论文摘要
为减少高强钢冲压成形扭曲回弹,提出一种基于渐变凹模圆角半径的模具补偿方法。以高强钢TRIP780双C件为研究对象,采用板料冲压成形仿真软件DYNAFORM对该双C件的冲压、扭曲回弹过程进行数值模拟。提出一种评价双C件扭曲回弹程度的指标,并进行双C件扭曲回弹试验,通过三坐标测量仪测量扭曲回弹角,对有限元模型进行了验证。以冲压成形后的扭曲回弹为优化目标,结合相关的工艺参数,利用BP神经网络,基于正交试验,建立凹模圆角半径渐变量、工艺参数与扭曲回弹角之间的网络模型。最后采用遗传算法对该模型迭代寻优获得最优凹模圆角半径渐变量和工艺参数。通过对比优化前后的扭曲回弹角,证明了优化流程有效地减少了双C件扭曲回弹。该方法为扭曲回弹的控制提供了一种新的思路。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 谢延敏,张飞,王子豪,黄仁勇,杨俊峰,胡云川
关键词: 高强钢,扭曲回弹,渐变凹模圆角半径,神经网络,遗传算法
来源: 机械工程学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 金属学及金属工艺
单位: 西南交通大学机械工程学院
基金: 国家自然科学基金(51005193),国家大学生创新性实验计划(201710613033)资助项目
分类号: TG386
页码: 91-97
总页数: 7
文件大小: 2456K
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标签：高强钢论文; 扭曲回弹论文; 渐变凹模圆角半径论文; 神经网络论文; 遗传算法论文;