摘要: |
回弹是汽车覆盖件冲压成形中存在的一种主要质量缺陷。由于零件的最终形状取决于成形后的回弹量,故回弹现象的存在对零件的形状、尺寸精度有着重要影响,也给焊装、总装等后续工序顺利进行带来困难。因此,为了提高零件成形精度,保证整车装配效率,需对板料回弹问题进行准确预测和有效控制。
本文以某型汽车后桥横梁为研究对象,借助有限元模拟手段,基于工艺控制法对汽车覆盖件回弹问题开展研究,重点探讨智能优化技术在回弹控制问题上的应用。首先以多段连续布置的等效拉延筋为优化对象,结合均匀试验设计、响应面法和多目标遗传算法,对横梁拉延成形工艺多目标优化进行研究,得到了拉延筋阻力的合理分配;在此基础上,利用多种神经网络技术和响应面法建立了横梁冲压成形关键工艺参数与零件平均回弹量之间的关系模型,并对各种建模方法进行对比,获得了较理想的横梁回弹预测模型;以对横梁回弹有重要影响的6个工艺参数为待优化对象,以有效减小零件回弹量为目标,运用遗传算法、免疫算法、群智能算法、模拟退火算法等求解工艺参数最优组合,经过对各算法寻优性能和优化结果进行分析、比较,得到了一套可行的工艺参数组合方案,实现了横梁回弹的有效抑制。
本文通过运用多种智能优化技术研究回弹控制方法,解决了目前存在的工艺参数优化技术单一的问题,对实际生产中的模具设计和工艺准备具有一定参考价信。
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