基于正交试验的板料预切冲裁断面质量优化

以离合器中的冲压零件为分析对象,选择预切冲裁深度、冲裁间隙以及冲裁速度为影响因素,以光亮带长度作为评价指标,建立4因素3水平正交试验,利用Deform-2D仿真软件对不同冲裁工艺参数组合下的板料预切冲裁断面质量进行了有限元模拟。通过正交试验的极差分析得知,冲裁工艺参数对板料预切冲裁断面质量的影响程度分别为：冲裁间隙〉冲裁速度〉预切冲裁深度。研究得出板料预切冲裁的最优工艺参数组合为：预切冲裁深度为0.15 mm,冲裁间隙为8%t,冲裁速度为15 mm·s-1,光亮带长度的模拟值为0.83 mm。借助冲压级进模进行冲裁试验,光亮带长度的试验值为0.738 mm,其与有限元模拟值之间的相对误差为12.5%,可为企业的实际生产提供指导。

基于BP神经网络的预切冲裁断面质量的仿真预测

以汽车上冲压零件为研究对象,利用DEFORM-2D有限元软件对QSTE460板料进行预切冲裁过程的有限元仿真,通过板料冲裁试验得出,零件冲裁断面质量的试验值为0.557mm,模拟值与试验值之间的相对误差为9.72%,验证了有限元仿真的正确性。基于板料预切冲裁正交试验设计,运用BP神经网络对板料预切冲裁断面质量进行仿真预测。以预切深度、落料冲裁间隙、冲裁速度、预切冲裁间隙以及模具刃口圆角半径为输入层,利用光亮带的长度作为输出层,建立了用于冲裁断面质量预测的5-12-1的3层BP人工神经网络结构。通过BP神经网络的训练与测试得出,BP神经网络的预测值与有限元仿真值之间的最大相对误差为1.44%,从而为板料冲裁断面质量的预测提供一种更为可靠的预测方法。

基于DEFORM的预减振轴套板预切冲裁

以汽车离合器中的预减振轴套板为研究对象,建立预减振轴套板预切冲裁的有限元模型,运用DEFORM-2D仿真软件对板料的预切冲裁过程进行数值模拟,并且设计冲压级进模进行试验验证,分析了板料冲裁工艺参数与零件冲裁断面质量之间的影响变化趋势。根据研究结果得知:预减振轴套板零件冲裁断面的光亮带长度随着落料冲裁间隙、预切深度以及凸模刃口圆角半径的不断增大而逐渐减小,而随着冲裁速度的不断增大则呈现出逐渐增加的变化趋势。此外,数值模拟值与试验值之间的最大相对误差为14.9%,从而验证了有限元仿真的正确性。

基于有限元模拟的冲裁毛刺控制方法

基于板料冲裁过程的分析,提出一种控制冲裁毛刺的方法,即预切冲裁法。利用Deform-2D软件对1.2 mm厚的不锈钢板料AISI304的预切冲裁过程进行有限元模拟,分析了预切冲裁的断面质量及应力分布状况,研究了工艺参数（预切角度、预切深度、冲裁速度、冲裁间隙）与光亮带长度之间的变化关系。模拟结果表明：冲裁件断面的光亮带长度随着预切角度、预切深度及冲裁速度的增加呈现先增大后减小的变化趋势,而随着冲裁间隙的增加则不断减小。预切冲裁法在合理的预切深度范围内（0.2-0.4 mm）实现了冲裁毛刺的控制。此外,利用模具验证了预切冲裁法的实用性,试验值与模拟值的误差为17.78%,该方法有助于提高产品质量。