热成形模具磨损的全局灵敏度分析及优化设计

发布时间：2017-07-06 17:07

  本文关键词：热成形模具磨损的全局灵敏度分析及优化设计

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【摘要】：在车身上采用高强钢热成形件是实现汽车轻量化及提高碰撞安全性的有效途径之一,然而随着板料强度的提高,导致高强钢冷冲压成形困难。热成形技术利用高温下板料塑性增强的特点,将冲压成形过程和热处理过程相结合,解决了高强钢成形困难的问题。与冷冲压模具相比热成形模具的工作条件更恶劣,所受载荷更大,模具的磨损情况更为严重,模具的使用寿命和冲压成形件的质量也会降低。目前,对于热成形模具磨损现象的研究较少,且多集中在实验研究方面,因此,开展对热成形模具磨损现象的数值模拟研究具有重要的实际意义。本文建立了热成形模具的热力耦合模型,并基于Archard磨损计算理论,分析了模具的磨损分布规律及其与温度场、应力场的关系。同时分析了磨损量与冲压速度、板料温度、冷却水温、模具温度、摩擦系数、模具硬度等冲压工艺参数之间的关系。以前立柱热成形模具为例,基于最优拉丁超立方试验设计方法和响应面建模方法建立了磨损量与冲压工艺参数之间的多项式响应面近似模型,在此基础上运用sobol全局灵敏度分析方法计算了冲压工艺参数关于磨损量的灵敏度系数。结果显示冲压速度、板料温度、模具温度的灵敏度系数较大,表明它们对磨损量的影响较大。在灵敏度系数计算的基础上,建立灵敏度系数较大的参数与磨损量的响应面近似模型。以磨损量最小为优化目标,运用多目标遗传算法对冲压工艺参数进行优化设计,在给定的取值空间内搜索最佳的工艺参数组合,为实际生产中工艺参数的设计提供理论指导。
【关键词】：热成形技术 模具磨损 Archard理论 sobol法 遗传算法
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U466;TG306
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-22
• 1.1 引言13-14
• 1.2 国内外应用及研究现状14-20
• 1.2.1 高强钢的应用现状14-16
• 1.2.2 热成形技术介绍16-17
• 1.2.3 热成形技术研究现状17-20
• 1.3 课题研究意义20-21
• 1.4 课题主要研究内容21-22
• 第2章 高强钢热成形分析及模具磨损相关理论22-33
• 2.1 传热学基本理论22-23
• 2.2 传热问题的三种边界条件23
• 2.3 热力耦合分析方法23-26
• 2.4 模具磨损相关理论26-33
• 2.4.1 磨损机理及分类26-28
• 2.4.2 模具磨损的过程28-29
• 2.4.3 磨损量的评定29-30
• 2.4.4 磨损计算理论30-33
• 第3章 高强钢热成形模具磨损分析33-47
• 3.1 有限元模型33-36
• 3.1.1 几何模型33-34
• 3.1.2 网格模型34
• 3.1.3 材料模型34-35
• 3.1.4 接触及初始条件35-36
• 3.2 模具磨损分析36-39
• 3.2.1 Archard磨损理论36-37
• 3.2.2 磨损结果分析37-39
• 3.3 热成形工艺参数对磨损的影响39-46
• 3.3.1 冲压速度对磨损的影响40-41
• 3.3.2 板料初始成形温度对磨损的影响41-42
• 3.3.3 冷却水温对磨损的影响42-43
• 3.3.4 摩擦系数对磨损的影响43-44
• 3.3.5 模具硬度对磨损的影响44-45
• 3.3.6 模具温度对磨损的影响45-46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 热成形模具磨损的工艺参数灵敏度分析47-61
• 4.1 试验设计47-49
• 4.1.1 全因子设计47
• 4.1.2 中心组合试验设计47-48
• 4.1.3 正交试验48
• 4.1.4 拉丁超立方设计48
• 4.1.5 最优拉丁超立方设计48-49
• 4.2 响应面近似模型49-51
• 4.3 响应面近似模型的误差分析51-52
• 4.4 灵敏度分析方法52-56
• 4.4.1 局部灵敏度分析方法53-54
• 4.4.2 全局灵敏度分析方法54
• 4.4.3 sobol灵敏度分析方法54-56
• 4.5 基于多项式响应面法和sobol法的灵敏度分析56-60
• 4.5.1 建立多项式响应面模型56-58
• 4.5.2 sobol法灵敏度系数计算58-60
• 4.6 本章小结60-61
• 第5章 工艺参数优化设计61-68
• 5.1 最优拉丁超立方试验设计61-63
• 5.2 建立多项式响应面模型63
• 5.3 基于遗传算法的工艺参数优化设计63-67
• 5.3.1 遗传算法简介63-65
• 5.3.2 遗传算法在工艺参数优化上的应用65-66
• 5.3.3 遗传算法在多目标优化中的应用66-67
• 5.4 本章小结67-68
• 总结与展望68-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-75
• 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文75

【参考文献】

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本文编号：527050