U形件弯曲回弹预测及优化方法的研究

发布时间：2017-05-10 00:05

  本文关键词：U形件弯曲回弹预测及优化方法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 板料成形作为一种重要的金属塑性成形方法,广泛应用于汽车、航空、家电等工业领域,其中弯曲是板料加工的重要成形工序之一。弯曲回弹是板料在弯曲成形外力卸载后产生的不可避免的普遍现象。回弹量的大小直接影响到拉延件的几何精度和其后的装配性能等。冲压成形过程是一个包含多种复杂物理现象的工艺过程,包括接触碰撞现象、磨损现象、大位移、大转动和大变形现象及弹塑性变形现象等。由于影响回弹的因素很多,在理论上准确计算回弹值比较困难。因此对板料成形回弹进行仿真预测,优化成形工艺,提高冲压件的产品质量及生产效率具有重大意义。 本文主要包括以下研究工作。 (1)以U形件弯曲回弹为研究对象,分析了不同弯曲变形阶段的变形机理与特点以及影响回弹的主要因素;利用Dynaform工具对U形件弯曲成形进行数值模拟,分析了U形件弯曲回弹的有限元模拟的参数设置等相关问题。 (2)应用正交试验法,以回弹角为评价指标,在材料参数一定的条件下,通过正交数值试验,得出U形件在不同压边力、摩擦系数、凸凹模间隙及圆角半径等试验条件下的回弹结果,据此分析了不同工艺参数对回弹角的影响,并对成形工艺方案进行了初步优化。 (3)应用神经网络技术,构建了U形件回弹预测的神经网络模型,建立了多冲压工艺参数与冲压回弹量的非线性映射关系,通过对网络性能的测试,验证了网络的可行性,为参数优化做准备。 (4)应用蚁群优化算法,在神经网络建立的成形工艺参数与回弹的关系中搜索优化配置方案。利用神经网络建立成形工艺参数与回弹量的关系,再利用优化方法寻找优化解的方法可以明显缩短优化工艺参数的时间。 本文综合应用板料成形数值模拟技术、正交试验方法、神经网络技术及优化算法等技术,实现板料弯曲成形回弹的模拟、分析及成形工艺的优化。
【关键词】：板料成形 回弹 数值模拟 神经网络 工艺参数优化 蚁群优化
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TG386.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 板料成形技术概述9
• 1.2 国内外板料成形回弹研究现状综述9-11
• 1.3 研究目的及意义11-12
• 1.4 研究的可行性12
• 1.5 主要研究内容12-14
• 第二章 弯曲成形理论及U 形件成形回弹的数值模拟技术14-28
• 2.1 弯曲成形理论及弯曲回弹14-17
• 2.1.1 弯曲成形理论14-15
• 2.1.2 弯曲回弹的产生15-16
• 2.1.3 影响弯曲回弹的因素16-17
• 2.2 基于Dynaform 的U 型件成形及回弹的数值模拟技术17-27
• 2.2.1 基于 Dynaform 的 U 型件数值模拟技术18-20
• 2.2.2 基于 Dynaform 的成形及回弹的分析过程及方法20-26
• 2.2.3 Dynaform 回弹的数值模拟精度的验证26-27
• 2.3 本章小节27-28
• 第三章 U 形件数值模拟正交试验28-37
• 3.1 正交试验方法的原理及正交试验过程28-29
• 3.1.1 正交试验方法的原理28
• 3.1.2 正交试验过程28-29
• 3.2 U 形件成形回弹正交试验29-36
• 3.2.1 试验条件及试验指标的确定29-30
• 3.2.2 影响因子及水平的确定30-31
• 3.2.3 正交表的选取及 U 形件成形正交试验结果31-33
• 3.2.4 正交试验结果的分析33-36
• 3.3 本章小节36-37
• 第四章 基于人工神经网络的U 形件成形回弹预测的研究37-51
• 4.1 BP 人工神经网络技术及其应用37-39
• 4.1.1 BP 人工网络技术概述37-39
• 4.1.2 人工神经网络技术在模具设计中的应用39
• 4.2 基于MATLAB 的神经网络的应用技术39-45
• 4.2.1 人工神经网络的模型概述39-42
• 4.2.2 MATLAB 中神经网络工具箱函数应用技术42-45
• 4.3 U 形件成形回弹的 BP 神经网络训练及仿真45-50
• 4.3.1 U 形件成形回弹的BP 神经网络的建立45-46
• 4.3.2 U 形件成形回弹的BP 神经网络的训练46-48
• 4.3.3 基于神经网络学习效果的验证与分析48-50
• 4.4 本章小节50-51
• 第五章 蚁群优化在U 形件成形回弹中的应用51-64
• 5.1 蚁群优化算法技术概述51-54
• 5.1.1 优化技术概述51-52
• 5.1.2 蚁群优化算法的一个实例52-53
• 5.1.3 蚁群优化算法的原理53-54
• 5.2 基于蚁群算法的U 形件成形回弹工艺条件的优化54-63
• 5.2.1 蚁群优化算法的问题模型的建立54-55
• 5.2.2 蚁群优化算法流程及程序开发55-57
• 5.2.3 基于蚁群算法的工艺条件优化过程57-63
• 5.2.4 基于蚁群算法的工艺条件优化结果63
• 5.3 本章小结63-64
• 第六章 总结与展望64-66
• 6.1 总结和结论64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-69
• 发表论文和科研情况说明69-70
• 致谢70-71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：353567