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选择方盒形非轴对称件为模拟研究对象,分析了方盒形件拉深成形的工艺特点和常见的失效形式及判定标准,通过专业CAE分析软件DYNAFORM,研究分析了方盒形件在不同典型压边力加载模式下的拉深成形性能和极限拉深比(LDR),确定了V型或者类似于V型的变压边力加载状态下坯料的成形效果和LDR最优。建立了方盒形件成形过程中变压边力加载规律的径向基(RBF)神经网络智能预测模型,并完成预测模型的训练和性能检验,对比发现预测结果与模拟结果吻合较好,而且RBF神经网络预测变压边力加载时板料拉深成形质量更好,也更趋近实际生产状态。最后对神经网络预测结果进行多项式拟合优化,获得了成形效果较为理想的变压边力加载曲线。 相似文献
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盒形件拉深过程中的变压边力影响研究 总被引:3,自引:0,他引:3
拉裂和起皱是板材拉深过程中的主要失效方式,研究表明,合理的压边力能有效降低拉深失效的可能性.本文通过数值模拟的方法把变压边力的压边方式应用到拉深过程,并和实际情况相比较,发现合理的变压边力能改善板材的成形性能. 相似文献
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《塑性工程学报》2017,(2)
基于有限元数值模拟软件LS-DYNAFORM,对拼焊板方盒形件拉深成形进行模拟研究。通过改变拉深成形过程中压边力这一最重要且易于控制的工艺参数,寻求拼焊板方盒形件拉深成形时较优的变压边力曲线加载形式。为预测不同工艺参数下拼焊板方盒形件拉深成形时的较优压边力加载曲线,建立了变压边力的BP神经网络预测模型,并将该模型预测的结果与数值模拟得到的结果进行对比分析。研究结果表明,拼焊板薄板采用变压边力、厚板采用恒定压边力、且薄板压边力不小于厚板压边力的加载形式,拼焊板成形件整体质量较好,焊缝移动量较小;神经网络预测模型能较好的预测拼焊板方盒形件拉深成形时的变压边力,与数值模拟结果的最大相对误差在12.3%以内。 相似文献
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变压边力控制与矩形件拉深成形特性的相关性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
通过采用DYNAFORM软件进行数值模拟试验,确定出在定常压边力曲线控制下矩形件拉深成形压边力变化安全区的取值范围,然后根据该试验结果以及相关资料,选取出12种典型变压边力控制曲线进一步进行数值模拟。变压边力数值模拟试验结果表明,采用变压边力控制矩形件拉深成形过程时,变压边力对矩形件拉深成形特性影响显著。对试验所获得的矩形件最大增厚量和最大减薄量进行数据分析,变压边力对最大减薄量的影响较对最大增厚量的影响更为显著。根据试验结果比较所选取的12种典型变压边力控制曲线可知,改善矩形件拉深成形性能最优的变压边力曲线为曲线L,最差的变压边力曲线为曲线I。最后,分别采用曲线L,曲线I以及定常曲线A进行物理模拟试验,以验证数值模拟的试验结果。物理模拟试验结果表明,其最大减薄量的试验结果与数值模拟所获得的试验结果十分吻合。因此,通过数值模拟可以有效地进行变压边力曲线的预测和控制研究。 相似文献
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论文在对差压型变量叶片泵定子受力分析的基础上,建立了计算定子受力的数学模型,并借助Delphi语言工具通过计算机进行计算,分析研究了各种参数对定子受力的影响,为确定定子受力的在小和方向提供了依据。 相似文献
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分析了带筋拉深曲面零件时板料的受力状况,对确保板料外缘一直压靠拉深筋所需的最小压边力以及防止内皱发生的最大压边力进行了临界计算,获得了曲面零件带筋拉深最大和最小压边力的取值范围。 相似文献