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不同强化模型下的板料成形极限 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍Hill48屈服准则下基于不同强化模型的屈服方程。推导出能够用来确定随动强化模型和混合强化模型中参数的方程。采用单向拉伸曲线上所取得的数据,对所得方程进行拟合,得到参数值,并使用所得参数值得出三种强化模型下的单向拉伸曲线。结果表明采用上述方法能够准确地确定强化模型中的参数。给出随动强化模型和混合强化模型下成形极限的计算方法。基于三种强化模型,针对分散性失稳准则、Hill集中性失稳准则、凹槽失稳准则和平面应变漂移失稳准则,得到简单加载路径下的成形极限图和成形极限应力图。从这些图中可以看出,强化模型对成形极限图和成形极限应力图影响明显。因此应当确定板料在成形过程中的强化规律,选择合适的强化模型进行成形极限预测。 相似文献
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板料成形极限预测新判据 总被引:4,自引:2,他引:2
从控制塑性变形能的角度出发,基于总塑性功的积分形式,建立板料的成形极限预测判据.这种板料成形极限预测判据考虑应变路径变化、材料的硬化指数、各向异性系数及材料的初始厚度等对成形极限的影响.判据中的参数可由常用的单向拉伸极限应变试验确定.由此通过数值模拟可以预测板料在各种不同应变路径下的成形极限,适用于成形极限图的拉-压和拉-拉应变区,从而建立完整的成形极限曲线,可大大减少试验工作量.试验验证表明,这种成形极限预测判据对于钢板和铝合金板的成形极限可做出较为准确的预测.实现了只进行单拉试验即可预测板料在不同应变路径下的成形极限. 相似文献
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板料冲压成形破坏判断准则的研究进展 总被引:2,自引:1,他引:2
分析板料冲压成形中有无明显集中缩颈的韧性破裂、剪切破裂判断准则的研究现状。比较成形极限图以及韧性破裂准则在判断板料破坏中各自的优缺点。针对当前有限元分析软件中的破坏准则用于判断板料局部小特征弯曲强化的成形极限或是先进高强钢板在缩颈前产生剪切破裂等问题所存在的局限性,综述上述特殊问题的研究进展。提出建立沿横、纵两个方向拉伸弯曲下的极限判据对于预测板料局部小特征弯曲的成形极限将更有普遍意义。同时有必要进一步研究先进高强钢板成形的剪切破裂机理,并建立可以有效预测先进高强钢板剪切破裂的有限元模拟失效判据。研究板料成形的上述破坏问题及其判断准则,对于丰富与发展塑性成形理论和指导实际生产具有重要的理论意义和工程应用价值。 相似文献
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数值模拟中应用最小厚度准则预测板料成形极限 总被引:3,自引:0,他引:3
在数值模拟中应用最小厚度作为成形极限判据,研究最小厚度值与应变路径的关系。如果对从单向拉伸到双向等拉之间的各种近似线性应变路径均应用相同最小厚度值作为判据,那么得到的极限应变点呈近似线性分布。对实验数据点与计算点的相对位置关系进行分析,发现两者之间的比值存在着近似指数函数的关系。对拉-压区和拉-拉区分别采用两段指数函数对最小厚度值进行修正,使其成为与应变路径相关的变量。采用修正后的最小厚度准则作为数值模拟中极限应变的判据,对ST14钢等三种材料成形极限的预测取得了较好的结果。 相似文献
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成形极限曲线的新概念 总被引:2,自引:0,他引:2
失稳理论是成形极限曲线(FLC)的理论基础。本文论述了FLC理论研究中存在的问题。研究指出:一般出厂板的表面状况不会影响板料的集中失稳;板内损伤平面应变时最严重;双拉时,板内损伤的积累、发展,导致应力状态向平面应变漂移;拉压时,载荷失稳后引起的双拉,也会导致平面应变。因此平面应变状态的出现是板料集中失稳的共同原因。在此基础上,建立了FLC左右两半部统一的模型。新模型与试验结果符合良好,优于M-K理论。 相似文献
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金属板料多道次渐进成形过程的数值模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了金属板料渐进成形工艺的基本原理.以ANSYS/LS-DYNA为分析平台,构建了板料多道次渐进成形的有限元模型,并以LS-PREPOST和ETA/Post-Processor为后处理平台,得到各道次厚度云图及网格变形图.对半球形制件的三道次成形过程进行了模拟,将模拟结果与实验结果进行比较,证明了模拟的可行性. 相似文献
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通过理论分析及实验,阐明了曲面零件成型极限的意义,提出了成型极限危险点-起皱关键点及破裂关键点的概念,给出了起皱极限及破裂极限判据表达式,并得到了实验验证。 相似文献
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汽车覆盖件拉延成形过程分析 总被引:3,自引:0,他引:3
汽车覆盖件具有材料薄、形状复杂、结构尺寸大和表面质量要求高等特点,所以其成形过程中的毛坯变形也很复杂,非常容易出现起皱和拉裂等成形障碍。Dynaform软件广泛应用于汽车覆盖件成形过程的仿真模拟,这明显减少了模具的开发时间、试模周期和费用。简单介绍了利用Dynaform进行汽车覆盖件冲压成形的有限元仿真模拟的一般步骤,并以某汽车前上横梁外板拉伸为例,对其成形过程进行了仿真模拟,根据模拟结果进行成形性分析,为后续的模具设计与制造提供依据。 相似文献
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