弧齿锥齿轮精锻成形模具磨损特性分析

采用刚塑性有限元法对弧齿锥齿轮精锻成形过程中模具表面磨损进行模拟分析,研究了摩擦因数、坯料温度、模具硬度、锻压速度等对模具磨损的影响.分析结果表明,随着摩擦因数的增大,磨损量增大;随着锻压速度、坯料初始温度及硬度的增大,磨损量减小,并且硬度是影响模具表面磨损量最重要的因素.模拟结果可为弧齿锥齿轮精锻成形工艺方案制定及模...     

从动螺旋锥齿轮齿坯热模锻工艺参数优化设计

基于Archard磨损理论,运用正交试验优化设计方法,采用刚塑性有限元法对从动螺旋锥齿轮齿坯热模锻过程进行了模拟分析,研究了模具预热温度、锻压速度、模具硬度、摩擦因数等四个参数对成形载荷和模具磨损量的影响;以成形载荷和模具磨损量为优化指标,采用综合平衡分析方法,得到了最佳工艺参数并对其进行了验证。研究结果可为从动螺旋锥齿轮齿坯热锻成形工艺方案的改进及模具寿命的预测提供参考。     

基于修正Archard理论的螺旋锥齿轮锻造模具寿命预测

基于修正的Archard理论,采用弹塑性有限元模型对螺旋锥齿轮热锻成形的模具磨损进行了模拟仿真,分别从齿模齿顶的过渡圆弧半径、模具热处理硬度、模具的预热温度以及锻造成形速度四个方面对模具易磨损位置的磨损量进行计算,采用正交试验优化设计方法分析各工艺因素对模具寿命的影响规律,确定最优的工艺参数进行锻造试验。试验结果表明,使用提出的预测模具寿命的方法估算的模具寿命与试验结论具有较好的一致性。     

内齿轮冷挤压工艺参数分析及模具寿命预测

采用刚粘塑性有限元法对盲孔内齿轮冷挤压成形工艺参数进行了分析,并预测了模具寿命.运用金属塑性成形软件DEFORM-3D,以275减速轴为研究对象,成形载荷为评价指标,就影响成形工艺的模具设计参数、齿轮特征和工艺条件进行分组建模分析.结果表明:凹模芈锥角、模数、齿数对成形载荷影响较大;工艺条件中摩擦系数对载荷的影响最大;而挤压速度对载荷的影响则不显著.最后基于Archard模型预测了模具寿命.分析结果对实际生产具有重要的指导意义.     

齿轮冷精锻工艺预锻模具齿形优化设计

在直齿圆柱齿轮两步成形冷精锻工艺中 ,预锻模具齿形设计对改善材料填充性能 ,降低成形载荷具有重要意义。本文采用正交试验法与数值模拟技术相结合的方法 ,来解决预锻模具型腔优化设计问题。选取了描述预锻模具几何形状的 3个参数作为影响因素 ,以预锻终锻总载荷值为指标 ,通过有限元模拟分析来获得虚拟试验结果 ,最终确定预锻模具型腔几何形状参数的最佳值 ,为提高齿轮精锻成形质量提供有效依据。     

重型车半轴套管镦挤过程中凸模磨损问题的分析

对重型车半轴套管镦挤成形过程中凸模磨损进行了研究。利用DEFORM-3D软件对重型车半轴套管镦挤成形过程进行了数值模拟,分析了不同模具初始硬度和坯料的预热温度对凸模磨损深度的影响。得到了不同硬度与预热温度对模具磨损情况的影响规律。不仅优化了工艺参数,也使锻件缺陷不同程度地减小,为半轴套管的模具设计以及挤压生产提供了指导。     

基于磨损正交试验的温挤压模具优化设计

以汽车转向螺杆的杯-杆件温热挤压凹模为例,通过对温挤压成形工序的分析,得到影响温挤压凹模磨损寿命的4个主要因素,即凹模入口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子。设计四因素四水平标准正交实验表,通过Deform-3D数值模拟软件,基于Archard磨损理论进行温挤压凹模型腔磨损正交试验。以凹模磨损量最小为目标获得凹模模具的最优四因素组合,并得出在温挤压内孔工序中模具初始硬度对凹模磨损影响最大,对实际生产中模具材料的选择和热处理有一定指导作用。在最优参数组合下,通过数值模拟计算得到凹模在温挤内孔中稳定阶段的磨损量,并预测出模具的使用寿命。     

车桥桥壳锻造成形过程的数值模拟分析

针对车桥桥壳精锻成形难度大的问题,利用DEFORM-3D软件对桥壳的锻造成形过程进行模拟仿真分析。讨论了锻件坯料尺寸形状对其成形性的影响,分析了成形过程中等效应力、应变分布以及载荷行程曲线,研究了锻件形状对金属材料流动规律的影响,利用研究结果优化模具结构及工艺参数,并在实际生产中验证了工艺方案的正确性。     

基于正交试验的温挤压模具磨损优化设计

以汽车转向螺杆的杯-杆件温热挤压凹模为例,通过对温挤压成形工序的分析,得到影响温挤压凹模磨损寿命的4个主要因素,即凹模入口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子。设计四因素四水平标准正交实验表,通过Deform 3D数值模拟软件,基于Archard磨损理论进行温挤压凹模型腔磨损正交试验。以凹模磨损量最小为目标获得凹模模具的最优四因素组合,并得出在温挤压内孔工序中模具初始硬度对凹模磨损影响最大,对实际生产中模具材料的选择和热处理有一定指导作用。在最优参数组合下,通过数值模拟计算得到凹模在温挤内孔中稳定阶段的磨损量,并预测出模具的使用寿命。     

BP神经网络与遗传算法结合下的温挤压模具优化设计

以汽车转向螺杆类杯-杆件的温挤压凹模为例进行模具磨损分析及其寿命预测。以影响温挤压凹模磨损的4个主要因素,即凹模入口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子作为工艺参数,并分别选取4个不同水平值,确定四因素四水平的32组温挤压凹模磨损试验方案,通过Deform 3D有限元数值模拟软件进行成形过程的数值模拟。以不同影响因素和对应模具的磨损量为样本训练BP神经网络,建立4个主要因素与凹模磨损量之间的映射关系,以温挤压凹模磨损量为目标函数,通过遗传算法对4个影响因素进行组合优化,使凹模磨损量最小、寿命最长。