發(fā)布時間：2017-07-06 17:07

  本文關鍵詞：熱成形模具磨損的全局靈敏度分析及優(yōu)化設計

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【摘要】：在車身上采用高強鋼熱成形件是實現(xiàn)汽車輕量化及提高碰撞安全性的有效途徑之一,然而隨著板料強度的提高,導致高強鋼冷沖壓成形困難。熱成形技術利用高溫下板料塑性增強的特點,將沖壓成形過程和熱處理過程相結合,解決了高強鋼成形困難的問題。與冷沖壓模具相比熱成形模具的工作條件更惡劣,所受載荷更大,模具的磨損情況更為嚴重,模具的使用壽命和沖壓成形件的質量也會降低。目前,對于熱成形模具磨損現(xiàn)象的研究較少,且多集中在實驗研究方面,因此,開展對熱成形模具磨損現(xiàn)象的數(shù)值模擬研究具有重要的實際意義。本文建立了熱成形模具的熱力耦合模型,并基于Archard磨損計算理論,分析了模具的磨損分布規(guī)律及其與溫度場、應力場的關系。同時分析了磨損量與沖壓速度、板料溫度、冷卻水溫、模具溫度、摩擦系數(shù)、模具硬度等沖壓工藝參數(shù)之間的關系。以前立柱熱成形模具為例,基于最優(yōu)拉丁超立方試驗設計方法和響應面建模方法建立了磨損量與沖壓工藝參數(shù)之間的多項式響應面近似模型,在此基礎上運用sobol全局靈敏度分析方法計算了沖壓工藝參數(shù)關于磨損量的靈敏度系數(shù)。結果顯示沖壓速度、板料溫度、模具溫度的靈敏度系數(shù)較大,表明它們對磨損量的影響較大。在靈敏度系數(shù)計算的基礎上,建立靈敏度系數(shù)較大的參數(shù)與磨損量的響應面近似模型。以磨損量最小為優(yōu)化目標,運用多目標遺傳算法對沖壓工藝參數(shù)進行優(yōu)化設計,在給定的取值空間內搜索最佳的工藝參數(shù)組合,為實際生產中工藝參數(shù)的設計提供理論指導。
【關鍵詞】：熱成形技術 模具磨損 Archard理論 sobol法 遺傳算法
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U466;TG306
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-22
• 1.1 引言13-14
• 1.2 國內外應用及研究現(xiàn)狀14-20
• 1.2.1 高強鋼的應用現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 熱成形技術介紹16-17
• 1.2.3 熱成形技術研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3 課題研究意義20-21
• 1.4 課題主要研究內容21-22
• 第2章 高強鋼熱成形分析及模具磨損相關理論22-33
• 2.1 傳熱學基本理論22-23
• 2.2 傳熱問題的三種邊界條件23
• 2.3 熱力耦合分析方法23-26
• 2.4 模具磨損相關理論26-33
• 2.4.1 磨損機理及分類26-28
• 2.4.2 模具磨損的過程28-29
• 2.4.3 磨損量的評定29-30
• 2.4.4 磨損計算理論30-33
• 第3章 高強鋼熱成形模具磨損分析33-47
• 3.1 有限元模型33-36
• 3.1.1 幾何模型33-34
• 3.1.2 網格模型34
• 3.1.3 材料模型34-35
• 3.1.4 接觸及初始條件35-36
• 3.2 模具磨損分析36-39
• 3.2.1 Archard磨損理論36-37
• 3.2.2 磨損結果分析37-39
• 3.3 熱成形工藝參數(shù)對磨損的影響39-46
• 3.3.1 沖壓速度對磨損的影響40-41
• 3.3.2 板料初始成形溫度對磨損的影響41-42
• 3.3.3 冷卻水溫對磨損的影響42-43
• 3.3.4 摩擦系數(shù)對磨損的影響43-44
• 3.3.5 模具硬度對磨損的影響44-45
• 3.3.6 模具溫度對磨損的影響45-46
• 3.4 本章小結46-47
• 第4章 熱成形模具磨損的工藝參數(shù)靈敏度分析47-61
• 4.1 試驗設計47-49
• 4.1.1 全因子設計47
• 4.1.2 中心組合試驗設計47-48
• 4.1.3 正交試驗48
• 4.1.4 拉丁超立方設計48
• 4.1.5 最優(yōu)拉丁超立方設計48-49
• 4.2 響應面近似模型49-51
• 4.3 響應面近似模型的誤差分析51-52
• 4.4 靈敏度分析方法52-56
• 4.4.1 局部靈敏度分析方法53-54
• 4.4.2 全局靈敏度分析方法54
• 4.4.3 sobol靈敏度分析方法54-56
• 4.5 基于多項式響應面法和sobol法的靈敏度分析56-60
• 4.5.1 建立多項式響應面模型56-58
• 4.5.2 sobol法靈敏度系數(shù)計算58-60
• 4.6 本章小結60-61
• 第5章 工藝參數(shù)優(yōu)化設計61-68
• 5.1 最優(yōu)拉丁超立方試驗設計61-63
• 5.2 建立多項式響應面模型63
• 5.3 基于遺傳算法的工藝參數(shù)優(yōu)化設計63-67
• 5.3.1 遺傳算法簡介63-65
• 5.3.2 遺傳算法在工藝參數(shù)優(yōu)化上的應用65-66
• 5.3.3 遺傳算法在多目標優(yōu)化中的應用66-67
• 5.4 本章小結67-68
• 總結與展望68-70
• 參考文獻70-74
• 致謝74-75
• 附錄A 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文75

【參考文獻】

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本文編號：527050