板料回弹控制的成形工艺面多目标优化

针对高强度板成形后回弹大的问题,以工件回弹前后对应节点的位移偏差和等效塑性应变裕度最小化为目标,以板料最大增厚率和最小减薄率为约束条件,建立基于车身侧外板回弹控制的工艺面多目标优化模型。采用实验设计(DOE)和径向基函数(RBF)神经网络方法建立优化代理模型,对均匀实验设计方案进行改进以提高优化精度,并与未改进的RBF神经网络和响应面(RSM)代理模型的优化结果进行对比分析。结果表明,建立的多目标优化模型是合理的,改进RBF神经网络代理模型的优化精度较高,在所抽取的满意解中,回弹和等效塑性应变裕度目标函数的相对误差分别为15.9%和2.2%。与实验设计中回弹量最大的样本方案相比,优化后车身侧外板回弹量减少5.149 2 mm。

车侧外板在曲压料面下的成形工艺有限元分析

以汽车侧外板为研究对象,采用有限元技术对曲压料面的冲压成形过程进行了工艺分析。以结果作为模具结构力学分析的边界条件,对模具零件进行了有限元的变形和强度校核。通过冲压工艺参数的调整,得到了较为合理的工艺方案和模具结构。