鋁型材柔性三維拉彎回彈預測及工藝優(yōu)化.pdf

1、隨著車輛輕量化和工業(yè)發(fā)展，傳統(tǒng)的鋁型材二維拉彎成形構(gòu)件已不能滿足工業(yè)需求，鋁型材三維拉彎成形構(gòu)件越來越受到關注。本文提出了一種新型柔性三維拉彎成形工藝，實現(xiàn)了快速重構(gòu)模具型面和加工多種截面型材。該成形工藝可進行鋁型材三維彎曲的加工，且成形面可重構(gòu)，能有效地縮短模具的設計、調(diào)試和生產(chǎn)的時間，從而提高生產(chǎn)效率。鋁型材的三維拉彎成形是一個復雜的力學過程，型材成形形狀難以精確控制，而且拉彎成形過程中構(gòu)件易出現(xiàn)回彈、起皺和破裂等成形缺陷。為了得到

2、成形質(zhì)量較高的三維拉彎成形鋁型材構(gòu)件，需要對成形過程中的工藝參數(shù)進行嚴格控制和優(yōu)化。本文對柔性三維拉彎成形工藝進行了系統(tǒng)地研究，提出了回彈預測方法和工藝優(yōu)化方法。
　　本文將拉彎工藝與多點成形思想進行有機地結(jié)合，提出了一種新型三維拉彎成形工藝，該工藝將三維拉彎成形分解為水平彎曲和垂直彎曲。首先介紹了該工藝的成形原理、成形過程和關鍵部件柔性模具單元體的結(jié)構(gòu)，并建立了柔性三維拉彎成形的有限元模型。研究內(nèi)容包括模型簡化、模擬算法選擇、材

3、料本構(gòu)模型、單元選擇、接觸和摩擦處理以及邊界條件處理等問題，為后續(xù)的柔性三維拉彎成形工藝研究中有限元模擬部分提供理論依據(jù)。
　　回彈是影響拉彎成形工藝的最大難點，針對三維拉彎成形工藝回彈的特點，本文提出了采用支持向量回歸算法對三維拉彎成形回彈進行預測的模型。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡是常用的回彈預測算法，支持向量回歸算法是一種與人工神經(jīng)網(wǎng)絡類似的機器學習方法，但是支持向量回歸算法的泛化能力高于神經(jīng)網(wǎng)絡算法。首先分析了彈性模量、屈服應力、預拉

4、量、補拉量、水平彎曲角和垂直彎曲角對回彈影響的規(guī)律。然后以這些參數(shù)作為輸入?yún)?shù)，水平回彈角和垂直回彈角作為輸出參數(shù)，分別采用支持向量回歸算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法建立了柔性三維拉彎成形的回彈預測模型。采用相同的樣本對兩個模型進行訓練和精度檢驗，證實了該模型預測精度高于人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
　　傳統(tǒng)的拉彎工藝成形過程中拉力保持不變，本文提出了三維拉彎成形過程中采用變拉力的方法，并以減小回彈為目標建立了變拉力軌跡優(yōu)化模型。首先以復雜T型材為

5、例分析了三維拉彎成形不同階段的應力應變狀態(tài)，建立了力學分析模型。將拉力分為四個階段，預拉階段、水平拉彎階段、垂直拉彎階段和補拉階段，將各階段的拉力、預拉量以及補拉量作為設計變量，以回彈最小化為優(yōu)化目標建立了變拉力優(yōu)化模型。優(yōu)化模型以型材最小減薄率和最大增厚率作為約束條件，用試驗數(shù)據(jù)建立目標函數(shù)和約束條件的響應面代理模型，然后采用粒子群算法對不同階段的拉力大小進行優(yōu)化。通過試驗對優(yōu)化后的變拉力組合與未優(yōu)化的拉力組合成形后回彈進行比較，證明

6、優(yōu)化后的拉力軌跡可以有效地減小回彈。
　　本文對矩形型材的三維拉彎成形進行了研究，建立了其三維拉彎成形的多目標優(yōu)化模型。由于矩形型材截面中空的特性，其三維拉彎成形過程中易出現(xiàn)截面凹陷的成形缺陷，本文提出了填充鋼塊抑制截面凹陷的方法。分析了預拉量和補拉量對截面凹陷影響的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)增加預拉量和補拉量會引起截面凹陷增加，但增加預拉量和補拉量是減小回彈的主要方法。為了達到同時控制回彈和截面凹陷的目的，建立了矩形型材三維拉彎成形的多目標優(yōu)化

7、模型。該模型以預拉量和補拉量作為設計變量，以回彈最小化和截面凹陷最小化作為目標函數(shù)，以型材最小減薄率和最大增厚率作為約束條件。用多項式響應面法建立目標和約束的代理模型，用非支配遺傳算法對其進行多目標優(yōu)化，得到優(yōu)化解集，對解集進行分析后選擇最優(yōu)解。優(yōu)化后的預拉量和補拉量組合能夠同時達到減小回彈和截面凹陷的目的。
　　本文還提出了基于迭代回彈補償優(yōu)化柔性三維拉彎成形模具型面的方法。該方法以控制回彈為目的，根據(jù)回彈量大小對成形面進行迭代