冲压成形数值仿真及人工神经网络预测的研究

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通过冲压手段使材料成形技术是机械工程加工领域的一个重要方式,在国家工业生产中占据着非常重要的地位。复杂冲压件具有用料薄、形状复杂、大尺寸结构和表面质量精度高等特点。成形质量受多种因素的影响,如起皱或在零件上留下滑移线,又要避免局部区域过分变薄甚至拉裂,还要将零件的回弹控制在允许的范围内。随着我国经济的发展复杂冲压件越来越多的应用在各个工程领域,为了不断满足市场的需要,这就要求技术人员怎么能够在设计中既好又快的响应市场。计算机CAE技术及人工智能技术的出现,为广大设计人员带来了福音。它们在工程应用上所表现出来的强大模拟实力,不仅大大减少了复杂冲压件成形失败的试验次数,缩短了开发模型冲压成形工具的时间,也降低了材料损耗,为国家节约了不少可贵资源。本文首先概述了课题在国内外的研究现状,从中可以看出国外在二十世纪中叶就开始对CAE技术进行研究了,并且发展的很好。我国相对来说起步的晚,有些方面还不太成熟,但也取得了初步的效果。其次,对在复杂件冲压成形中的关键技术如应力应变本构关系、单元类型、接触问题的处理等进行了研究。最后,以汽车后门外板件为例,采用三维造型CATIA软件建立了它的几何模型。利用Dynaform软件对汽车后门外板件进行网格划分,调整冲压方向,孔洞的填充,以及添加工艺补充面等步骤。完成后提交任务进行模拟仿真分析,并用正交试验法对结果进行优化,获得了比较理想的试验参数,再利用神经网络技术对结果进行预测,从而实现了在板料成形领域中应用数值模拟技术与人工智能技术相结合是可以得到一个完整的、自动调整工艺参数的自适应模拟系统。
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