【摘 要】
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回弹是板材冲压成形中普遍存在的现象,回弹量直接影响着成形件的尺寸精度。随着现代数值模拟技术的发展,有限元分析可以比较准确地模拟板材成形过程及后续回弹过程。本构模型对材料力学行为的准确描述是保证有限元预测精度的前提和关键,其中材料的包辛格效应与板材回弹行为密切相关。目前各国学者已提出许多考虑包辛格效应的先进硬化模型,极大地提升了板材回弹的有限元模拟精度。但是,这些硬化模型的参数标定大多采用板材面内单
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回弹是板材冲压成形中普遍存在的现象,回弹量直接影响着成形件的尺寸精度。随着现代数值模拟技术的发展,有限元分析可以比较准确地模拟板材成形过程及后续回弹过程。本构模型对材料力学行为的准确描述是保证有限元预测精度的前提和关键,其中材料的包辛格效应与板材回弹行为密切相关。目前各国学者已提出许多考虑包辛格效应的先进硬化模型,极大地提升了板材回弹的有限元模拟精度。但是,这些硬化模型的参数标定大多采用板材面内单向拉伸-压缩试验方法,由于板材压缩受到屈曲失稳的限制,带来诸多测量问题,比如压缩应变范围小、摩擦影响、试验操作复杂等,严重制约了板材包辛格行为的精确测量,由此导致板材回弹的预测精度仍难以满足日益增加的工业需求。预应变-三点弯曲法是定量板材包辛格行为的新方法,该方法无需特殊试验装置、易于实现,但目前针对该方法测量策略的研究还不成熟。基于此,本文选用Y-U混合硬化模型,以常用汽车金属板材为研究对象,通过预应变-三点弯曲法进行硬化模型参数识别,并以传统的面内单向拉伸-压缩试验方法作为对比和参考,旨在建立相对系统成熟的预应变-三点弯曲法测量策略。研究工作与主要结论如下:（1）基于面内拉伸-压缩试验获取了DP980与AA6022两种板材的拉伸-压缩应力应变响应。采用基于单个单元模拟的参数反求标定Y-U模型,研究了以不同预应变水平为目标的反求策略对参数标定的影响。以多种预应变水平为目标的反求结果很好地捕捉了不同预应变下的包辛格行为,并准确地预测了板材的弯曲回弹。基于不同的预应变水平求得的参数差异较大,预应变对参数标定有着决定性因素,考虑多种预应变下的包辛格行为是所得参数适用性的必要条件。（2）基于预应变-三点弯曲试验,以AA6022铝合金板材为研究对象,本文首次实现将载荷位移信息与回弹角度信息共同作为目标的多目标反求策略,研究了反求目标的占优性对定量板材包辛格行为的影响。载荷占优解对载荷与回弹角度的预测效果较好,回弹角度误差预测仅为0.126°。为进一步证实载荷信息作为目标的充分性,对CR3-G140/40-U钢板的冲压成形件进行模拟,基于单目标反求的关键尺寸预测误差控制在0.2mm左右,与各向同性模型相比误差减少了近86%,印证了准确描述包辛格行为对降低板材冲压形状误差的重要性及载荷信息作为单目标优化的精确性。（3）基于时域卷积深度学习神经网络,本文首次建立了摩擦系数实时标定模型与随动参数实时标定模型。在测试集验证中,摩擦系数实时标定模型对摩擦系数的标定误差在0.028以内,随动参数实时标定模型对测试集参数的拟合优度良好。在预应变-三点弯曲模拟检验中,回弹角度预测精度小于0.3°。以AA6022、DP980、CR3-G140/40-U三种板材进行了实际三点弯曲试验的回弹验证,模型标定参数对弯曲回弹角度的预测小于0.5°,印证了实时标定模型的可行性。数据驱动建模方法解决了传统反求方法耗时且不通用的弊病。综上,本文结合多种优化反求策略与深度学习建模方法,对现有的预应变-三点弯曲法提出改进措施与方法创新,实现Y-U混合硬化模型参数的精确快速标定,克服了传统面内拉-压试验方法的弊端,突破了先进本构模型实际应用的测量壁垒,提升了板材包辛格行为的精确表征能力,进而提高板材冲压回弹的有限元模拟精度,促进板材现代精密冲压技术的发展。
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