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题名汽车内覆盖件无油冲压的数值模拟及工艺优化
被引量：10
- 1
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作者
苏友煌
王军辉
冯怡爽
刘显
何霁
李淑慧
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机构
上海交通大学上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室
上汽大众安亭冲压一车间技术股
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第5期42-50,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51505284
51790170)
机械系统与振动国家重点实验室开放基金课题资助项目(MSVZD201808)
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文摘
针对某形状复杂、拉伸深度大的汽车内覆盖件在无油拉延时产生开裂、起皱等缺陷的问题展开研究,通过材料力学性能试验获得材料力学响应,利用有限元分析软件Auto Form建立数字仿真模型并进行工艺数值模拟,通过正交试验优化工艺,得到最优的工艺参数设置,以此为指导,对压边力、等效拉延筋系数、拉延筋分布等工艺参数进行调控,从而减小板料成形的最大减薄率,减小开裂和起皱危险区域,达到降低缺陷产生风险,提高成形质量的目的。最后通过试验验证了该仿真模型的准确性和有效性,相关方法满足实际生产需求。
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关键词
无油冲压
数值模拟
正交试验
减薄率
工艺优化
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Keywords
dry stamping
numerical simulation
orthogonal experiment
thinning rate
process optimization
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分类号
TH162
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名金属板材塑性本构关系的深度学习预测方法及建模
被引量：8
- 2
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作者
冯怡爽
何霁
韩国丰
李淑慧
林忠钦
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机构
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
上海交通大学上海市复杂薄板结构数字化制造重点实验室
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出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期34-46,共13页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975364)
上海市自然科学基金面上项目(19ZR1425800)
+1 种基金
中国航空科学基金(201936057001)
国家科技部重点研发计划子课题项目(2017YFB0304403)。
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文摘
根据金属板材塑性行为具有变形历史相关性的特点,采用深度学习中的序列学习方法,通过构建长短时记忆网络预测先进高强钢板的塑性本构关系,利用基于Abaqus的有限元仿真获得的不同加载条件下的变形数据对模型进行了训练与测试,研究了模型训练方法与训练特性。所构建的深度学习模型在不引入任何弹塑性物理量或本构规律的条件下准确预测了材料的屈服行为和硬化曲线。所提出的方法能准确表征大数据量条件下的板材塑性本构行为,在计算效率、模型灵活性和鲁棒性方面与传统方法相比具有较大的优势。
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关键词
金属板材
塑性本构关系
深度学习
变形预测
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Keywords
sheet metal
plastic constitutive relation
deep learning
deformation prediction
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分类号
TG3
[金属学及工艺—金属压力加工]
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题名QP980钢相变及力学行为研究
被引量：5
- 3
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作者
冯怡爽
韩国丰
牛超
何霁
陈新平
李淑慧
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机构
上海交通大学
上海交通大学
宝山钢铁股份有限公司研究院
汽车用钢开发与应用技术国家重点实验室(宝钢)
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出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第11期137-143,共7页
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基金
国家自然科学基金面上项目(51975364)
国家科技部重点研发计划项目(2017YFB0304403)。
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文摘
进行了QP980钢在不同变形模式下的力学性能和相含量测试。结果表明:QP980钢的应变诱发马氏体相变行为强烈地依赖变形模式。不同变形模式下相变行为的不同造成了微观组织成分的差异,最终导致了硬化行为的不同。板材变形过程与其微观组织转变相关,而奥氏体转变过程又依赖于变形过程的加载方式,材料力学行为具有宏微观耦合的特点。用传统的Mises屈服方程及等向强化模型不能很好地描述QP980钢的屈服行为,产生这种现象的本质原因是不同变形模式下马氏体相变的速度不同。与Mises和Hill’s 1948屈服轨迹相比,使用Verma屈服轨迹能更好地描述QP980钢在线性加载条件下的屈服轨迹演化规律。
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关键词
QP980钢
马氏体相变
力学行为
变形模式相关性
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Keywords
QP980 steel
martensitic phase transformation
mechanical behavior
deformation-mode-dependence
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分类号
TG142
[一般工业技术—材料科学与工程]
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