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基于数值模拟的L形件弯曲回弹预测研究

刘书岩  
【摘要】: 回弹是薄板冲压成形中最常见的缺陷之一,也是最难控制的缺陷,尤其是在弯曲成形过程中。近年来,有限元数值模拟技术已成为预测回弹的重要手段。但目前的回弹预测还不精确,如何提高薄板冲压成形数值模拟的精度日益成为回弹研究的难点和热点问题。 本文以L形薄板弯曲回弹为研究对象,综合运用数值模拟技术和试验优化技术完成了对L形薄板弯曲回弹的预测和补偿研究。实验表明,本文采取的回弹预测方法可以将回弹预测误差控制在一定的范围内,采取的补偿措施在零件加工中取得了满意效果。本文研究工作主要有以下几个方面: 1.影响回弹的因素非常复杂,在开展薄板弯曲回弹预测研究之前,对薄板弯曲回弹理论和薄板弯曲回弹数值模拟理论进行阐述,分析了各种工艺因素和数值模拟因素对薄板弯曲回弹数值模拟预测精度的影响趋势。 2.采用有限元法对薄板弯曲回弹进行数值模拟。薄板弯曲成形过程采用动态显式算法,薄板卸载后的回弹过程采用静态隐式算法。 3.通过正交试验设计法和均匀试验设计法安排多因素多水平条件下L形薄板弯曲回弹数值模拟试验方案,通过对结果数据的整理分析可以得出:均匀试验设计法更适合于对L形件进行弯曲回弹预测研究,它可以在取值范围内对更多水平进行试验,能更精确地表达各水平的特点及变化规律,寻找出的工艺条件更为可靠。 4.试验因素中,厚向积分点数量对回弹的影响非常显著;相对弯曲半径和模具间隙对回弹有比较显著的影响;而摩擦因数对回弹的影响不显著。各因素最优取值范围为:厚向积分点数量的取值范围为2-5;模具间隙的取值范围为0.98t-1.02t;相对弯曲半径的取值范围为R/t≤3;摩擦因数的取值范围为0.10-0.16。 5.建立L形补偿片零件回弹回归预测模型。利用遗传算法对二次非线性回归方程进行优化,得到回弹回归预测模型取得θmin值时取值范围内各因素的最优取值。 6.对各因素水平的最优组合进行数值模拟,选取回弹数值模拟预测值θmin作为模具几何型面回弹补偿量,设计L形补偿片零件加工成形模具。经实际加工验证,该预测值能够较好地补偿零件成形回弹,提高零件成形精度。


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