铝合金副车架内高压成形工艺数值仿真关键参数优化

本文主要探讨了大数据和算法在铝合金副车架内高压成形工艺数值仿真研究中的应用。随着汽车轻量化趋势的日益明显，内高压成形技术因其能够实现结构与材料的双重轻量化，成为现代汽车制造业的重要手段。铝合金，特别是AA5182-O合金，因其良好的成形性能和轻质特性，被选作内高压成形工艺的理想材料。 研究首先聚焦于铝合金在温热状态下的成形性提升机制，通过采用Fields和Backofen提出的双幂函数本构方程来描述热态下铝合金的强化行为。利用M・K理论和Barlat's YLD2000屈服准则，研究人员预测不同温度下铝合金板的成形极限，以此作为材料失效的判断标准，并确定最适宜的内高压成形温度，以确保工艺的高效性和产品质量。 针对弯曲轴线异型截面的管件形状，文章详细分析了包括四边形、多边形、椭圆和不规则截面等多种类型，指出这些形状都可以通过过渡圆角来描述。通过DYNAFORM有限元数值仿真软件，研究者模拟了矩形截面内高压件的成形过程，着重探究了摩擦系数、过渡圆角以及加载路径等因素对管壁厚度分布和壁厚变化的影响，以优化工艺参数和降低缺陷的发生。 为了实际应用，文章结合冲压拼焊副车架的刚度强度分析和安装位置需求，构建了内高压成形工艺副车架的几何模型。通过数值仿真，作者对预弯曲、预压和管材内高压成形这三个关键步骤进行了深入分析。在成形过程中遇到的问题和缺陷，如局部过薄或过厚，被逐一解析其成因，从而调整几何设计，优化预压模具和加载路径，以期达到理想的成形效果。 该研究为铝合金弯曲轴线异形截面管件的内高压成形提供了实用的参数设定指南，有助于理解和解决成形过程中可能出现的问题，提升了成形质量和工艺效率。本文的工作在推动铝合金副车架轻量化技术的发展和优化方面做出了重要贡献，体现了大数据和算法在复杂工艺仿真中的核心作用。