型材的三維多點柔性拉彎工藝不僅可以滿足快速一次成形三維零部件,而且模具型面可以快速重構以適應不同類型型材的三維成形需求。但該工藝型材的受力狀態(tài)較為復雜,制件的成形質量難以保證,極容易出現(xiàn)壁厚減薄等質量缺陷。為提高該工藝的穩(wěn)定性及制件成形質量,降低生產成本,對型材的壁厚減薄規(guī)律進行研究,確定對壁厚減薄產生影響的工藝參數(shù),探究各參數(shù)對壁厚減薄率的影響規(guī)律并提出了工藝參數(shù)的優(yōu)化方案,通過SVR算法建立壁厚減薄率的預測模型,確定了三維多點拉彎工藝的加工范圍。本文的研究內容以及結論如下:(1)基于有限元理論以及三維柔性多點拉彎工藝的技術特點,建立鋁型材的三維柔性多點拉彎工藝的有限元模型。以應用于高鐵列車車頭骨架的鋁合金型材作為研究對象進行三維多點柔性拉彎成形。利用ABAQUS有限元模擬軟件對成形過程進行仿真,研究預拉伸量、補拉伸量、多點模具單元體數(shù)量及摩擦系數(shù)對于型材減薄的影響規(guī)律。結果表明,從對稱截面沿型材軸向減薄率逐漸變大,且多點模具單元體數(shù)量是引起減薄率的變化幅度最大的工藝參數(shù),型材的內腹板與外腹板的減薄率隨著多點模具單元體數(shù)量的增加而減小。在其他工藝參數(shù)保持不變的情況下,單元體數(shù)量為12...

【文章頁數(shù)】：93 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 引言
    1.2 拉彎工藝的介紹及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 傳統(tǒng)拉彎機的分類
        1.2.2 拉彎成形的加載方式
        1.2.3 拉彎成形的主要質量問題
        1.2.4 拉彎成形工藝國內外研究現(xiàn)狀
    1.3 多點成形原理及研究現(xiàn)狀
        1.3.1 多點成形原理及特點簡述
        1.3.2 多點成形的國內外研究現(xiàn)狀
    1.4 選題意義與主要研究內容
        1.4.1 選題意義
        1.4.2 本文主要研究內容
        1.4.3 本文的結構安排
第2章 三維多點拉彎工藝及有限元模型的建立
    2.1 引言
    2.2 三維多點拉彎工藝
    2.3 塑性成形有限元模擬技術概述
    2.4 有限元模型的建立
        2.4.1 有限元模型算法的選擇
        2.4.2 彈塑性有限元分析本構關系
        2.4.3 矩形型材的材料參數(shù)
        2.4.4 單元類型的選擇及網格的劃分
        2.4.5 接觸與摩擦
        2.4.6 邊界條件
    2.5 本章小結
第3章 型材三維多點拉彎制件減薄率影響因素研究
    3.1 引言
    3.2 型材減薄的定義
    3.3 模擬結果分析
        3.3.1 模具單元體數(shù)量對減薄率的影響
        3.3.2 摩擦系數(shù)對減薄率的影響
        3.3.3 補拉伸量對減薄率的影響
        3.3.4 預拉伸量對減薄率的影響
    3.4 實驗驗證
    3.5 本章小結
第4章 基于不同加工參數(shù)的正交試驗設計及試驗結果分析
    4.1 引言
    4.2 正交試驗的介紹
    4.3 設計正交試驗
        4.3.1 考察指標的確定
        4.3.2 試驗因素和水平的確定
        4.3.3 試驗方案的擬定及結果
    4.4 正交試驗設計的結果分析
        4.4.1 正交試驗結果的極差分析
        4.4.2 各工藝參數(shù)對不同加工階段型材減薄的影響
        4.4.3 最優(yōu)因素水平組合的確定及驗證
    4.5 三維多點拉彎實驗驗證
    4.6 本章小結
第5章 型材多點拉彎制件的減薄率預測
    5.1 引言
    5.2 減薄率隨型材彎曲角度的變化規(guī)律
        5.2.1 矩形截面平均減薄率數(shù)值模擬結果
        5.2.2 矩形截面平均減薄率試驗結果
    5.3 機器學習確定三維多點拉彎工藝的工程極限
        5.3.1 支持向量回歸簡介
        5.3.2 SVM算法概述
        5.3.3 SVR算法簡介
    5.4 型材三維拉彎工藝的工程極限概念
        5.4.1 型材三維拉彎減薄率支持向量機預測模型構建
        5.4.2 矩形截面型材的工程極限圖
    5.5 本章小結
第6章 結論與展望
參考文獻
作者簡介及科研成果
致謝



本文編號：3991938