冲压加工工艺的智能化发展.doc

.冲压加工工艺的智能化发展 摘要 通过对冲压工艺技术工艺的分析,以及对冲压成型近30年来取得的成果的回顾，分析了冲压工艺学的发展特点, 并结合作者对冲压工艺的了解对冲压工艺技术的发展做了展望。关键字：加工特点，神经网络算法, 智能化引言：近年来，随着对发展先进制造技术的重要性获得前所未有的共识以及计算机技术的发展，通过与高新技术的结合，冲压成型在方法和体系上开始发生很大变化。计算机技术、信息技术、现代测控技术等冲压领域的渗透与交叉融合，推动了先进冲压成形技术的形成和发展，加快了金属钣金工艺实现规模化、批量化乃至个性化生产的进程。随着神经网络算法以及模糊算法等的发展，以及控制科学、计算机科学与板材成型理论的有机结合的综合技术的发展，板料冲压成型智能化发展已经成为板料冲压成型的一个新的发展方向。 冲压成形智能化是塑性成形技术、控制技术及计算机技术的多学科交叉的产物。近年来，科学技术突飞猛进，特别是计算机技术更是日新月异，无论是硬件的计算速度还是软件的功能都有了长足的进步 这些相关学科的迅速发展已为传统的加工业实现更为先进的智能化控制创造了先决条件。将板材成形理论与控制技术和计算机技术有机地相结台，就能够实现冲压成形的智能化控制。1、 冲压工艺的加工特点：冲压加工是一种金属塑性加工工艺，其坯料主要是板材、带材、管材及其他型材，是利用安装在压力机上的冲模，通过施加压力，在瞬间完成加工过程，把原材料加工成所需要的零件形状和尺寸的成品或半成品的工艺过程。其应用范围极广，从精细的电子元件、仪表指针到汽车的覆盖件和大梁、高压容器封头及航空航天器的蒙皮、机身等，均需冲压加工。目前用冲压工艺所获得的制品，在现代汽车、拖拉机、电机电器、仪器仪表及无线电电子产品和人们日常生活中，都占有十分重要的地位。 经过上世纪对冲压工艺的发展，冲压工艺也形成了自己独特的加工特点：1、采用冲压加工方法，在压床简单冲压下，可以得到壁薄、重量轻、刚性好、表面质量高、形状复杂、用其他加工方法难以加工的工件。如汽车的前顶盖、车门等薄壳零件。2、冲压件的尺寸精度是由模具保证的，制出的零件一般不进一步加工，可直接用来装配，而且有一定精度，具有互换性。因此，冲压加工的尺寸稳定、互换性好。3、在耗材不大的情况下，能得到强度高、足够刚性而重量轻、外表光滑美观的零件，因此，工件的成本较低。4、冲压加工一般不需要加热毛坯，也不像切削加工那样，大量切削金属，所以它不但节能，而且节约金属。操作简单，劳动强度低，材料利用率高（一般为70%85%）。5、生产效率高，可实现制品与零件的高速度大量的生产。冲床冲一次一般可得一个零件，而冲床一分钟的行程少则多次，多则几百次。同时，生产出的毛坯和零件形状规则，便于实现机械化和自动化。最近几年发展起来的简易冲模、组合模具、锌基合金冲模等为单件大批量生产创造了条件，因此，产品造价成本低。然而冲压工艺和其它加工方法一样，也有其自身的局限性，如：冲模结构比较复杂，制造周期长，模具价格偏高，在单件小批量、多品种生产时经济上不合算。为了完善和扩充冲压工艺的优点，克服其缺点，结合现阶段高新技术的发展，冲压工艺正在进行着新的革新。2、 冲压成型智能化发展趋势： 在计算机技术以及数控技术的发展，以及与高新技术的结合。21世纪的冲压技术将以更快的速度持续发展，发展的方向将更加突出“精、省、净”的需求，适应模具产品“交货期短”、“精度高”、“质量好”、“价格低”的要求服务。为了满足板料成型新的要求，智能化发展得到新关注。2.1 适应控制对冲压的发展 随着对冲压对象的智能化研究不断深入 ，从载荷一位移曲线出发根据由弹塑性力学模型导出的弯曲及其回弹理论公式，开发出了可对压机冲头的位移进行有效的实时控制的适应控制方法。在这方面，美国的KAS telson做了大量的工作并取得了很大的进展。Stelson等人提出了一种混台型控制方法该种方法兼有反馈控制法和模型控制法的优点，同时克服了两者的某些缺点。这种方法避免了反复加载和角度监测的麻烦，而且成功地适应了被弯曲板坯性能有波动的情况。例如，对于弯曲成形，回弹是不可避免的工艺问题。适应控制能够很好地解决回弹问题，并能对弯曲回弹智能化的控制。2.2 数据库的应用在弯曲过程初期，先对材料特性进行实时识别随后的成形过程中就可以实现适应控制。其工作原理是，先用模型模拟法进行数值计算，建立无量纲数据库，在弯曲加工时再输入坯料和模具的尺寸形状参数，然后根据该数据库建立检索文件。检索文件可以对传感器在线监测的弯曲角和冲头行程所对应的n值进行检索和推定，从而确定由n值和冲头载荷所决定的材料强度系数B值，再预测出弯曲后的回弹量，以确定冲头的最终行程，对精确化，实时化控制弯曲回弹有了很大的促进作用。2.3神经网络及模糊算法的应用 作为最新的动态，应用技术的发展方向是利用神经网络理论来提高加工精度。如前所述，为了实现实时控制首先必须建立简单的数学模型。为建立这种模型，必须采用大量的假设条件，使各种影响因素简化 因此，这种数学模型适用范围窄，所能顾及的影响因素不完备。在实际弯曲的过程中，象 弹量等反映加工精度的量与板坯尺寸、材料性能 模具形状、润滑条件及环境温度等因素之间的关系是非线性的。为了描述这种复杂的非线性关系，需采用神经网络系统。 由此可见，综合应用数值模拟、数据厍、神经同络等技术，可能是