多工序成形混合硬化模型及其在高强钢回弹补偿中的应用

回弹缺陷是高强钢板料冲压时的一大难题,尤其对于多工序成形的零件,内应力作用引起的回弹问题更加复杂。在准确预测回弹的基础上修改模具型面的回弹补偿方案是解决这一问题的关键。为此,采用一种多工序混合硬化模型,结合有限元分析工具Ls-Dyna以及Ls-Opt,对模具型面迭代补偿。在自行改装的实验平台上,一项对高强钢DP600的循环拉伸压缩实验表明,与其他材料硬化模型相比,多工序混合硬化模型在多轴向的拉伸压缩实验中应力应变曲线的预测精度更高。某汽车A柱的多工序成形的回弹补偿结果证明该方法方便实用且精度高。     

高强钢拼焊板V形模压弯曲回弹数值预测

基于ABAQUS有限元软件的UMAT和VUMAT接口,利用径向回退映射算法开发变模量的各向同性强化、线性随动强化和非线性随动强化的本构模型,耦合Aitken算法提高了非线性随动强化模型的收敛速度。利用耦合变模量的三种强化准则的模型,基于显式计算成形隐式计算回弹算法,在不同模压力和不同凸模圆角半径下对高强钢拼焊板V形模具弯曲的回弹进行预测,通过试验验证耦合应力相关变模量的非线性随动强化模型的回弹预测精度较高,最大预测误差为2.2%。应用此模型在不同凸模圆角半径和不同模压力下对高强钢拼焊板V形模具弯曲回弹后模量场和卸载后弯曲角进行预测与分析,拼焊板厚侧母板模量变化区较薄侧母板变化区域大,并在凸模圆角与直边过渡段上方出现反弯区。卸载后弯曲角随凸模圆角半径增大而增大,随着模压力的增大而减小。验证通过施加不同模压力可提高高强钢拼焊板V形模具弯曲工艺柔性的正确性,为进一步研究高强钢拼焊板V形模具弯曲自适应成形奠定基础。     

超高强钢多道次辊弯成形回弹规律研究

超高强钢由于材料强度高、塑性较差等特点,成形难度也比普通钢更大,易发生回弹,是影响辊弯成形精度的重要原因。采用试验及有限元模拟的方法,对回弹规律及产生机理进行研究。设计三组道次数不同的辊弯成形试验,从成形角度、道次数、弯角增量等方面阐明回弹角度的变化规律。建立超高强钢辊弯成形的有限元仿真模型,分析V型件的成形特性,重点分析总应变、塑性应变和弹性应变在板材横向的分布,阐述辊弯成形回弹角度变化规律的产生机理。结果表明,对于单道次辊弯成形,随成形角度增大,回弹角度呈先增大后减小的变化趋势,弹性应变峰值的变化是回弹角度发生改变的主要原因;对于多道次辊弯成形,增多道次数有利于提高塑性变形量的积累、减小弹性应变峰值,这种多道次增量成形是辊弯成形所特有的工艺特性;增大弯角增量使板材弯角处厚度减薄,促进角部材料流动,有效减小了回弹量。对超高强钢多道次辊弯成形回弹规律进行了系统的阐述和研究,为减小回弹、提高成形精度提供了理论依据。     

不同屈服准则与硬化模型对DP780双相高强钢拉延弯曲回弹预测影响规律研究

随着汽车车身对轻量化、高效节能等要求的提高,先进高强钢因其高比强度、比刚度等性能在汽车工业中应用呈上升趋势。因此,研究先进高强钢的回弹现象,总结其回弹规律,对改善先进高强钢零件的成形精度具有重要意义。目前的研究主要是基于U弯试验研究不同材料模型对回弹的影响规律,而屈服准则和硬化模型对Daw-bending回弹预测的适用性需要进一步研究。基于建立的Draw-bending试验平台,研究圆辊半径与名义张紧力对DP780回弹的影响规律。并利用PAM-STAMP有限元分析软件研究不同硬化模型(Hollomon模型、Y-U模型)和屈服准则(Mises、Hill48、Yld2000)对Draw-bending回弹预测的影响规律。研究表明,在试验方面,增大弯曲半径和张紧力都能减小侧壁卷曲回弹。在有限元仿真回弹预测方面,当采用双精度求解器求解Y-U模型材料参数时,可以提高Draw-bending回弹的预测精度。由于DP780各向异性的特殊性,采用Y-U硬化模型和Mises屈服准则或Yld2000屈服准则可以得到更高的回弹预测精度。对于厚度与截面半径的预测,采用Y-U硬化模型与Yld2000屈服准则可以得到更好的预测精度。     

基于包辛格效应的回弹仿真分析

金属材料在一个方向上的应变硬化降低了反方向的屈服强度,材料包辛格效应的存在对车身成形仿真精度产生了重要影响,尤其现今高强钢和铝合金的大量应用,使车身成形件的回弹问题日益突出,车身模具制造对有限元回弹预测的准确性提出更高的要求。为了提高回弹的仿真精度有必要对材料的包辛格效应进行研究,利用一套夹具对DC06和DP600两种材料的薄板进行拉伸压缩试验,获得不同预应变下的位移加载曲线,通过拉伸压缩试验结果与仿真结果的对比分析,得到能反映材料包辛格效应的非线性混合硬化模型材料参数。开展U形件成形试验,并建立试验的仿真模型,计算DC06和DP600薄板的U形件成形回弹量,分析等向强化、混合强化和随动强化本构模型对回弹预测精度的影响,针对回弹仿真结果和试验结果的差别,对影响仿真精度的材料模型因素进行分析。结果表明,DC06和DP600的包辛格效应大小存在差别,考虑包辛格效应有助于回弹仿真精度的提高,但小曲率弯曲成形回弹计算对材料本构模型的敏感性,限制了回弹仿真精度的提高。     

超高强钢辊弯成形回弹机理分析及控制研究

辊弯成形技术能够生产高强度、性能佳、高精度的型钢产品,并且具有高效、节能、省材等特点,在许多领域得到广泛运用。针对高强钢辊弯成形后出现回弹现象,设计两种轧辊设计方案,建立ABAQUS有限元模型,分析不同设计方案下板材在成形过程中的等效塑性应变和等效应力的分布情况,重点阐述辊弯成形件回弹的成形机理,提出控制回弹的成形工艺方法;试验验证轧辊设计优化后工件回弹角度更小,成形精度更好,回弹角度最大误差为1.66%;通过仿真分析,轧辊设计优化后的成形件边部纵向应变值降低并趋于平缓,结果表明采用优化后的工艺参数可有效减小板材的冗余变形,并有效控制板材的回弹问题。     

B样条小波基自适应无网格迦辽金法应用于刚塑性成形模拟

无网格方法适合大变形计算和自适应分析,是进行刚塑性成形过程仿真的比较有潜力的方法。利用样条小波的多分辨分析特性,基于刚塑性变形的特点,通过实现刚塑性场量的两尺度分解技术,将场变量分解成低尺度成分和高尺度成分,利用高尺度成分判断求解高梯度区域;利用基于局部Delaunay三角化的细分方案实现高梯度区域节点的自适应细分,最终实现一个应用于刚塑性成形仿真的样条小波基自适应无网格迦辽金法,并用实例验证算法的稳定性和有效性。     

一种基于Chaboche理论的混合硬化模型及其在回弹仿真中的应用

为提高相变诱发塑性钢板的回弹仿真精度,在Voce非线性各向同性硬化和Chaboche随动硬化理论的基础上建立混合硬化模型。采用LSDYNA软件建立实现正交应变路径的单向拉伸有限元模型,结合LS-OPT软件,以仿真获得的应力应变曲线与试验应力应变曲线的偏差最小为目标,对混合硬化模型中的待定系数进行优化识别。采用该混合硬化模型预测TRIP780钢U形件的回弹,并进行试验验证。对仿真和试验误差因素进行总结。结果表明,基于Voce各向同性硬化和2项背应力组成的Chaboche随动硬化模型的混合硬化模型具有比各向同性硬化模型更高的冲压件回弹预测精度,优化过程中近似模型和预应变水平的选取以及轮廓线获取均是本文误差的重要来源,采用优化软件与有限元软件相结合确定硬化模型参数的方法在实际应用中精度高且方便可行。     

基于非线性弹性卸载的L形弯曲成形回弹研究

为提高板料成形数值模拟回弹预测的精度,将弹性模量随塑性变形的改变引入到数值模拟回弹分析中。通过静力拉伸实验,研究了AA2024-T3铝合金板料的塑性变形对弹性模量的影响,给出了弹性模量与等效塑性应变之间的数学关系。建立了基于Holloman型等向强化和von.Mises屈服的非线性弹塑性本构模型,并利用ABAQUS/Standard的用户自定义接口UMAT实现了该弹塑性本构模型。设计了L形弯曲实验装置,利用基于非线性弹性的本构模型,对实验过程进行了数值模拟,实验与模拟结果的对比表明,在数值模拟中考虑了弹性模量的非线性能够提高回弹预测精度。     

高强钢变模量随动强化本构模型匹配与解耦标定策略研究

高强钢通过微观组织调控获得高强度,但不同牌号高强钢微观的不均匀变形和微观诱导塑性机理不同,使得高强钢卸载及反向加载行为更加复杂,并且牌号间差异增大,为此给出模型自适应匹配及参数解耦匹配的系统化策略,实现了高强钢回弹精确预测。首先建立幂函数和指数函数混合硬化模型,基于混合模型给出自由弯曲加载的弯矩平衡方程和曲率约束方程,基于变模量模型构建截面弹性弯矩的积分方程,基于加载和卸载解析模型建立逆向识别卸载参数的子优化模型。确定变模量线性随动强化、变模量非线性随动强化模型和含边界面的变模量随动强化模型的匹配策略。基于自由弯曲、单向拉伸和拉压试验数据,确定相应本构的子优化模型参数的优化次序,最终形成本构匹配及其参数解耦标定的系统化策略,并基于Fortran语言开发标定程序库。建立U形弯曲件和弧形弯曲件预测模型,分别对DP980和DH980两种高强钢不同应变水平下的识别结果及回弹预测结果进行对比分析,验证了解耦标定策略不仅提高了不同牌号数据的相关度,而且大幅度提升了同一牌号下的模型精度和稳定性,为基于数据的材料性能统一自辨识方法研究奠定了基础。     

板料成形的回弹预测方法研究

回弹是影响板料弯曲成形品质的主要因素之一,对回弹进行准确预测和有效控制是提高成形精度的关键.从理论研究、实验研究、有限元数值模拟以及人工神经网络4个方面综述了国内外关于板料成形回弹预测的研究现状,总结了基于两种塑性弯曲理论模型建立的回弹计算公式,并概述了有限元数值模拟技术在模拟板料成形及其回弹的应用情况,最后介绍了人工神经网络在回弹预测领域的应用.     

基于BP神经网络的W形微弯曲回弹预测

能准确预测并有效控制微弯曲回弹对于提高其尺寸精度和成形质量具有重要意义。首次以W形微弯曲成形为研究对象,开展基于BP神经网络的微弯曲回弹预测研究。首先采用基于I优化准则的试验设计方法对影响成形精度的4个因素进行了试验,得到56组数据。再分别利用40组、8组、8组数据对神经网络进行了训练、验证和预测。结果表明,BP神经网络能快速预测回弹量,且预测精度满足实际工程要求,可为W形微弯曲成形尺寸精度的控制提供参考。     

7075铝板弹性模量退化行为研究及回弹预测

金属板材的弹性模量随塑性变形发生衰退,这一现象对板材成形中的回弹预测影响巨大。为研究7075高强铝板的弹性模量衰退规律,采用传统的循环加载试验进行弹性模量测试,同时借助DIC应变测量系统设计弯曲卸载试验进行测试。试验结果表明：弹性模量随塑性变形发生明显退化且衰退规律受材料变形所处的应力状态影响。将两种试验所得衰退规律用于C形梁成形过程中的有限元回弹仿真,仿真与试验的对比结果表明：弯曲卸载试验所得弹性模量衰退规律对C形梁回弹分析的结果明显优于循环加载试验所得规律的结果,四个回弹角的预测精度分别提高了42%、7%、40%和200%。     

22MnB5超高强钢热冲压成形工艺及试验

考虑材料的热物理性能参数、力学性能与温度的关系,利用ABAQUS软件建立了22MnB5超高强钢热冲压过程的热力耦合有限元模型,选用合适的热冲压工艺参数进行数值分析,得到了坯料热冲压成形的应力应变分布,并以板料初始温度为变量,研究不同初始温度对零件厚度分布、回弹及冷却速率的影响。进行了板料初始温度为900℃的22MnB5超高强钢热冲压试验,零件厚度分布及回弹量与模拟结果基本吻合,各区域淬火组织均为板条状马氏体,由于零件底部的淬火冷却速率较大,马氏体组织更加均匀细小。     

基于PSO-RBF代理模型的板料成形本构参数反求优化研究

为了准确获取材料在复杂应力应变状态下的板料成形本构参数,提高板料成形有限元数值模拟的精度,提出了基于改进径向基函数代理模型的板料成形参数反求优化方法。将径向修正系数引入径向基函数（RBF）核函数中,利用粒子群算法（PSO）对径向修正系数进行优化,提高模型的预测精度。将PSO-RBF模型应用到一个非线性测试函数中,结果表明,PSO-RBF模型比RBF模型的预测精度提高很多;同时将PSO-RBF模型应用到板料成形本构参数反求中,代替有限元模型进行正问题计算,可节省计算成本和提高效率。结果表明,基于PSO-RBF模型反求优化得到的材料参数,能够更加准确地反映材料的流动趋势以及应变分布。     

精确成形制造中的高梯度特征与数值模拟的发展趋势

精确成形制造是尽可能地精确控制材料的外部形状和内部组织结构，将材料加工成各种零部件及成品的新的工艺手段。其工艺过程的数值模拟表现出一系列复杂的特征，其中局部高梯度和多尺度耦合是最主要的问题。重点介绍处理这一问题的思路和方法，包括高梯度问题的函数描述、动点有限元方法、自适应有限元-无网格耦合方法。并指出处理高梯度问题的研究课题和技术关键。     

方盒形件拉深成形无网格法模拟

针对板材冲压成形有限元模拟存在的不足,采用一种新的数值方法——无网格法对方盒形件拉深成形进行数值模拟研究。建立基于无网格法的板材冲压成形力学控制方程。采用材料形函数避免影响域和形函数的频繁更新。通过改造无网格形函数获得动可容形函数,该形函数具有插值性,通过对全域内的节点形函数进行重新构造,可精确施加复杂问题的本征边界条件。利用模具上分布的节点建立矩阵,利用矩阵的特性可实现接触搜索。在此基础上,为提高接触搜索效率,提出建立稀疏"矩阵"数据结构加快接触搜索。编写板材冲压成形无网格模拟程序,实现方盒形件拉深成形无网格法模拟。通过盒形件冲压成形无网格数值模拟考察压边力对盒形件冲压成形过程的影响,获得厚度分布和应力应变分布,通过数值模拟结果与试验结果的比较,表明采用无网格法模拟板材冲压成形是有效的。     

高强度钢辊弯成型回弹分析

随着计算机性能的提高,试制成本的降低也带动了板料成形费用的降低.现在,在真正的金属成型生产之前,应用计算机对成型过程完全仿真,可优化成型的条件.成型预测技术发展过程中,在成型包括先进高强度钢内的许多金属出现了回弹问题.回弹是一种内部应力释放的过程,它对金属成型的精度有很大影响.尤其对一些加工硬化明显的材料,如高强度钢,回弹成为金属成型仿真的难点问题.本文对辊弯成型中使用高强度钢时回弹做了初步的有限元仿真分析,得出模型参数对回弹影响的基本规律.     

车用双相高强钢的动态力学性能及本构模型的对比

通过不同应变速率(0.001～500 s^-1)下的室温拉伸试验,研究了车用HC340/590DP、HC700/980DP双相高强钢的动态力学性能;分别采用Johnson-Cook模型、Swift-Hockett/Sherby模型,以及将Swift-Hockett/Sherby模型引入到Ludwik模型中的修正模型对2种钢的流动应力-应变曲线进行拟合,对比分析3种本构模型的拟合结果。结果表明：随着应变速率的增加,2种钢均表现出增强增塑现象;Johnson-Cook模型、Swift-Hockett/Sherby模型和修正Ludwik模型的拟合度平均值分别为0.950,0.999,0.997;修正Ludwik模型既具有各应变速率间应力耦合的特点,又保持了高拟合精度,可以准确描述车用双相高强钢的动态流变行为。     

高强铝合金热塑性变形本构关系研究现状及发展趋势

高强铝合金热成形工艺条件下的变形行为表征,需要在考虑温度、应变速率及应变影响的基础上结合微观演化行为建立热塑性本构关系。总结了高强铝合金热塑性变形本构关系相关研究成果。研究结果表明：广泛应用的唯象本构模型通过修正模型参数可以充分耦合应变、温度及应变速率作用,并准确地预测不同变形条件下的流动应力,然而缺乏对变形机制的明确解释,使得唯象本构模型对试验温度、应变速率变化范围较大以及试验条件范围外的变形行为预测精度难以得到保证;基于物理意义的本构模型能够模拟位错密度、晶粒尺寸及动态再结晶等微观演化过程,对流动应力进行精确计算,展现了强大的宏微观变形预测能力,是高强铝合金热塑性变形本构关系的研究趋势。