基于连续损伤力学的板材成形过程损伤分析

采用Hill二次正交异性屈服函数，考虑损伤是各向同性的，建立起正交异性的弹塑性损伤模型．对某类型IF钢板进行了单拉、胀形和平面应变的3种成形实验，并结合密度测定方法，得到3种成形方式下的一系列密度损伤值．最后，将理论计算预测的损伤随累积塑性应变变化曲线和实验数据进行了比较和分析，并讨论了应变增量比、材料厚向异性指数对应力状态函数的影响。     

影响板料冲压成形因素的有限元分析

板料在冲压成形过程中经常出现起皱、鼓包及拉裂等缺陷。板料成形过程包括了非常复杂的物理现象，涉及力学中的几何非线性、物理非线形和边界非线性，很难用解析法研究。利用大型非线性有限元软件ANSYS／LS—DYNA，对板料拉深过程进行了数值模拟，分析了成形后可能发生的缺陷，讨论了冲压速度、摩擦系数及压边力等因素对板料成形质量的影响。结果表明，凸模和凹模交界处的板料首先变形。应力及应变最大值出现在凸模圆角部位外侧板料上。板料凸缘增厚量最大，凹模圆角处板料减薄量最大；凸模与板料间摩擦系数越大，边缘应力越大，板料凸缘越不易起皱，而侧壁应力受凸模与板料间摩擦系数的影响较复杂；适当的增加凸模虚拟模拟速度可以提高计算效率。且能够保证计算精度。     

基于RBF神经网络模型的板料成形变压边力优化

为了解决变压边力优化过程中RBF(radial basis function )神经网络隐层节点训练难的问题,利用人工智能算法的优越性,建立了基于人工免疫算法的RBF神经网络,并将其用于非线性函数的逼近中.结合分块压边圈与改变压边力控制技术,通过Dynaform软件进行数值模拟获得成形数据,建立了变压边力与成形质量之间的RBF神经网络近似模型.利用人工免疫智能算法对该近似模型进行优化,获得最优压边力参数.将该方法应用于S形梁冲压成形中,与优化前的结果进行比较,采用优化后最优变压边力可以抑制起皱,最大起皱量减少了89.53%.      

板材成形模拟中模具曲面的描述和光顺

为解决在有限元中曲线、曲面的描述和光顺问题，提出一种适合有限元模拟的模具曲面修正方法．采用基于点的曲面表达方式描述模具曲面，利用原始型值点与修正后的型值点之间的误差描述光顺，并利用ABAQUS软件建立了相应的计算机模拟系统．模拟结果表明，该系统适用于采用有限元模拟模具曲面修正．