基于数字化网格应变法在汽车用钢冲压成形中的探索与应用

数字化网格应变法相比传统手工网格应变法,具有测量时间短、精度高,覆盖面积广等优点,在汽车用钢冲压成形领域被广泛应用。利用数字化网格应变法对汽车用钢H220YD冲压门外板汽车零部件过程进行了分析,测量了成形极限值、最大厚度减薄率等数据,掌握了冲压成形的风险区域。同时,分析与探讨冲压风险区域产生原因及改进措施,并给出模具调整意见,最终使得风险区域消除。事实证明,数字化网格应变法可以对汽车用钢冲压成形过程进行精确分析,从而有效提高汽车用钢冲压成形质量。     

商用车侧围外板冲压开裂应变分析

针对国内某商用车侧围外板DC06在冲压过程中出现了批量开裂的问题,通过对其力学性能和成形极限曲线进行测试,结合应变云图与成形极限图,采用网格应变分析的方法,确定了板料冲压开裂的原因。从冲压模具和冲压材料两方面入手,提出优化方案,做出相应改进措施,消除开裂缺陷。     

成形极限图的测试、应用和可信度分析

成形极限图也称成形极限曲线,常用FLD或FLC表示.成形极限图是判断和评定金属薄板成形性的最为简便和直观的方法,是对板材成形性能的一种定量描述,是解决板材冲压问题的一个非常有效的工具,同时也是对冲压工艺成败性的一种判断曲线.相对于通常使用的基本成形性能指标(σs、σb、δ10)及杯突值而言,成形极限图可以较好地反映材料的极限变形能力,定量衡量钢板冲压成形性能的好坏.对具体冲压零件成形后的应变进行测试和分析,得到零件表面应变分布情况,将应变分布点放在该材料的成形极限图中,有助于科学评估板材对零件的实际成形效果,通过分析零件变形大小与成形极限的关系,可以确定零件冲压成形的危险部位、材料使用是否合理.     

计算机仿真中压边力对薄板成形的影响

在薄板冲压成形过程中,压边力大小对成形件的质量有着直接的影响。采用功能强大的Dy-naform软件来模拟薄板的成形过程,并用图表的形式来分析压边力对薄板成形的影响,从而为实际生产提供一种确定压边力的方法。     

平面应变用于评定薄钢板成形性能的研究

对大量汽车零件进行冲压成形分析，表明平面应变在零件的危险区域中是个重要因素。用两种方法测定了薄钢板的平面应变值，其结果接近，但拉伸试验法较成形极限试验简单。此外还探讨了平面应变在评定薄钢板成形性能方面的实际应用。     

应用马氏体转变分析方法对304不锈钢冷轧板拉深应变的研究

应用马氏体转变分析方法,对304不锈钢冷轧板拉深应变试验过程中拉深件各个区域的应变分布规律、马氏体转变分析、壁厚、硬度变化历史进行了研究;分析304不锈钢冷轧板性能对拉深件应变的影响及用户开裂水槽的应变分布特点;提出了确定拉深成形零部件危险部位的方法和改进措施.     

铍板材深冲压成形异形件探讨

冲压成形是金属板材加工异形件的最基本方式。金属材质不同,冲压成形异形件的难易程度不同,主要影响因素是冲压成形性能和冲压成形极限。文章结合铍板材的冲压成形性能和冲压成形极限,对铍板材冲压成形异形件的难易性作了探讨。     

钛及钛合金壳形件冲压成形影响因素及其应用现状

钛及钛合金力学性能优良,被称为"第三金属",相关产品广泛应用于航空航天、航海、医疗、冶金等众多领域,但由于钛属于难冲压成形类金属,其冲压成形壳形件的应用相对较少,针对钛及钛合金的冲压成形技术有待开发与提高。为此,系统阐述了影响钛及钛合金板材冲压成形的因素,主要包括板材力学性能、成形模具、冲压工艺参数及润滑剂等,并简单介绍了钛制冲压成形壳形件在航空航天、航海、日常生活等领域的应用现状,最后对钛及钛合金冲压成形技术的研究和应用进行了展望。     

汽车前门内板冲压开裂网格应变分析

前门内板是典型的汽车内覆盖件,其零件结构复杂且容易出现冲压缺陷。国内某车型前门内板在冲压过程中出现了批量开裂,采用网格应变测量系统对该零件的开裂情况进行了分析,在冲压现场对易开裂区域进行了网格试验,通过对危险点的应变数据和截面线的应变分布进行对比和分析,探讨了开裂产生的原因并提出了有针对性的建议。     

基于DIC网格试验法的探究与应用

网格试验在汽车厂冲压生产领域具有重要的指导作用,目前网格试验方法除了传统的手工测量方法以外,随着数字化影像技术的发展,数字化的网格试验方法(DIC)也得到了广泛的应用,通过材料成形极限曲线并结合材料的性能,分析与探讨了冲压缺陷产生原因及改进措施。事实证明DIC网格分析方法可直接反映测量区域变形行为,是进行大型覆盖件冲压成形分析和改进成形缺陷的有效方法。     

智能LF控制系统的研究

提出一种基于人工神经网络的智能LF控制系统模型,该系统的核心是LF精炼过程钢水温度和成分的实时预测,并确定了一种部分反馈的人工神经网络进行钢水温度和成分的实时预测。     

一类离散动态系统基于事件的迭代神经控制

面向离散时间非线性动态系统，提出一种基于事件的迭代神经控制框架。主要目标是将迭代自适应评判方法与事件驱动机制结合起来，以解决离散时间非线性系统的近似最优调节问题。首先，构造两个迭代序列并建立一种事件触发的值学习策略。其次，详细给出迭代算法的收敛性分析和新型框架的神经网络实现。这里是在基于事件的迭代环境下实施启发式动态规划技术。此外，通过设计适当的阈值以确定事件驱动方法的触发条件。最后，借助两个仿真实例验证本文控制方案的优越性能，尤其是在通信资源的利用方面。本文的工作有助于构建一类事件驱动机制下的智能控制系统.      

烧结过程的递阶集成智能控制系统研究(Ⅰ)--方案设计

烧结生产过程机理复杂 ,难以用精确数学模型描述。本文提出一种实时智能控制方案 :融合人工智能、专家系统、模糊控制、神经网络预测和自适应控制的优点 ,设计成一个集成环境的实时递阶智能控制系统。     

煤气混合过程的智能控制

煤气混合过程是一个将两种或两种以上的煤气按照一定比例进行混合利用的过程,是一个复杂的工业过程,具有多变量耦合、非线性、难以建立数学模型等特点,应用传统的PID控制方法难以满足工业现场生产的需要。目前,人工智能控制方法为解决这一多变量、强耦合的复杂工业过程提供了强有力的工具。以酒钢400万t选矿厂第五煤气混合加压站作为研究对象,针对其煤气混合过程提出了前馈+PID的混合煤气压力控制、基于模糊控制技术的混合煤气热值控制,并进行了工业应用,通过实际应用效果的分析,证明了所提出的提高智能控制方法的可行性。     

KZR轧机板形控制系统的设想

针对板形控制系统及智能控制系统的特点,将人工智能控制理论引入KZR轧机板形控制系统中.仿真结果表明该系统具有良好的控制性能,提高了板形控制质量,为板形控制系统的设计提供了一种全新的方法.     

Use of Image Analysis in Determination of Strain Distribution During Geosynthetic Tensile Testing

Determining the deformation response of geosynthetics under load is important in developing an in-depth understanding of the engineering behavior of these materials. Current strain determination methods employed as part of tensile tests mostly assume that the strain is uniform throughout the specimen and, hence, are incapable of determining local strains. Geosynthetics have occasionally been instrumented with strain gauges and extensometers; however, these direct contact methods have limitations in fully defining strain distributions in a test specimen. Recent technological advancements in image analysis offer great potential for a more accurate and noncontact method of determining strains. An image-based particle tracking method was used to define the strain distribution in various geosynthetics during wide-width tensile testing. The method used a block-based matching algorithm functioning under LABVIEW. The measured gross strain values were compared to those determined from strain gauges and extensometers. The strain values determined by these methods were comparable to the image-based ones, and the absolute value of the difference was less than 10% for the geosynthetics tested. Furthermore, the image-based analysis was effective in also determining the local strains.     

喷雾阀嘴多步成形有限元分析

喷雾阀嘴是喷雾罐的关键部件,其成形过程复杂、难度较大。采用三维光学扫描仪检测喷雾阀嘴各步成形件的三维尺寸,推导模具方案进行逆向建模。同时采用有限元技术分析喷雾阀嘴成形过程特点,探索材料性能对其成形质量的影响。结果表明,模型实现了精确分析喷雾阀嘴复杂的多步成形过程,可分析喷雾阀嘴任一时刻、任一位置的成形状态和成形质量状况。同时得出,MR T3-BA材料或比其屈服强度更高的材料容易出现成形质量问题。     

Modelling and Closed‐loop Control of Complex Tube Forming Based on an Optimized Application of Martensite Formation in Austenitic Stainless Steels

Metastable austenitic steels undergo deformation‐induced martensitic transformation which can lead to a distinct increase of fatigue strength at an optimal volume fraction of martensite. This effect was used in the present study to define the local strength behaviour of a structural component part for the very high cycle fatigue (VHCF) regime. The investigation was on a discontinuous two‐stage forming process that consists of U‐O‐forming and rotary draw bending and results in a cross tube of a trailer coupling as exemplary dynamically loaded component. The volume fraction of martensite can be adjusted by means of plastomechanical simulation of the forming process and its parameters as part of the online process control. The formation of martensite shows a strong dependence on forming parameters (e.g. temperature and strain‐rate) and batch variations. These disturbance variables can only be taken into account by a closed‐loop control. Non‐isothermal material models were analysed according to their simulation accuracy of the martensite evolution. For the online control various hierarchical mathematical models were studied with regard to time effort and model error.     

智能钢包精炼炉控制系统

介绍一种钢包精炼炉智能控制系统。给出此系统的主要功能和系统结构,重点介绍基于复合人工智能技术的热平衡计算和钢水温度预报、能量输入动态优化和智能电极升降控制,最后给出现场应用结果。     

智能控制技术在喷射成形工艺中的应用

简要地介绍了智能控制技术在喷射成形工艺过程中应用的概况，并展望了智能控制技术的应用前景。