厚壁大尺寸椭圆形封头热成形数值模拟与神经网络预测

【摘要】： 压力容器是石油、化工、能源等行业的重要设备之一,由于对压力容器的质量、安全性、可靠性有很高的要求。因此,各国针对各行业中的压力容器尤其对封头的加工质量都制订了相应的标准。经济的发展使得对能源尤其是电力需求也迅速增长,电站用锅炉机组容量由100MW发展到1000MW,这使得封头壁厚及尺寸随之趋于大型化。目前,压力容器中的封头部件特别是大型厚壁头多采用热冲压工艺来制造。长期以来的实践所形成的经验计算方法在一定程度上存在较大的误差,采用数值模拟则能更好的指导实践。本文采用有限元法对其热成型过程进行研究,并对封头的成型工艺条件进行优化分析。最后利用神经网络预测了各成形条件下的减薄率。 锅炉用19Mn6钢的热成形是在再结晶温度上进行。据此,通过不同应变速率及不同温度下的高温力学性能实验,获得多组真应力-真应变数据,并以此建立了高温下稳态流变应力的本构方程,为后续的有限元模拟提供了准确的材料数据。 通过Deform-3D有限元软件对规格为Φ1200×100mm的椭圆封头进行了变形-传热耦合模拟研究。获得了成形过程中的应力、应变、厚度、温度及应变速率等变化规律。从减薄率,热收缩,及圆度三方面对其成形质量进行了评价,数值模拟结果与实际吻合较好。 利用正交设计法,对影响封头热成形质量的主要工艺参数进行了数值模拟研究。采用极差分析法研究不同工艺参数如摩擦、温度等对椭圆封头减薄率的影响规律;通过方差分析对各因素的显著性进行了评价,获得了封头热成形的最优工艺参数组合。 综合了均匀设计试验的均匀可靠性及神经网络的非线性映射及预测能力,对椭圆封头在不同工艺条件下的减薄率进行了预测,为封头热冲压成形提供理论依据。