144型高性能转向节预锻件优化设计与精锻工艺研究

144型转向节是中重型高端商用车转向部件中的核心零件,其对延伸率和断面收缩率均有严格要求,根据传统锻造工艺理论设计的预锻方案不能满足断面收缩率要求,研究其预锻件的优化设计与精锻终成形工艺对于获得合格锻件具有重要意义。首先采用经典塑性成形理论分析了基于传统方法设计的预锻件存在的问题,然后基于损伤理论提出了其预锻件结构的优化设计方法,同时提出了基于平面薄飞边的精锻终成形工艺。应用结果表明,生产的144型转向节精密锻件阶梯杆部的关键技术指标延伸率A≥12.5%,断面收缩率Z≥50%,超过了国外客户所提技术指标的要求。

GA-ELM混合算法预测齿轮坯终锻成形及预锻件优化

多工位锻造齿轮坯的生产过程中,如何设计齿轮坯预锻件将直接影响到终锻件的金属流动、模具型腔的充满、锻件的质量以及模具的寿命。文中首先利用极限学习机ELM网络学习效率高、泛化能力强、预测精度高的特点,在预锻件尺寸、终锻成形力和终锻模具应力之间建立ELM网络模型,并使用遗传算法的全局寻优功能去优化ELM网络以便提高其预测精度和稳定性,这样得到的预锻件使终锻模具的受力大小合理,确定了特定条件下的最佳的预锻件形状和尺寸。

基于DEFORM的某飞机轮毂预锻件优化

对某飞机轮毂的锻件进行了分析,并根据终锻件设计了三种阶段的预锻件。基于DEFORM有限元数值模拟分别对这三种阶段的预锻件的终锻成形过程进行仿真模拟,选出了最佳预锻件设计方案,消除成形过程中锻件工字形结构处可能出现的充填不满等缺陷。同时对这三种类型预锻件的终锻成形过程的等效应力及应变分布进行了分析。结果发现,采用第三阶段预锻件的终锻成形效果最好,不存在任何缺陷,锻件几乎同时充满,且等效应力与应变分布均匀。

基于SGPLVM的齿轮坯预锻件多目标优化设计

在锻造齿轮坯的生产过程中,齿轮坯预锻件的设计质量优劣将会直接影响到终锻时金属的流动、锻模型腔的充满、锻件的质量和模具的寿命等方面。首先建立了预锻件外形尺寸和终锻时最大成形力、终锻时最大模具应力三者之间的极限学习机(ELM)网络模型,然后利用监督高斯过程隐变量模型(SGPLVM)算法,将输入变量降维成低维空间中对应的隐变量,通过隐变量和输出变量之间的关系,利用GA遗传算法多目标优化去计算最佳的预锻件的尺寸。结果表明:当终锻最大成形力和终锻最大模具应力均最小时,预锻件尺寸最优。

转向节预锻件坯料的优化

以汽车转向节为研究对象,以转向节终锻件为目标,运用计算截面积的方法对获得终锻件飞边截面积的大小进行修正,从而修改预锻件对应截面的截面积大小以达到优化预锻件的目的。通过反复的修正和修改,最终获得最优的预锻件,提高了材料利用率和模具寿命,对复杂锻件的坯料优化具有借鉴作用。

基于DEFORM的某飞机主起支撑接头终锻工艺优化

对某飞机主起支撑接头的锻件复杂情况进行了分析,设计了飞边槽和终锻模具。DEFORM有限元数值模拟发现,预锻过程筋条处易出现折叠,故对预锻件进行了优化设计,消除了折叠隐患。此外,还对终锻过程的上模下压速度进行了优化,对比了匀速5 mm/s、2 mm/s和变速加载三种压下方式的成形载荷。结果发现,采用变速加载能显著降低成形载荷,从而节约设备能源。

基于BP神经网络和遗传算法的齿轮坯预锻件多目标优化设计

在齿轮坯多工位锻造生产中,齿轮坯预锻件的设计直接影响到终锻时金属流动、锻模型腔的充满情况、锻件质量和模具寿命。本文利用BP神经网络处理高度非线性问题的特点,建立了预锻件尺寸和终锻成形力、终锻最大模具应力之间的网络模型,再结合遗传算法的全局寻优功能,确定了在终锻成形力最小以及终锻最大模具应力最小时的最佳的预锻件形状和尺寸。