基于仿真的S形轨道件冲压成形回弹研究与参数优化

论文摘要

近年来,为了减轻车身重量,汽车覆盖件大量使用铝合金和高强度钢板材,这带来更加突出的回弹问题,它直接影响冲压件的尺寸和形状精度,导致装配困难。为降低生产成本,提高设计效率,减少试模、修模的时间,基于冲压成形回弹预测结果来优化控制回弹的参数已成为当前研究智能数控精密冲压成形的关键。本课题选取来自于NUMISHEET’2008标准考题的S形轨道件作为研究回弹的典型零件。首先通过分析S形轨道件弯曲回弹的机理,基于单因素试验分析,确定了影响冲压成形回弹的主要因素分别为：压边力、摩擦系数、拉延筋、模具间隙、硬化指数和板料厚度等。接着,基于回弹正交试验的有限元分析样本,对分别对BP神经网络回弹预测模型（Back propagation neural network prediction model）和响应面法（Response surface method, RSM）回弹预测模型进行建模和仿真,通过对比发现RSM回弹预测模型基于相同的试验样本能获得较高的效率和精度。最后,提出采用非支配排序遗传算法（Non-Dominated Sorted Genetic Algorithm-II, NSGA-Ⅱ）,基于预测仿真数据来优化抑制回弹的参数,通过使用Isight和DYNAFORM仿真验证所得的Pareto最优解集,发现S形轨道件的回弹量明显减少,成形性能也得到了提高,为今后研究复杂形状零件冲压成形的回弹智能预测控制奠定了基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 回弹分析
• 1.2.2 回弹预测
• 1.2.3 回弹参数优化
• 1.3 主要研究内容及思路
• 1.4 论文组织结构
• 2 S形轨道件弯曲回弹机理及其影响因素
• 2.1 S形轨道件弯曲回弹成形力学机理
• 2.1.1 弯曲变形特点
• 2.1.2 弯曲过程应力分析
• 2.1.3 回弹过程的应力分析
• 2.2 影响S形轨道件回弹的单因素试验分析
• 2.2.1 工艺参数
• 2.2.2 模具参数
• 2.2.3 材料参数
• 2.3 本文研究的主要因素
• 2.4 本章小结
• 3 S形轨道件冲压成形及回弹正交仿真分析
• 3.1 S形轨道件冲压成形及回弹有限元分析步骤
• 3.1.1 前处理建模
• 3.1.2 后处理分析
• 3.2 回弹正交仿真方案
• 3.3 拉延筋设置正交仿真分析
• 3.4 S形轨道件回弹正交仿真分析
• 3.5 本章小结
• 4 S形轨道件回弹预测模型
• 4.1 BP神经网络回弹预测模型
• 4.1.1 BP神经网络回弹预测模型结构设计
• 4.1.2 模型训练
• 4.1.3 性能检验
• 4.2 RSM回弹预测模型
• 4.2.1 RSM
• 4.2.2 RSM回弹预测模型的建立
• 4.2.3 性能检验
• 4.3 模型对比及选择
• 4.4 本章小结
• 5 基于NSGA-Ⅱ的S形轨道件冲压成形回弹参数优化
• 5.1 NSGA-Ⅱ的基本思想
• 5.2 基于NSGA-Ⅱ的S形轨道件回弹参数优化
• 5.2.1 目标函数确定
• 5.2.2 NSGA-Ⅱ参数设定
• 5.2.3 优化计算与结果分析
• 5.3 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 研究总结
• 6.2 研究展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录