圆筒件极限拉深系数mk研究

考虑材料加工硬化的影响,本文通过对圆筒件及带凸缘的圆筒件首次拉深过程中变形区材料的应力和应变的理论分析 ,推导出圆筒件及带凸缘圆筒件首次拉深时极限拉深系数的近似计算公式.由推导公式计算的结果与实验值相比误差较小.在实际拉深此类零件时,可由推导的公式直接计算出圆筒件及带凸缘圆筒件首次拉深时极限拉深系数.     

一种新型润滑剂对08Al板拉深成形的影响

通过拉深成形试验,研究了一种新型植物粉-水基润滑剂对08Al冷轧钢板成形行为的影响。结果表明：与无润滑条件相比,该润滑剂显著改善制件表面质量,且使最大拉深力降低约14％。     

新型常压边力落料拉深复合模

给出用在单动压力机上的新型常压边力落料拉深复合模结构和主要设计参数,论述了模具工作原理.该模具压边机构的橡皮厚度小,压边力不受拉深行程影响,在整个拉深过程中保持不变,压边效果好,适用性强.     

压路机前围拉深模具设计

对于拉深模具最大的难度就是要求有合理的工艺、良好的工艺参数,只有确定好方案,才能够冲压出合格的产品.该前围覆盖件拉深模具经过工艺分析,采用一模两件对称压制的方式拉深.经过CAE拉深软件的模拟分析,对于拉深不足的区域采用增加拉深筋的方式,通过试模最终加工出合格的零件.     

镁合金的冲压成形工艺研究

研究了在曲柄压力机上用镁合金板材冲压手机外壳的模具设计和工艺制度,研究了坯料温度、模具温度、润滑条件等工艺因素对镁合金手机外壳冲压质量的影响。试验表明,在应用正确的模具结构和适当的工艺条件下,当坯料温度在350℃左右,拉深凹模温度在350℃左右及良好润滑情况下,能够成功地在曲柄压力机上冲压出镁合金手机外壳。     

镁合金板料拉深技术现状

镁合金是目前工程应用中最轻的结构材料，具有铝、钢铁等材料不可替代的优异性能。目前镁合金的主要成形工艺是重力铸造和压铸，而由于塑性加工方法制备的工件具有更加优良的力学性能，因而利用塑性变形方法制备镁合金工件展现出了光明的前景。板料冲压成形是材料加工最完善的加工方法之一，因此对镁合金板料的冲压性能及其工艺的研究具有十分重要的意义。介绍了镁合金的塑性变形特点，冲压工艺中的拉深技术在镁合金板料成形中的应用，研究现状以及发展前景。     

数值模拟波动压边力对拉深件成形质量的影响

钣金成形拉深工艺中,压边力的数值大小和方向是一个重要的工艺参数,在拉深过程中,对压边力大小和方向的控制,往往决定了拉深件的成形质量。然而,现有对变压边力的研究较多集中于线性且稳定的加载。从压边力波动变化的角度分析波动压边力对拉深件成形质量的影响,并考虑不同波形对这一影响有何变化,提出了一种更为有效的提高拉深件成形质量的方法。     

基于小波神经网络信息融合的板材拉深故障诊断研究

总结了板材拉深试冲时的综合故障及原因,应用小波技术加混合式数据融合方法,将数据级、特征级和决策级融合通过神经网络方法综合在一起,对板材拉深试冲时的缺陷进行智能诊断,描述了小波神经网络的建模过程,探讨了通过多源互补信息减少故障诊断系统不确定性的优化方法,并给出了诊断结果。     

利用神经网络技术对板料成形摩擦系数进行预测

针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,结合人工神经网络所表现出来的良好特性,提出了一种将神经网络技术、数值模拟技术相结合,通过建立摩擦系数与板料成形厚度的非线性映射关系来反求摩擦系数的方法。实践证明,该方法是可行的。     

人工神经网络在拉深润滑油选择中的应用

首次利用人工神经网络技术对影响拉深过程中法兰下摩擦系数的工艺参数及润滑油参数进行了分析 ,提出了润滑油选择方案并描述了神经网络建模过程。神经网络预测计算结果与实际符合较好。对自行设计的试验装置进行了简要描述并提出了试验数据误差修正公式 ,实践证明 ,该公式有效的减少了试验误差。