船用钢板激光弯曲成形机理及成形规律的研究

论文摘要

目前造船业中普遍采用的船体曲面钢板成形的典型工艺是水火弯板,国外也称作线加热。在水火弯板工艺中,要实现对火焰的精确控制是非常困难的,造船厂都是依靠经验丰富的工人采用手工作业完成。激光弯曲成形是一种金属板材柔性成形新技术,这一成形方法以高能激光束作为热源,利用激光束扫描金属表面进行局部加热形成的不均匀热应力来实现板材的塑性成形。激光能量密度高,可控性好,有利于实现钢板成形工艺的自动化,在造船领域具有很大的应用潜力。近年来,有限元模拟成为研究板材激光弯曲成形的主要方法。通过对成形过程的数值模拟研究,能够全面准确的了解成形过程,从而可深入的分析成形机理和成形规律。船体的外板通常用厚度为8～20mm的钢板采用水火弯板技术加工而成,虽然有学者进行了船用钢板的激光弯曲成形实验,但没有对船用钢板的激光弯曲成形机理及成形规律等进行深入的研究。本文采用数值模拟和实验验证相结合的方法,利用有限元软件MSC.Marc对船用钢板激光弯曲成形过程进行数值模拟研究,深入分析了船用钢板激光弯曲成形机理和不同参数条件下的成形规律,并建立了预测激光弯曲成形角度的人工神经网络系统,为激光弯曲成形技术在造船领域的应用提供理论基础。主要研究内容和结论如下:(1)建立了船用钢板激光弯曲成形三维热力耦合有限元模型,模型中考虑了材料热物性和力学性能随温度的变化。模拟计算了成形过程中温度和弯曲角度的变化,对成形过程中的温度和弯曲角度进行了实时测量,模拟结果与实验结果符合较好,验证了模型的适用性。(2)研究了一定工艺参数条件下的船用钢板激光弯曲成形机理。通过对船用钢板激光弯曲成形过程的温度场、应力应变场和变形场的分析,可知成形过程具有温度梯度机理的特征。由应变场的分布特点,发现成形过程也具有增厚机理的特征,由此可知船用钢板激光弯曲成形机理是温度梯度机理和增厚机理共同作用的耦合机理。在激光弯曲成形过程中,温度和应力应变变化最剧烈的区域在上表面沿激光扫描路径区域。成形过程中所产生的翘曲变形、加热线弯曲及加热区域增厚等变形对成形精度的影响很小。(3)对不同的激光工艺参数、钢板几何参数和激光扫描路径条件下的船用钢板激光弯曲成形规律进行研究。激光工艺参数的影响可用能量密度以及吸收能量所用的时间来分析。在限定的温度条件下,弯曲角度随激光功率的增大而增大,随扫描速度和激光光斑的增大而减小。钢板的几何参数中对弯曲成形影响最大的是钢板厚度,弯曲角度随厚度的增大而减小。激光束沿相同扫描路径重复扫描的成形规律与激光工艺参数有关,沿不同扫描路径的弯曲角度受扫描路径间距影响很小。(4)基于经过实验验证的数值模拟结果,针对船用钢板激光弯曲成形过程的激光工艺参数和钢板厚度,运用改进的BP算法,建立了预测钢板激光弯曲成形角度的人工神经网络模型。采用训练后的模型进行激光弯曲成形角度和峰值温度的预测,得到了比较准确的预测结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 激光弯曲成形技术概述
• 1.2.1 激光弯曲成形的机理
• 1.2.2 激光弯曲成形的主要影响因素
• 1.2.3 激光弯曲成形过程的数值模拟方法
• 1.3 国内外研究状况及综合评述
• 1.3.1 实验研究
• 1.3.2 分析模型
• 1.3.3 数值模拟
• 1.4 本文的选题意义和主要研究内容
• 1.4.1 选题意义
• 1.4.2 本文的主要研究内容
• 2 激光弯曲成形过程数值模拟的基本理论
• 2.1 引言
• 2.2 传热学基本理论
• 2.2.1 热量传递方式
• 2.2.2 热量传递的基本定律
• 2.2.3 热传导方程
• 2.3 弹塑性力学基本理论
• 2.3.1 材料的弹塑性性质
• 2.3.2 弹性力学基本理论
• 2.3.3 塑性力学基本理论
• 2.3.4 热弹塑性力学基本理论
• 2.4 热弹塑性问题的有限元法
• 2.4.1 有限元法的基本原理
• 2.4.2 热传导的有限元分析
• 2.4.3 弹性力学的有限元分析
• 2.4.4 弹塑性力学的有限元分析
• 2.4.5 热弹塑性力学的有限元分析
• 2.5 本章小结
• 3 船用钢板激光弯曲成形有限元模型的建立及实验验证
• 3.1 引言
• 3.2 三维有限元模型的建立
• 3.2.1 热力耦合分析
• 3.2.2 单元选取
• 3.2.3 边界条件与初始条件
• 3.2.4 激光热源
• 3.2.5 材料性能
• 3.3 有限元模型的优化
• 3.3.1 非线性问题求解参数的选取
• 3.3.2 网格优化
• 3.3.3 时间步长的确定
• 3.4 有限元模拟实验验证
• 3.4.1 实验测量装置
• 3.4.2 模拟结果的实验验证
• 3.5 本章小结
• 4 船用钢板激光弯曲成形机理及成形过程的数值模拟研究
• 4.1 引言
• 4.2 船用钢板激光弯曲成形机理研究
• 4.2.1 激光弯曲成形机理概述
• 4.2.2 船用钢板激光弯曲成形机理的数值模拟研究
• 4.3 激光弯曲成形过程的温度场和应力场的模拟研究
• 4.3.1 温度场的数值模拟
• 4.3.2 应力场的数值模拟
• 4.4 成形精度分析
• 4.5 本章小结
• 5 不同参数条件下船用钢板激光弯曲成形规律研究
• 5.1 引言
• 5.2 激光工艺参数的影响
• 5.2.1 激光功率的影响
• 5.2.2 激光扫描速度的影响
• 5.2.3 激光光斑的影响
• 5.3 钢板几何参数的影响
• 5.3.1 钢板长度的影响
• 5.3.2 钢板宽度的影响
• 5.3.3 钢板厚度的影响
• 5.4 激光扫描路径的影响
• 5.4.1 重复扫描的影响
• 5.4.2 扫描路径间距的影响
• 5.5 本章小结
• 6 基于BP神经网络的船用钢板激光弯曲成形角度预测
• 6.1 引言
• 6.2 人工神经网络概述
• 6.2.1 人工神经网络的特点
• 6.2.2 人工神经网络的应用领域
• 6.2.3 人工神经网络在激光弯曲成形中的应用
• 6.3 BP神经网络基本原理
• 6.3.1 网络结构与数学描述
• 6.3.2 BP神经网络的学习算法
• 6.3.3 BP学习算法的改进
• 6.4 激光弯曲成形角度预测系统的建立
• 6.4.1 输入输出层设计
• 6.4.2 隐层神经元的确定
• 6.4.3 学习算法的实现
• 6.4.4 初始权值的选取
• 6.4.5 程序实现
• 6.5 BP神经网络预测系统的训练
• 6.5.1 学习样本的选择
• 6.5.2 学习参数的选择
• 6.5.3 误差收敛曲线
• 6.5.4 模型训练输出与学习样本对比
• 6.5.5 泛化能力验证
• 6.6 船用钢板激光弯曲成形角度的预测
• 6.7 小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表学术论文情况
• 致谢