盒形件拉深模CAD中智能化设计方法

介绍在塑性加工领域中运用智能化技术进行盒形件拉深模设计的方法。使用C语言作为开发工具,以模具压边圈的设计为例建立知识库,并构造推理机、编译器等模块,从而构造出一个完善的盒形件拉深模智能化设计系统。     

盒形件智能化拉深变压边力控制规律及其预测

智能化拉深过程中压边力规律的实时预测是关键技术之一。选择非轴对称件中的锥壁盒形件为研究对象,通过数值模拟和试验对成形过程中压边力随凸模行程的变化规律进行研究,得到能够提高成形质量的较优压边力变化趋势,提出破裂临界压边力控制原理,并将前馈神经网络模型引入盒形件智能化拉深压边力控制规律的预测,预测结果与试验吻合较好,实现较优压边力规律的实时预测,为实现盒形件拉深成形过程的智能化控制奠定基础。     

基于Dynaform的铝合金盒形件拉深过程研究

针对6061-T651铝合金盒形件拉深成形过程中存在的技术问题,应用Dynaform非线性有限元软件对盒形件的拉深过程进行模拟分析,得出压边力等工艺参数对拉深过程及成形质量的影响规律,确定了合理的工艺方案,并通过实验对方案进行验证,实验结果满足设计要求。     

盒形件无模充液拉深液压加载路径的研究

凹模型腔内的液体预胀形压力和工作压力是决定充液拉深过程中能否拉深出合格零件的重要工艺参数.通过采用Dynaform软件,对无模充液拉深盒形件工艺进行数字仿真,就液体压力参数对板料成形性能影响进行分析与研究.结果表明,合理地控制凹模型腔内液体加载路径和压力参数可以有效地提高板料的成形性能和成形件质量.并由液体压力所带来的摩擦保持效应可使成形件壁厚分布均匀,一次拉深的盒形件最大相对高度可达到4.25.     

参数化盒形件拉深模CAD系统研究

针对我国中小型企业拉深模设计的现状,提出了一种开发模式,即基于微机开发实用的盒形件拉深模CAD系统。并阐述了系统的功能、结构及实现方法。     

筒形件拉深模CAD系统研究及实现

论述了筒形件拉深工序设计中的关键问题和详尽的处理流程,并对筒形件拉深模CAD系统开发进行了尝试。系统可输入的筒形件后自动完成优化拉深工序设计,最后生成全部工作零件的实体图以及各工序拉深模具的实体装配图。     

分区压边拉深工艺改善矩盒形件成形研究

板料拉深过程中成形性能的优化是最重要的问题之一。通过有限元分析软件DYNAFORM对矩盒形件拉深成形过程进行模拟,研究了盒形件在整体压边圈恒压边力、分块压边圈恒压边力以及分块压边圈变压边力情况下的成形性能。模拟分析结果表明,分块压边下存在最优压边力分布,对每一分区加载随凸模位置变化的压边力类V型曲线,能最大程度的提高矩盒形件的拉深成形性能,为实现矩盒形件拉深过程的最优化提供思路,并在实践生产中指导复杂工件的工艺优化,最终改进工件的成形性能。     

小R盒形件拉深的拉裂与掉底

图1所示为一盒型拉深件,该类零件的变形特点是凸模圆角半径小,不能一次拉深成形,必须进行预成形。该零件与圆形件不同,其壁部的变形是由直边和转角两部分组成,这两部分的变形过程和计算金属流动方式都不一样。若按一般盆型件拉深计算方法来确定工序尺寸,在实际应用中还存在不少问题,在拉深时易发生拉裂和掉底现     

盒形件冲压拉深成形数值模拟研究

通过对盒形件冲压拉深成形过程进行数值模拟,得到成形后零件的成形极限图和侧壁厚度分布图,进而研究冲压拉深时压边间隙和凸模圆角半径对盒形件成形质量的影响。研究结果表明,压边间隙为1. 08 mm,凸模圆角半径为6 mm时,能够明显改善盒形件的冲压拉深成形质量。     

毛坯外形对盒形件拉深成形的影响

盒形件是典型非轴对称件，其拉深成形是一种包含几何非线性、材料非线性，接触非线性的强非线性问题的复杂力学过程，影响因素很多，规律难以定量表达，用ANSYS有限元软件，模拟了在同一套模具和成形条件下，不同毛坯外形的盒形件成形过程，找出了毛坯外形对盒形拉深件应力应变影响规律，并用实验验证了模拟结果的可靠性。     

盒形件拉深智能化控制实时识别及预测

在板材成形智能化控制的4个基本要素中,材料性能参数的实时识别及最优工艺参数的预测是最复杂的两个要素。识别和预测精度的高低,将直接影响智能化控制成功与否。以盒形件智能拉深控制为研究对象,建立了盒形拉深件的材料性能参数和摩擦因数的实时识别前馈神经网络,通过实时监测来实时识别所需要的材料性能参数,并预测最优的工艺参数,从而获得了较高的收敛精度。     

拉延模加强筋尺寸优化的智能遗传算法

以汽车钣金拉延模为研究对象,利用智能遗传算法和ANSYS软件,在5×105N成形压力、1×107N/m2应力和0.1mm变形量的限制下对模具加强筋尺寸进行优化,得出凸模、压料圈与凹模的加强筋厚度最优值为19mm、17mm与22mm,使模具整体的重量减低了8%。     

基于网格的拉延模型面设计方法

提出了一种在零件网格模型的基础上直接生成工艺补充网格，得到拉延件网格模型，以用于有限元分析计算的方法。该网格生成算法不同于传统的网格剖分问题，不需要工艺补充部分的几何数据，从而避免了CAD数据在向CAE软件传输过程中可能遇到的问题，实现了模面设计与CAE功能的无缝结合。实例证明所提出的算法是有效的。     

方盒件拉深试验研究

在分析经典资料介绍的盒件拉深成形极限和毛坯制定法的基础上进行了方盒件的拉深研究,实验得出了方盒件单工序成形的更高极限值,提出了一种较为合理的新的毛坯制定法———“三参数法”,对于生产中进一步提高方盒件一次成形极限具有指导作用     

CAD/CAPP信息集成中的工序图递归化生成方法

应用图形单元技术进行产品信息建模,提出工序图递归化生成设计方法;将零件信息归类为原始输入信息和工序过程信息,这２类信息正是绘制工序图的参数来源。应用表明,该方法实用方便,实现了ＣＡＤ和ＣＡＰＰ的集成。     

聚氨酯橡胶拉深模设计

介绍了聚氨酯橡胶拉深模的特点及其设计过程,采用聚氨酯橡胶模能简化模具制造工艺,提高拉深件质量.     

机械图形的智能识别

将人工智能应用于传统的机械图识别，采用面向对象的方法来表达几何知识。在图形的识别过程中采用了自底向上和自顶向下的方法以及分布式问题求解的策略。具有足够信息的局部图形区域被首先识别，并为下一步图形识别积累信息。当积累了足够的证据之后，机械图形实现从部分到整体的识别。