板料成形是材料加工成形的一个重要分支,广泛应用于汽车、航空、航天等部门中。随着计算机技术和有限元理论的发展,利用数值模拟对板料成形进行优化可以减少试模费用,降低试验成本和提高效率。但这种方法在每次优化迭代时需要调用有限元模型进行计算,耗时长。随着工业发展,一些新材料产生,这些材料有重量轻、强度高、抗腐蚀等优点。以拉伸失稳或分叉理论为基础的FLD对拉裂时没有明显颈缩产生的这些材料成形极限不能准确地预测,对这些材料,基于FLD就不能很好的建立优化目标函数和约束函数。同时实际生产中影响产品质量的因素很多,材料性能和工艺参数的波动,以及模具精度的降低等噪音因素都会导致产品质量的下降。板料成形通常要满足不拉裂、不起皱以及回弹小等要求,利用简单加权法不能很好的解决板料成形中的多目标优化问题。基于以上问题,本文开展了如下的几个方面的研究工作,并取得了相关的研究成果:为了节省基于数值模拟的板料成形优化时间,提出了用于板料成形的Kriging近似模型方法。研究了基于试验设计的Kriging近似模型,建立起设计变量与设计响应之间的非线性关系,基于此关系可以进行梯度的计算。为了考虑Kriging模型各向异性,对Kriging近似模型中变异函数参数进行了优化设置。编写了基于Kriging模型进行可靠度计算的程序。通过把Kriging近似模型应用到了非线性函数和功能函数中,在保证精度的情况下,降低了优化时间。基于数值模拟,对板料成形中翻边成形建立了设计变量与响应之间的Kriging近似模型,而且基于Kriging近似模型对翻边成形进行了优化设计,获得了最佳参数组合。针对板料成形优化普通存在的多目标特性,首次提出了基于灰色关联分析的板料成形多目标优化方法。针对望目、望大、望小特征的目标函数,提出了不同的目标数据预处理方法。应用熵理论对灰色关联分析中的权系数进行计算。为了得到最佳的优化参数组合,对多目标的灰色关联度进行方差分析,从而得到最佳值。采用灰色关联多目标方法对悬臂焊接梁和方盒件成形进行了多目标优化设计。为提高板料成形有限元分析计算效率,设计了计算机辅助分析程序。研究结果表明,利用灰色关联分析法可以进行多目标优化,获得最佳效果。由于设计参数的波动影响产品质量,为了提高产品质量的可靠性和稳健性,提出了多目标稳健设计模型。在多目标优化时,将灰色关联分析应用到稳健模型优化设计中,提出了基于稳健模型的多目标灰色关联分析方法。利用遗传算法获得满足优化模型的初始解,对初始解进行灰色关联分析,从而获得最优解。悬臂焊接梁的稳健设计结果表明,利用此方法能获得稳健解。针对板料成形中多目标优化问题,首次提出了基于Kriging稳健模型的板料成形灰色关联分析方法。通过对板料成形多目标响应的灰色关联分析,找出关键的可控因子和噪音因子。针对Kriging近似模型的特点,采用最小偏差拉丁超立方试验设计方法,同时为了考虑噪音参数的波动,把可控因子和噪音因子安排在田口试验设计内外表中。利用计算机辅助分析有限元程序,获得了相应试验设计下的目标响应,从而建立起板料成形的Kriging近似模型。利用基于Kriging近似稳健模型的灰色关联分析方法进行优化计算,从而获得稳健解。将此方法应用到低碳钢板料成形优化中,对NUMISHEET’93考题中方盒件成形进行了实例分析,结果表明,该方法是可行的。将基于Kriging稳健模型的灰色关联多目标优化方法应用到高强钢(HSS)板料成形工艺优化中。由于高强度钢板成形在拉裂时没有明显颈缩产生,所以不能利用FLD来预测高强度钢板的拉裂成形极限,将韧性断裂准则(DFC)应用到高强钢板料成形中进行拉裂缺陷的预测和工艺优化。为了利用Cockroft和Latham准则对双相钢DP590矩形件成形进行拉裂预测,进行了DP590钢板的拉伸试验,获得了材料性能参数。同时进行了DP590矩形件拉深试验,获得了工艺参数,并对矩形件成形的数值模拟进行了验证。利用矩形件拉深试验中的极限拉深冲程,在DP590拉深成形的数值模拟中,获得相应的应力应变,从而获得了Cockroft和Latham准则常数。利用Cockroft和Latham准则成功地对DP590矩形件拉深过程的拉裂缺陷进行了预测。为了对复杂高强钢成形进行优化,利用Cockroft和Latham准则建立预防拉裂缺陷的目标函数,对高强钢翼子板拉深成形进行了基于Kriging稳健模型的多目标灰色关联分析。研究结果表明,相对于初始条件下的成形质量,基于Kriging稳健模型的灰色分析方法不仅可以解决多目标问题,而且使设计产品的可靠性和稳健性得到了提高。