数化设计系统(DBDS),实现了拉深筋的参数化创建和编辑。经过大量汽车覆盖件实例测试,该方法稳定可靠、拉深筋参数准确,适用于拉深筋的自动优化设计。