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题名铝合金油箱端盖工艺及收口模具结构设计
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作者
吴凤玲
曹振雨
贾会鹏
陈立苹
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机构
山东小鸭精工机械有限公司
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出处
《锻压技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期179-184,195,共7页
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文摘
油箱端盖被用来封闭汽车油箱筒体端部,使其内外介质隔离。针对铝合金油箱端盖成形过程中存在口部负角顺畅收缩的难点,根据油箱端盖的成形特点,提出采用特殊斜楔机构来实现侧向周圈的一次成形;通过增加吸料筋规划端盖口部材料收口时的流向,在实现零件刚性提高的同时,保证其与筒体配合部分形状轮廓的清晰度,以满足焊接需求。实践证明:通过以上工艺改善和收口模具结构设计,不仅提高了端盖产品的尺寸精度及外观质量,同时也减少了装配难度,提高了生产效率。
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关键词
油箱端盖
斜楔机构
收口模具
一次成形
负角
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Keywords
fuel tank end cap
wedge mechanism
closing die
one-time forming
negative angle
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分类号
TG76
[金属学及工艺—刀具与模具]
TB24
[一般工业技术—工程设计测绘]
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题名基于BP人工神经网络的油箱端盖拉深成形仿真预测
被引量:5
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作者
李兵
姜海林
刘奎武
高鹏
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机构
江苏食品药品职业技术学院机电工程学院
淮阴工学院机械与材料工程学院
淮安市职业技能鉴定中心
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出处
《锻压技术》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期177-180,共4页
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基金
淮安市重点研发计划(工业及信息化)(HAG201614)
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文摘
以油箱端盖作为分析对象,借助DYNAFORM仿真软件,对油箱端盖的拉深成形过程进行数值模拟,并通过拉深成形试验验证可知,板料最大减薄率与最大增厚率的试验值与模拟值之间的相对误差分别为9.26%与8.32%,验证了有限元模型的正确性。结合正交试验,进行有限元仿真试验的设计,基于BP人工神经网络,对板料的成形质量进行仿真预测。选择冲压速度、模具间隙以及压边力作为输入层,将板料成形的最大减薄率作为输出层,建立了3-11-1的3层BP人工神经网络。通过BP人工神经网络的训练与测试得知:BP人工神经网络仿真预测值与数值模拟值之间的相对误差为2.15%,验证了BP人工神经网络应用于油箱端盖拉深成形质量仿真预测的正确性。
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关键词
油箱端盖
BP人工神经网络
拉深成形
正交试验
数值模拟
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Keywords
fuel-tank end cap
BP artificial neural network
deep drawing
orthogonal test
numerical simulation
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分类号
TG386
[金属学及工艺—金属压力加工]
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