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基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制研究

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第一章 绪论

1.1 引言

1.2 板料冲压回弹研究方法发展及现状

1.2.1 解析方法研究

1.2.2 有限元数值模拟法研究

1.2.3 试验研究

1.3 回弹控制方法的研究进展

1.3.1 模具型面补偿法

1.3.2 成形工艺控制法

1.3.3 冲压回弹人工智能控制

1.3.4 逆向工程技术在回弹控制中的应用

1.4 本文研究课题的来源及主要研究内容

第二章 板料弯曲的回弹计算与补偿因子研究

2.1 引言

2.2 板料弯曲回弹计算公式的理论推导

2.2.1 弯曲时应力分析与弯矩计算

2.2.2 板料弯曲的两次回弹

2.3 板料弯曲回弹的计算公式

2.3.1 回弹计算公式的适用范围

2.3.2 回弹计算式与其它公式的比较

2.4 回弹计算公式的验证

2.4.1 半圆柱体零件弯曲回弹验证

2.4.2 双曲率零件弯曲回弹验证

2.4.3 多个曲率零件弯曲回弹验证

2.5 回弹补偿因子的研究

2.5.1 回弹补偿因子的计算模型

2.5.2 回弹补偿因子中的参数

2.6 本章小结

第三章 复杂型面零件成形有限元分析的关键问题

3.1 引言

3.2 复杂型面零件冲压回弹有限元模拟关键技术

3.2.1 有限元模型建立技术

3.2.2 基于DE算法的板料成形模拟技术

3.2.3 基于SI算法的板料冲压回弹模拟技术

3.3 复杂型面零件成形模拟评估

3.3.1 ABAQUS有限元软件

3.3.2 复杂型面零件成形模拟评估

3.4 仿真正交试验分析

3.4.1 正交试验设计

3.4.2 试验结果分析

3.5 模拟结果

3.6 小结

第四章 模具结构设计研究与点云处理

4.1 引言

4.2 螺旋叶片的零件成形特点分析

4.3 螺旋叶片弯曲的受力模型

4.4 镶块结构的模具结构

4.5 试验过程

4.6 点云数据处理与曲面重构

4.6.1 数据处理

4.6.2 曲面重构

4.6.3 数据处理与曲面重构结果

4.7 本章小结

第五章 复杂型面零件冲压回弹的快速预测研究

5.1 引言

5.2 基于遗传算法和神经网络的回弹快速预测模型

5.2.1 GA-ANN 算法

5.2.2 GA-ANN 算法具体步骤

5.3 基于遗传算法神经网络的复杂曲率零件回弹快速预测

5.3.1 GA-ANN 模型的建立与训练

5.3.2 结果与分析

5.5 小结

第六章 基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制

6.1 引言

6.2 基于DA的模具型面修正方法

6.3 基于逆向工程技术的实际零件回弹评价

6.3.1 回弹参考点的选择

6.3.2 反向加载成形模型

6.3.3 基于逆向工程技术实际零件回弹评价结果

6.4 基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制

6.4.1 动态的回弹补偿因子

6.4.2 弯扭回弹规律分析

6.4.3 动态补偿因子的实施

6.4.4 模面修正结果

6.5 小结

第七章 结论与展望

7.1 主要工作和结论

7.2 创新点

7.3 展望与设想

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致 谢

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摘要

板料成形后的回弹是冲压成形过程中不可避免的现象,回弹的存在直接影响了冲压件的成形精度以及后续的装配。随着汽车工业和航空工业的发展,特别是近年来高强度钢板和铝合金板材的大量应用,回弹问题变得更为突出。改善冲压工艺可以在一定程度上减小回弹,但却无法从根本上消除回弹。模具补偿从理论上能够根本解决回弹问题,但是如何获得正确的补偿型面是这一技术的瓶颈。目前广泛采取的方法是用CAE技术通过迭代计算获得模具最终的补偿型面,由于仿真技术还无法准确计算冲压件的回弹,因此很难保证通过这种方式获得的模具补偿型面的准确性。鉴于此,本文进行了基于动态补偿因子的复杂型面零件弯扭成形回弹控制的研究,提出解决复杂型面零件弯扭成形回弹控制问题的具体方法,并以混凝土搅拌车的螺旋叶片为例进行了验证。主要研究内容如下:
   1.板料弯曲的回弹计算与补偿因子研究
   对线性硬化材料的弯曲模型进行分析,将弯曲回弹分一次回弹和二次回弹两个阶段,二次回弹导致一次回弹后的应力、应变重新分布。分别计算两次回弹时应力、应变以及弯矩,推导出回弹比计算公式。通过与其它回弹计算公式进行比较,以及检验典型弯曲零件的回弹来证明回弹比计算公式的准确性和实用性。本部分研究还通过建立回弹补偿因子的计算模型,推导出回弹补偿因子的计算公式。对影响补偿因子的参数进行深入研究,得出补偿因子与弯曲半径、板料的材料参数、板料的厚度以及板料的弯曲角度之间的关系。回弹补偿因子与这些参数的关系是进行回弹控制和模面补偿的关键因素。
   2.复杂型面零件有限元分析的关键问题研究
   研究有限元分析关键问题包括几何模型和正确材料模型的建立,动力显式求解方法(dynamic explicit algorithm,DE)板料成形的关键问题,静力隐式求解方法(static implicit algorithm,SI)板料回弹的关键问题。该研究还提出了复杂型面零件成形模拟评估的方法,通过研究对象成形时的能量平衡方程以及考察动能与内能的成形历史来评估模拟的结果是否达到准静态成形的要求,再通过评估后成形模拟的正交实验得出混凝土搅拌车螺旋叶片成形的模拟结果。
   3.螺旋叶片的模具结构研究和点云处理
   根据螺旋叶片的弯扭成形特点和成形时的受力模型,本文提出了镶块结构的模具设计方案,并且利用逆向工程技术将得到的点云数据进行滤波、精减等处理后重构出实际冲压螺旋叶片的数字模型,为后续的回弹控制和模面的修正奠定基础。
   4.复杂型面零件冲压回弹的快速预测研究
   针对有限元回弹分析精确度不高的现状,根据板料积分点、摩擦因子、成形速度、网格大小等模拟参数对螺旋叶片回弹的影响,本文提出了一种基于遗传算法和神经网络的复杂型面零件冲压回弹快速预测模型。在建立的GA-ANN回弹快速预测模型中,利用人工神经网络对高度非线性问题良好的逼近能力来模拟各项参数与回弹量之间复杂的非线性关系,利用遗传算法来优化神经网络的权重,提高网络的拟合性能和预测能力。未经优化的BP神经网络在给定不同的初始权值的情况下,需要经过多次训练才能得到较优的网络模型,而GA-ANN模型通过较少的迭代次数就能够得到较优的网络模型,并且克服了神经网络收敛性差的缺点。结果表明,GA-ANN回弹快速预测模型在快速有效地预测回弹方面优于BP神经网络模型。
   5.基于动态补偿因子的复杂型面零件冲压回弹控制研究
   该研究首先根据螺旋叶片的弯扭成形和受力分析提出了针对复杂型面零件成形回弹评价选取参考点的一般方法,通过最近点迭代法(ICP)计算出实际冲压型面与设计型面匹配的偏差,并且在复杂型面零件的不同区域选取参考点,将匹配结果对比证明按照本文参考点选取的方法是正确的;其次该研究提出采用反向加载法建立复杂型面零件成形的回弹精确评价模型,该模型将成形模具的凸模和凹模分别作为回弹评价模型的凹模和凸模,对冲压回弹后的实际冲压零件采用反向加载的方法使其与回弹评价模型的凹模贴模。以贴模后的零件型面代替设计零件型面,卸载后零件则重新回弹到冲压零件初始位置,根据回弹过程是弹性变形的原理得到每个节点对应的回弹关系,实现复杂型面零件成形的回弹精确评价;最后该研究根据补偿因子的计算公式和复杂型面的成形与回弹特点,提出一种基于动态补偿因子的复杂型面模面修正方法,该方法通过提取特种截面将研究对象分成不同的区域,同时在截面的不同区域根据其成形的弯曲半径、角度等参数的不同实施动态的补偿因子,最后对补偿后的数据进行曲面重构,生成修模需要的模面。模面修正后的冲压件与设计零件对比的结果证明了基于动态补偿因子的回弹控制方法对复杂型面零件成形的弯扭回弹控制和模面修正具有很好的指导作用。

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