汽车座椅侧板冲压成型有限元数值模拟

以板料成型非线性有限元分析软件Dynaform为平台,建立了汽车座椅侧板有限元模型,利用该模型分析了不同坯料形状对汽车座椅侧板冲压成型质量的影响,得到了坯料优化前、后的成型极限图。优化坯料形状后,解决了优化前局部成型不充分及成型质量差的问题,模拟结果与实际零件成型结果一致。

汽车座椅侧板冲压成形分析及参数优化

以某汽车座椅侧板为例,采用有限元分析软件Auto Form对座椅侧板拉延和翻边成形进行模拟分析,为解决其翻边成形过程中回弹量过大的问题,在翻边成形过程中增加挡板进行预成形,成功解决该问题。为得到更好的成形效果,设计4因素3水平正交试验,选取压边力、模具间隙、冲压速度和摩擦系数作为因素。试验结果表明:回弹量随冲压速度和模具间隙的增大而变大,摩擦系数和压边力对回弹量影响较小。综合考虑后得出最优参数组合为:压边力为250 k N,板料间隙为1. 05t,冲压速度为10 mm·s-1,摩擦系数为0. 16。采用最优参数组合进行试模,制件成形质量良好,与模拟结果一致,为制件实际生产提供了理论依据。

车辆座椅侧板冲压工艺参数的蜂群算法优化

为了减小车辆座椅侧板冲压成形回弹量,提出了基于交叉-变异蜂群算法的冲压工艺参数优化方法。分析了冲压工艺参数对车辆座椅侧板回弹量的影响规律,建立了以回弹量最小为目标的冲压优化模型。基于最优拉丁超立方抽样法在四维空间中抽取了120个点,使用Autoform软件对实验结果进行了仿真。使用单隐藏层神经网络拟合工艺参数与回弹量之间的非线性关系,经验证神经网络的拟合精度较高。为了加深人工蜂群算法的局部搜索深度,将交叉和变异思想引入到该算法中,从而给出了基于交叉-变异蜂群算法的参数优化方法。经实验验证,座椅侧板冲压件的减薄率和增厚率满足约束条件,回弹量仅为1.725 mm,说明提出的优化方法可有效减小座椅侧板的冲压回弹量。