大数据-算法-某铝合金副车架内高压成形工艺数值仿真研究.pdf

【大数据-算法在铝合金副车架内高压成形工艺中的应用】 内高压成形工艺（Hydroforming）是一种先进的金属成形技术，尤其在汽车工业中广泛应用，因为它能实现复杂几何形状的零件制造，同时提高零件的结构强度和轻量化。在铝合金副车架的生产中，内高压成形工艺具有显著的优势，比如降低制造成本、提升结构刚度和精度。本文重点探讨了在大数据和算法支持下的铝合金内高压成形工艺的数值仿真研究。 在铝合金内高压成形工艺中，AA5182-O合金因其良好的热成型性能而被选为材料。该合金在温热状态下的成形性增强，主要归功于其在高温下表现出的强化行为。Fields 和Backofen提出的双幕函数本构方程用于描述这种强化行为，通过这个方程，可以预测不同温度下AA5182-O铝合金板的成形极限，从而选择最佳的成形温度。 在工艺过程中，铝合金管材的截面形状至关重要。常见的截面形状包括四边形、多边形、椭圆和不规则形状，它们通常由直边和过渡圆角组成。利用DYNAFORM有限元软件进行数值模拟，可以深入分析矩形截面管件在内高压成形过程中的材料流动情况和壁厚分布，探究摩擦系数、过渡圆角以及加载路径等因素对壁厚的影响。这些因素的精确控制有助于减少缺陷的产生，优化产品的成形质量。 副车架的设计需要考虑其刚度、强度和安装位置。通过分析传统冲压拼焊副车架的性能，结合内高压成形工艺的需求，建立出适合的几何模型。在模拟分析过程中，预弯曲、预压和管材内高压成形三个工序被详细研究。针对可能出现的缺陷，如壁厚不均或形变过大，通过调整几何形状、优化预压模具设计和加载路径，可以进一步改进成形效果，实现理想的铝合金内高压副车架。 本文的研究不仅提供了关于铝合金弯曲轴线异形截面管件内高压成形工艺参数设定的指导，还对缺陷成因进行了深入分析，为优化成形质量积累了宝贵的经验。通过大数据的计算和算法的应用，能够更精准地预测和控制成形过程，提高铝合金副车架的生产效率和产品质量，推动了汽车轻量化制造的发展。