铝合金板材激光弯曲的精度控制与有限元分析

发布时间：2017-07-17 16:06

  本文关键词：铝合金板材激光弯曲的精度控制与有限元分析

  更多相关文章： 激光弯曲 铝合金 有限元分析 金相分析 BP神经网络

【摘要】：激光弯曲成形是一种新的板材成形工艺方法,一直以来都是国内外研究的热点,在汽车、船舶、航空及精密仪器等领域具有巨大的发展前景。本文采用真实实验和有限元仿真相结合对铝合金板材进行激光弯曲研究,并在此基础上引入BP神经网络对激光弯曲工艺参数进行预测和优化,主要完成工作如下:(1)模拟真实实验条件,对铝合金薄板和激光光源进行有限元建模,完成铝合金激光弯曲成形仿真分析,获得成形过程中的温度场、应力场和位移场的变化情况。分析并发现板材边缘存在温度梯度的端点效应,导致了自由端弯曲成形的不均匀性。(2)基于有限元分析结果,采用光纤激光加工中心进行激光弯曲加工基础性实验,从激光功率、扫描速度、扫描次数和扫描方式等主要工艺参数进行研究,修正有限元分析结果;分析各参数对铝合金薄板弯曲角度的影响;得到激光加工参数对薄板弯曲角度的影响规律,即弯曲角度随激光功率增大而先增大后减小;扫描速度影响较弱,角度随扫描速度增加而减小;扫描次数影响明显,但达到一定角度后,不会再增大;间歇式扫描比连续式扫描影响明显。(3)基于真实实验数据,利用BP神经网络构建弯曲角度、激光功率、扫描速度和扫描次数的非线性模型,预测了某些弯曲角度下的激光工艺参数,并通过实验加工验证误差在9%之内,对薄板弯曲成形具有一定指导意义。本文的研究对铝合金板材激光弯曲成形的技术应用具有一定的现实意义。
【关键词】：激光弯曲 铝合金 有限元分析 金相分析 BP神经网络
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG665
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-17
• 1.1 课题背景10-14
• 1.1.1 选题意义10-11
• 1.1.2 激光弯曲成形机理11-14
• 1.2 国内外发展状况14-15
• 1.2.1 国外发展状况14
• 1.2.2 国内发展状况14-15
• 1.3 本课题主要工作内容15-17
• 2 铝合金薄板激光弯曲成形规律的有限元模拟17-35
• 2.1 数值模拟求解方法及仿真软件的选择17-18
• 2.1.1 数值模拟求解方法的选择17-18
• 2.1.2 仿真软件的选择18
• 2.2 热力耦合有限元理论18-21
• 2.2.1 耦合的热传导计算19-21
• 2.2.2 热弹塑性分析21
• 2.2.3 动态热应力耦合21
• 2.3 激光弯曲有限元建模21-26
• 2.3.1 模型建立22
• 2.3.2 材料性能参数22-24
• 2.3.3 热传导初始与边界条件的设定24-25
• 2.3.4 时间步长的选取25
• 2.3.5 动态激光热源的处理25-26
• 2.3.6 薄板热吸热系数的确定26
• 2.3.7 单元的选取与划分网格26
• 2.4 铝合金激光弯曲成形仿真分析26-34
• 2.4.1 成形过程的温度场分析27-29
• 2.4.2 成形过程的应力场分析29-31
• 2.4.3 成形过程的位移场分析31-33
• 2.4.4 角度的测量33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3 铝合金薄板激光弯曲实验研究35-47
• 3.1 金属薄板激光弯曲成形影响因素35
• 3.2 薄板几何参数及激光加工参数35-36
• 3.3 实验方法及设备36-38
• 3.4 激光加工参数对弯曲角度的影响38-41
• 3.4.1 激光功率对弯曲角度的影响38-39
• 3.4.2 激光扫描速度对弯曲角度的影响39
• 3.4.3 扫描次数对弯曲角度的影响39-40
• 3.4.4 扫描方式对弯曲角度的影响40-41
• 3.5 激光弯曲实验的可重复性41
• 3.6 激光加工对材料组织的影响41-46
• 3.6.1 金相组织分析41-44
• 3.6.2 显微硬度分析44-46
• 3.7 激光弯曲样件的加工46
• 3.8 本章小结46-47
• 4 激光弯曲成形工艺参数和成形角度预测47-61
• 4.1 BP神经网络的理论基础47-51
• 4.1.1 神经网络的发展历程及生物学启示47-48
• 4.1.2 人工神经元结构48-49
• 4.1.3 BP神经网络的原理49-51
• 4.2 BP神经网络在激光弯曲成形的数值预测51-56
• 4.2.1 基于激光弯曲成形的BP神经网络构建51-52
• 4.2.2 训练数据的准备和归一化处理52-54
• 4.2.3 弯曲角度的预测及其误差分析54-55
• 4.2.4 弯曲角度的预测55-56
• 4.3 激光加工参数的预测56-60
• 4.3.1 激光功率的预测56-57
• 4.3.2 扫描次数的预测57-59
• 4.3.3 扫描速度的预测59-60
• 4.4 本章小结60-61
• 5 结论与展望61-63
• 5.1 结论61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-66
• 攻读硕士期间发表学术论文情况66-67
• 致谢67-68
• 附录 1 BP神经网络训练样本数据68-75
• 附录 2 BP神经网络预测数据75-76

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本文编号：554358