毕业设计英文翻译一种可行的有效设计的成形性图表程序在汽车覆盖件冲压流程中的应用文档格式.docx
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由于成形性和产品质量在冲压过程依赖于初始毛坯形状，因此板料最优设计已被许多研究者探讨。
李和许[8]提出一个用可逆有限元方法预测坯料形状的方法。
郭及其他人。
[1]以可变片材厚度为基础进行了空白的优化设计。
一个用速度节点的方法进行空白的最优形状设计是由宋和沈[9]提出的。
叶等人[10]提出了一个前瞻性的逆预报方案以确定最佳的板料形状。
虽然上述方法都是优秀的，但在解决可变工艺参数的实际工业问题时仍然存在一些问题。
近年来，为了优化冲压流程，很多研究都集中于将有限元分析和优化技术相结合。
片山等人[11]在一个两阶段深冲压过程中改善了成形缺陷，如皱纹，开裂等，使模具形状达到最优。
杨松等人[12]通过响应面空间的映射技术调整拉延筋阻力，优化了汽车部件的紧缩。
卡亚巴斯与埃基奇[6]即奥•卡亚巴斯和名叫阿提拉•埃基奇的，使用一个有效的优化方法进行自动侧板汽车模具的设计，见28日（2007年），第2665至2672页。
[6]被提议为是一种提高汽车侧面板成形性的优化方法。
通过方法计算出工艺参数的最佳值。
魏等人[7]提出了一种工艺参数的优化方法，并预测关于覆盖件外板的冲压在性能方面的公差。
一个排列组合的多重遗传运算法则是由刘和杨提出的。
[13]他们提出的算法应用于该工艺参数约束的优化过程中，如压边力和拉延阻力。
为了避免破裂和皱纹的风险，纳赛尔等人[14]设计了覆盖件外板最佳形状的初始板料。
回顾上述文献，很显然，有限元分析和优化方法相结合，如实验设计，响应曲面法，遗传算法和人工神经网络（ANN）等的设计方法，是设计冲压流程的一个强大有用的工具。
然而，如果改变工艺条件之一，上述被提及的大部分的优化设计程序可能一再的需要重复有限元与不同的工艺参数组合。
对于在工业领域的工程师们，要确定最佳的工艺参数是有点困难的。
因此，在主要工艺参数内，如初始毛坯形状，压边力，拉延阻力，同时在冲压过程由于缺乏研究这个问题的基础上，它是值得研究的。
这项研究的目的是要提出一个工艺流程设计方法，使用一个可行的成形性图来进行冲压流程的有效和快速设计。
本研究提出，在实际的工艺参数的取值范围内提供了无开裂皱纹的可行的成形性冲压过程。
对于变化的工艺参数，它并不需要重复优化设计工艺流程。
研究中的工艺参数被看作是初始尺寸，如坯料压紧力（BHF），高度与肩半径的拉延。
要确定可行的成形性图，有限元分析与工艺参数的组合应对应于正交阵列的实验设计。
然后，在形成的极限图（FLD）基础上进行有限元分析，评出开裂和皱纹的特征值。
通过训练人工神经网络（ANN），[15]全部排列范围内的工艺参数所有组合的特征值被预测出。
可行的成形性图表示的无缺陷的安全区最终确定了工艺参数的所有组合。
从有限元模拟的结果与实验结果对比看出，汽车板冲压流程，支持悬挂模块诸如台架悬置和驾驶室模块，作为实例验证了可行的成形工艺设计图中措施的效果。
2.通过可行的成形性图进行冲压工艺流程设计
2.1.工艺参数
在冲压过程设计中，一些工艺参数，如材料性质和润滑条件等，是不能被设计师控制的，而其他参数，如空白尺寸，压边力，以及拉延筋位置则是可以控制的[7]。
如果可控制的参数选择不当，冲压过程中可能会产生带有断裂和褶皱的缺陷产品。
因此，在本研究中，这些可控制的参数被视为工艺参数。
第一个工艺参数，即初始板料的形成，在冲压过程对物料流入模腔中具有影响。
传统上把板料最佳形状称为毛坯初始形成生产所需要的形状，其中无论是完全消除或削减焊缝过程。
然而，为了保证产品的几何形状和质量，特别是冲压复杂的汽车板件时，最佳形状的板料应被压边力和拉延筋确定。
板料的最佳形状，可能会在超过了压力的实际工业条件下或附加的拉延力情况下被改变。
因此，在进行最佳板料的设计时，合并工艺参数如压边力和拉延筋的影响是非常复杂困难的，这是因为板料的最佳形状取决于工艺参数
在这项研究中板料的最佳形状形成以下进程。
目标轮廓在最终产品的外形上作为一个统一宽度形状被定义。
商业有限元软件，如LS-DYNA，通过使用任意长方形的板料来用于有限元仿真。
在变形的矩形板料轮廓与目标轮廓比较之后，为了使变形轮廓符合目标轮廓，就要通过使用逆向的LS-DYNA软件（DYNAFORM）在轮廓的结点上所考虑的一步是目前板料顺序的重新定位。
这项研究中，板料形状修改之后，有限元仿真过程要反复进行，如图1所示，直到形状误差公差在指定的假设范围10-3之内。
给出误差公式如下：
（1）其中E是形状误差，AT和AD分别为目标轮廓及变形轮廓。
图1最佳坯料的设计
如上所述，板料的最佳形状依赖于工艺参数。
为了要确定切实可行的板料形状，方程
（1）中得出的初始板料轮廓被一个统一的沿轮廓法线方向的距离所抵消。
板料的上下界偏移距离最大值是板料冲压分别成为目标轮廓和板料形状被放大到最终冲压模面后。
（2）其中
是偏移板料轮廓上结点坐标矢量，
是初始板料轮廓上节点的坐标矢量，δ是偏移量，
是运动方向上的单位矢量。
其他工艺参数，即压边力和拉延筋，在控制缺陷的作用中担当着重要的角色。
在实际工业中压边力设计在容量范围内。
为了提供板料的附加阻力，圆形拉延筋被采用。
各种形状的拉延筋被赋予不同参数，如拉延筋的高度和肩部半径，如图2。
图2拉延筋的几何图样
2.2.特征值的评估
皱纹断裂特性值根据给定的工艺参数组合估计，以确定可行的成形性图[16]。
通过分析以成形极限图（FLD）为基础的变形成分定义这个值。
如图3所示，主平面上的两个成形极限曲线图（FLCs）变量：
主应变
1，次应变
2，定义如下：
ε1=ψf（ε2）（3）ε1=ψw（ε2）（4）ψf（
2）和ψw（
2）分别表示FLCs破裂和皱纹的限制区。
因此，安全的FLCs定义为以下方程：
f（ε2）=ψf（ε2）-s（5）
w（ε2）=ψw（ε2）+s（6）其中s是一个安全边际，在这项研究中，它是一个被工程师定义并假定范围为10-1内的恒量[7]。
因此，两个元素的特征值可以被定义为到安全FLCs的距离，其主要的应变大于
f（
2）或小于
w（
2）。
总的特征值也可以定义如下：
（7）
（8）其中n表示元素的总数，p是一个整数常量，本研究中它被设置为2，以考虑最大的
或
的影响，Ff，Fw，
，和
分别表示破裂和皱纹的总特征值。
可行的成形性图上安全区无开裂和皱纹，可存在于指定范围内确定各自的总特征值，这项研究中假设范围是是10-1。
如图3所示：
图.3基于成形极限图定义的特征值
2.3.工艺设计过程
如图4所示，为了生产一个健全无缺陷的产品，在可行的成形性图的基础上进行冲压工艺流程设计。
该过程包括以下步骤。
有限元仿真和实验设计（DOE），以及人工神经网络应用到可行的成形性图描述中去。
对于神经网络训练，对于表面加工和皱纹，把设计参数组合在OA表格中的输入和相应的特征值作为目标值。
该神经网络结构分别由一个输入层，输出层和四个有20，20，10和5个神经元的隐藏层组成。
进行人工神经网络训练，直到均方根（RMS）误差小于10-7。
（一）根据最终产品的轮廓的统一焊缝宽度确定目标轮廓。
（二）通过假定初始毛坯形状进行有限元仿真。
（三）通过逆算法修改初始板料形状。
（四）反复执行步骤（三）直到形状误差。
（五）按给定的压力条件，使用从步骤（四）获得的毛坯形状在板料最大的边力的最大偏移距离内进行有限元仿真。
（六）利用有限元仿真，判断在步骤（五）的条件下是否发生皱纹。
（七）如出现皱纹，根据工艺参数增加拉延边的长度。
（八）对DOE的相应工艺参数组合的正交排列进行有限元仿真。
（九）通过使用方程估计特征值。
（十）通过神经网络训练预测工艺参数所有组合的特征值。
（十一）描述可行的成形性图。
（十二）在可行的成形性图的基础上确定工艺参数的有效组合。
图4确定可行的成形性图
的示意程序图5汽车悬架支持板
3.汽车覆盖件工艺设计
在实际的冲压过程中，绝大多数缺陷是通过增加或减少薄板压紧力控制的。
压边力，板料偏移距离和拉延筋的形状，是与薄板压紧力有关的主要参数并且在可行的成形性图上作为工艺参数决定的。
考虑到是在可行的成形性图上选择的工艺参数，冲压产品的边缘出现皱纹和撕裂的，被选定为研究案例。
如图5所示，对于悬架支持板，汽车板件的冲压过程如台架悬置和驾驶室，作为例子来验证通过可行的成形性图的流程设计的有效性。
悬架的冲压过程被认为是第一个案例的研究。
悬架系统构造及剖面图如图6所示。
悬架在不对称的深度为110毫米的大图中，在冲压时可能会导致产品的边围断裂。
因此，我们的目标是确定工艺参数的有效组合，以消除产品破裂引起的风险。
图6悬架的构造及剖面图图7悬架件冲压的有限元建模
悬架的有限元仿真冲压见图7。
商业有限元软件，LS-DYNA，是用来模拟过程的。
本研究中用的材料都是热轧钢板，其性能为CQ级的APFH4402.2毫米厚等总结在表1中，其中下标0，45，90表示滚动方向。
表1APFH440的力学性能
性质
数值
板料厚度t（毫米）
2.2
屈服强度YS（兆帕）
248.5
拉伸强度的TS（兆帕）
450.0
刚度系数K（兆帕）
713.3
加工硬化系数ñ
0.15
兰克福德价值ř
ř0
=0.50，ř45
=0.87，ř90
=0.62
摩擦系数μ
0.13
压边力BHF（吨）
30
为了要确定APFH440的荧光检测，将25×
200毫米，50×
200毫米，75×
200毫米，100×
200毫米，125×
200毫米，150×
200毫米，175×
200毫米，200毫米的尺寸标本准备用激光切割。
通过化学腐蚀方法把所有标本印在圆形网格图案上。
通过一般的50吨容量的金属片实验机拉伸板材，[17]，直到标本发生破裂。
随着标本的变形，圆圈变成椭圆。
椭圆的长轴和短轴被实时测量，然后通过阿斯米斯软件计算长短轴的应变。
APFH440的荧光检测图见图8。
图8APFH440的成形极限图
悬架的冲压程序如图4。
一个长方形的560×
500毫米的坯料是用来设计初始坯料的。
在最终产品的轮廓上目标轮廓被定义为一个统一修剪宽度为30毫米的外形。
在表1条件下进行有限元仿真。
在这个有限元仿真试验中，通过平面测试的摩擦系数为0.13，压边力被假定为30吨。
图9显示了轮廓变形和目标的比较。
如图9a所示，变形轮廓有一些偏离目标轮廓。
如图9b所示，当形状误差在修改后的坯料公差范围之内，这个形状就作为初始坯料形状。
图9悬架冲压的初始坯料设计图10悬架冲压的有限元分析（压边力：
50吨，坯料偏移距离：
30毫米）
为了估计是否会出现起皱，在有限元仿真首先执行的条件下过程，其中的初始坯料按形成一个最大偏移力距离为30mm，最大压边50吨的能力范围内给予。
在图10中破裂的发生被观察出，而皱纹的风险并不存在。
因此，工艺参数，如压边力和坯料偏移距离，应选择适当，以避免悬架在冲压过程中破裂。
审议的工艺参数标准列于表2。
在实际工业应用中，对于冲压能力和模面1和4是密切相关的。
因为在悬架中只考虑这两个工艺参数，有限元仿真执行工艺参数的16组合的，如表3。
通过方程（7）和（8），在有限元仿真和荧光检测器的基础上计算出特征值，计算结果列于表3的第4和第5行。
进行变量分析，以确定破裂和皱纹特征值的工艺参数。
如表4和表5中列出的，只有压边力是导致断裂特征的主要参数，而其他工艺参数影响皱纹特征值变化。
对于整个工艺参数的范围，应用人工神经网络找到未在表3中列出的组合特征值。
表3的特征值作为训练数据应用到神经网络中。
然后，通过神经网络训练把所有组合的特征值进行预测。
基于神经网络训练的结果，组合工艺参数，即有关的相应的特征值是在规定的公差内被认为是安全的。
否则，工艺参数的组合被认为是在裂缝和皱纹的区域内。
表2悬架冲压的工艺参数标准
变量等级
压边力（吨）
坯料偏移距离（毫米）
1
20
2
10
3
40
4
50
表3悬架冲压的有限元仿真结果
试用号
工艺参数
有限元仿真
压边力
坯料偏移距离
断裂（Ff）
皱纹（Fw）
0.0000
0.1043
0.1036
0.1083
0.1137
5
0.1000
6
0.1016
7
0.1030
8
0.1086
9
0.8130
0.0892
0.0010
0.0905
11
0.0001
0.0985
12
0.1024
13
0.9014
0.0875
14
0.7689
0.0885
15
0.7446
0.0913
16
0.0958
表4悬架冲压断裂特性的方差分析表
参数
平方和
自由度
均方
F比率
0.9720
0.3240
4.661a
0.3700
0.1233
1.774
错误
0.6255
0.0695
总计
1.9675
a表示至少90%的准确度
表示至少90%的准确度
表5悬架冲压皱纹特性的方差分析表
0.0006910
0.000230
95.9701a
空白偏移距离
0.0002470
0.0000824
34.3402a
0.0000216
0.0000024
0.000959
a表示至少99％的准确度
图11指出可行的成形性图由上述程序确定。
在图11中可以观察到，随着坯料偏移距离和压边力的增加，断裂区域增大，皱纹区域减少。
原因是由于随着坯料偏移距离和压边力增加，摩擦力增加，导致过度拉伸应力发生在坯料的边缘。
图11悬架冲压的可行的成形性图
3.2轮罩
轮罩的冲压过程被认为是第二个案例的研究。
轮罩的结构和剖面图见图12。
图13显示了轮罩冲压过程分析的有限元模型。
这项研究使用的材料是冷轧钢板，即0.8毫米厚度CQ级的高档斯佩克钢。
这种材料的性质研究总结在表6中。
图12驾驶室的结构和剖面图图13轮罩冲压的有限元建模
表6斯佩克的物理性能
特性
值
板料厚度，吨（毫米）
0.8
屈服强度，YS（兆帕）
114.2
277.0
刚度系数，K（兆帕）
490.4
加工硬化系数，ñ
0.24
兰克福德值，ř
=1.57，ř45
=1.50，ř90
=1.80
摩擦系数，μ
压边力，BHF（吨）
可以预见的是，160毫米大拉的深度和厚度小的材料可能导致最终产品的皱纹。
因此，工艺流程设计集中于工艺参数的决断上去生产没有缺陷的健全的产品。
该斯佩克的荧光检测是从一个类似3.1的实验中获得的。
其结果绘制在图14中。
图14斯佩克的成形极限图图15轮罩冲压的初始坯料设计
根据图4的流程，一个860×
610毫米长方形坯料是用来设计初始坯料的。
在最终产品轮廓上，目标轮廓被定义为一个统一修剪宽度为30毫米的外形。
有限元仿真在表4所列条件下进行。
在该有限元仿真中，坯料压边力和摩擦系数分别假定为40吨和0.13。
图15显示了轮廓变形和目标的比较。
如图15b所示，当形状误差在修改后的坯料公差范围之内，这个形状就作为初始坯料形状。
要估计是否会出现褶皱，在有限元仿真首先执行的条件下，其中的初始坯料按形成一个最大偏移力距离为30mm，最大压边力70吨的能力范围内给予。
在图16a中可以看出拉延筋被用来提供给坯料一个附加约束力，因为由于严重扭曲坯料元素在边缘皱纹。
图16b显示了拉延筋对产品的破坏形状。
这个数字表明，除了对发生破裂的预测，皱纹的风险消除了。
因此，工艺参数，如坯料压边力，坯料偏移距离，拉延筋的形状，应选择适当，以生产没有皱纹和裂纹的完善的产品。
图16轮罩有限元分析（压边力：
70吨，坯料偏移距离：
坯料压边力，偏移距离，以及拉延筋形状被认为是驾驶室冲压的工艺参数。
如图2所示，一个台肩的拉延筋受制于这项研究中，并且各种不同高度（h）和肩半径（r）的拉延筋是多种多样的。
被审议过的工艺参数及他们的等级列于表7中。
该工艺参数被分配在L27（313）正交阵列（OA）的试验设计表中，见表8。
OA表中每个组合的有限元被执行。
破裂和皱纹的特征值在荧光检测和有限元仿真的基础上被计算出。
结果列于表8的第6和第7栏。
进行变量分析，以确定轮罩破裂和皱纹特征值的工艺参数。
坯料压边力和拉延筋高度（BHF×
H）与半径之间的相互作用被考虑在内是因为压边和拉延筋的变化有关。
如表9和表10所列出的，该相互作用对破裂和起皱有一些小的影响被集中在错误栏里。
进一步的影响汇集列表明，只有三个工艺参数是真的对车轮断裂和皱纹的变化特征起主要作用。
应用神经网络训练，以便在全部工艺参数变化范围内找到一个特征值的所有组合。
可行的成形性图可在神经网络培训结果的基础上确定，如图17。
自从四个工艺参数被认可为可行的成形性图描述后，该图就由一个立体结构所描述，其中一个工艺参数，例如拉延筋的肩半径，在图17a中被确定。
图17b-d显示了在高度不变的拉延筋下的可行的成形性图。
表7轮罩冲压的工艺参数等级
等级
变量
拉延高度（毫米）
拉延半径（mm）
60
70
表8轮罩冲压的L27（313）正交表和有限元仿真结果
拉延高度
拉延半径
皱纹（Fw）
0.0049
0.1103
0.0124
0.1100
0.1432
0.1082
0.0338
0.1062
0.0572
0.1102
0.1631
0.0997
0.0424
0.1032
0.1876
0.0984
0.2075
0.0970
0.0172
0.1041
0.0271
0.0933
0.1496
0.0888
0.0193
0.0915
0.0476
0.0893
0.1519
0.0812
0.2462
0.0900
17
0.3163
18
0.3382
0.0858
19
0.0245
0.0957
0.0467
0.0944
21
0.1694
0.0861
22
0.0570
0.0919
23
0.1001
0.0854
24
0.2715
0.0844
25
0.2678
0.0864
26
0.3271
0.0851
27
0.3665
0.0838
表9轮罩冲压断裂特性的方差分析表
0.0341
0.0170
7.879b
0.1835
0.0917
42.454b
0.0899
0.0450
20.805b
0.0073
0.0037
1.693
交互作用
压边力xħa
0.0014
0.0003
压边力xřa
0.0009
0.0002
0.0366
0.0036
Ep.
0.0389
0.0022
升级会员 