高强度金属板多道次渐进折弯成形及回弹研究

摘要

板料折弯是一种重要的成形方法。单一道次的折弯只适合简单型面工件的成形，对高强度大型复杂工件难于通过单道折弯加工而成。需采用多工步逐道渐进折弯成形的方法，该方法是一种柔性的板料成形工艺。它把工件复杂型面逐道离散化，将工件型面复杂的几何信息转换成一系列单一道次的折弯参数，通过计算机数字控制每一道次的板料进给量和凸模下压位移参数来渐进成形高精度工件。这种工艺尤其适合大型起重机的吊臂，水泥泵车伸缩折叠承载臂、石油天然气压力管道、桥梁臂、船体型线外板等中小批量新产品的开发，可以大大缩短产品开发周期、降低生产成本。
　　 板料的渐进折弯成形是弹-塑性变形的一种方式，不可避免的存在回弹现象。回弹的存在将降低零件的几何精度、影响后续的装配、增加试修模以及成形后校形的工作量，延长了产品的开发周期，制约着渐进折弯成形的进一步推广和应用，尤其是对用高强度高回弹钢板成形大型工件的应用。渐进折弯成形回弹问题是一个十分复杂的问题，影响因素很多且相互耦合，表现出高度的非线性。这些使得对板料折弯的回弹预测、回弹建模及回弹修正的研究不易深入，对涉及回弹要素的大型工件渐进折弯成形工艺及回弹翘曲变形分析的研究报导更是鲜见。因此探索渐进折弯成形工艺，研究有效的回弹预测、建模与补偿方法，提高渐进折弯成形工件的形位精度及消除工件的翘曲变形，是板材渐进折弯成形领域迫切需要解决的难题。
　　 本文针对高强度板料折弯成形的特点，在正交试验的基础上，以人工神经网络技术为研究手段，建立了回弹预测模型，并引入遗传算法对BP神经网络权值和阈值进行优化，有效避免了BP神经网络易陷入局部极小收敛性而得到全局最优解。相比基于遗传神经网络的回弹预测模型具有更高的预测精度和稳定性。以量纲分析方法建立了回弹数学模型，引入了物理定律的量纲齐次原则和用于量纲分析建模的Buckingham pi 定理，推导出含各物理变量的计算公式，定量求解了折弯回弹与模具参数、板材参数之间的非线性关系。以离线闭环成形控制技术建立了回弹优化修正模型。将自动控制理论中反馈控制思想引入多道次渐进折弯成形，提出一种基于傅立叶结合小波变换的离线闭环控制迭代算法，进行折弯凸模型面修正，实现回弹误差的精确补偿。上述三个模型结合数值模拟技术为实际生产中解决多道次渐进折弯成形工艺、折弯模具设计、回弹、翘曲变形等问题提供了一条新的途径。
　　 本文基于板材成形弹塑性本构模型，提出Hill各向异性屈服准则、Swift硬化准则、平面应变假设条件下高强度钢板折弯成形的理论问题；推导了板料折弯时应力应变的弹塑性本构方程；建立了用于渐进折弯成形数值模拟的ABAQUS三维弹塑性有限元模型；解决了成形工艺中板料进给、凹模开口、凸模位移加载等关键技术。
　　 利用适合动态和非线性分析的ABAQUS/Explicit 显式模块模拟板料成形过程，适合静态和稳态分析的ABAQUS/Standard 隐式模块模拟板料的回弹过程。并将其应用于一大型半椭圆形工件逐道成形与逐道回弹的数值模拟，包括成形工艺模拟及翘曲缺陷模拟。该方法不仅能获得优化的折弯模具参数与最佳的成形工艺参数，还揭示了板材属性整体不均及折弯力冲压所致的折弯机床身非均匀变形是引起工件扭曲错位、翘曲变形的主要原因。
　　 本文将数值模拟技术与回弹预测、数学、修正三模型相结合，应用于高强度大型半椭圆U形工件的渐进折弯成形加工，工程应用结果表明，该方法对优化折弯模具参数与成形工艺参数、提高高强度工件的成形精度及消除工件翘曲变形缺陷等均获得满意的效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪 论

2 板材折弯成形的回弹预测模型

3 板材折弯成形的回弹数学模型

4 板材多道次渐进折弯成形的回弹修正模型

5 板材多道次渐进折弯成形模拟的理论基础

6 板材渐进折弯成形的数值模拟与实验研究

7 新工艺在实际生产线上的应用与综合分析

8 总 结

致 谢

参 考 文 献

附录1 攻读博士期间撰写的学术论文