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汽车后桥横梁冲压回弹控制与工艺参数优化研究 摘要 回弹是汽车覆盖件冲压成形中存在的一种主要质量缺陷。由于零件的最终 形状取决于成形后的回弹量，故回弹现象的存在对零件的形状、尺寸精度有着 重要影响，也给焊装、总装等后续工序顺利进行带来困难。因此，为了提高零 件成形精度，保证整车装配效率，需对板料回弹问题进行准确预测和有效控制。 本文以某型汽车后桥横梁为研究对象，借助有限元模拟手段，基于工艺控 制法对汽车覆盖件回弹问题开展研究，重点探讨智能优化技术在回弹控制问题 上的应用。首先以多段连续布置的等效拉延筋为优化对象，结合均匀试验设计、 响应面法和多目标遗传算法，对横梁拉延成形工艺多目标优化进行研究，得到 了拉延筋阻力的合理分配；在此基础上，利用多种神经网络技术和响应面法建 立了横梁冲压成形关键工艺参数与零件平均回弹量之间的关系模型，并对各种 建模方法进行对比，获得了较理想的横梁回弹预测模型；以对横梁回弹有重要 影响的6 个工艺参数为待优化对象，以有效减小零件回弹量为目标，运用遗传 算法、免疫算法、群智能算法、模拟退火算法等求解工艺参数最优组合，经过 对各算法寻优性能和优化结果进行分析、比较，得到了一套可行的工艺参数组 合方案，实现了横梁回弹的有效抑制。 本文通过运用多种智能优化技术研究回弹控制方法，解决了目前存在的工 艺参数优化技术单一的问题，对实际生产中的模具设计和工艺准备具有一定参 考价值。 关键词；横梁拉延筋回弹预测回弹控制神经网络智能优化 s p r i n g b a e kc o n t r o la n dt e c h n o l o g i c a lp a r a m e t e r so p t i m i z a t i o nf o r a u t oc r o s s b e a ms t a m p i n gp r o c e s s a b s t r a c t s p r i n g b a c ki s o n eo ft h em a i nq u a l i t yd e f e c t si nt h es t a m p i n gp r o c e s so f a u t o m o b i l ep a n e l s ，w h i c hd e t e r m i n e st h ef i n a ls h a p eo fp a r t sf o r m e d c o n s i d e r i n g t h a ts p r i n g b a c kh a sg r e a ti n f l u e n c eo np r o d u c ts h a p ea n dd i m e n s i o n a lp r e c i s i o n ， a n dw h i c hb r i n g sd i f f i c u l t i e st os u b s e q u e n tw e l d i n ga n da s s e m b l i n gp r o c e d u r e ，h o w t op r e d i c ta n dc o n t r o ls p r i n g b a c ki ns t a m p i n gb e c o m e sm o r en e c e s s a r yt oi m p r o v e t h ec o m p o n e n t s q u a l i t ya n de n s u r et h ea s s e m b l i n ge f f i c i e n c y i nt h i sp a p e r , a u t oc r o s s b e a mi sr e g a r d e da st h er e s e a r c ho b je c t ，a n dp r o c e s s c o n t r o lm e t h o da n df e mi sa d o p t e dt os t u d ys p r i n g b a c ko fa u t o m o b i l ep a n e l s t h e a p p l i c a t i o n o f i n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g y i n s p r i n g b a c k c o n t r o li s d i s c u s s e dm a i n l y t h ee q u i v a l e n td r a w b e a dr e s t r a i n i n gf o r c em o d e li so p t i m i z e d f i r s t l y ，a n dt h er e a s o n a b l ea r r a n g e m e n to ff o r c e i so b t a i n e da c c o r d i n gt ot h e c o m b i n a t i o no fu n i f o r md e s i g n ，r e s p o n s es u r f a c em e t h o d o l o g ya n dm u l t i o b j e c t i v e g e n e t i ca l g o r i t h m b a s e do nt h i s ，t h em a t h e m a t i c a lm o d e lb e t w e e nk e yp r o c e s s p a r a m e t e r sa n dt h em e a ns p r i n g b a e ko fc r o s s b e a mi s b u i l tb ym e a n so fn e u r a l n e t w o r kt e c h n o l o g ya n dr e s p o n s es u r f a c em e t h o d o l o g y t h ei d e a ls p r i n g b a c k p r e d i c t i o nm o d e li sg a i n e dt h r o u g hc o m p a r i n ga l lo fm o d e l i n gm e t h o d s w i t hu s i n g g e n e t i ca l g o r i t h m ，i m m u n ea l g o r i t h m ，s w a r mi n t e l l i g e n c et h e o r ya n ds i m u l a t e d a n n e a l i n ga l g o r i t h m ，s i xp r o c e s sp a r a m e t e r sw h i c hh a v ei m p o r t a n te f f e c t o n s p r i n g b a c k a r eo p t i m i z e da i m i n ga tm i n i m i z i n gs p r i n g b a c ko fc r o s s b e a m f r o m w h i c h ，af e a s i b l es c h e m ef o rs t a m p i n gi so b t a i n e db ya n a l y z i n ga n dc o m p a r i n g p e r f o r m a n c eo f e a c ha l g o r i t h m t h eo p t i m i z a t i o nr e s u l ts h o w st h a tt h es p r i n g b a c k o fc r o s s b e a mi sc o n t r o l l e de f f e c t i v e l y t h es t u d ys o l v e st h ep r o b l e mt h a tt h eo p t i m i z a t i o nm e t h o df o rs p r i n g b a c k c o n t r o li ss i n g l ea tp r e s e n tw i t hu s eo fs e v e r a li n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g i e s ， a n di ss i g n i f i c a n tt od i ed e s i g na n dt e c h n i c a lp r e p a r a t i o ni np r a c t i c e k e yw o r d s ：a u t oc r o s s b e a m ，d r a w b e a d ，s p r i n g b a c kp r e d i c t i o n ，s p r i n g b a c kc o n t r o l ， n e u r a ln e t w o r kt e c h n o l o g y ，i n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nt e c h n o l o g y v 图1 1 图2 一l 图2 2 图2 3 图2 4 图2 5 图2 6 图2 7 图2 8 图2 9 图2 1 0 图3 1 图3 2 图3 。3 图3 - 4 图4 1 图4 2 图4 。3 图4 - 4 图4 5 图4 6 图4 7 图5 1 图5 2 图5 - 3 图5 - 4 图5 5 图5 6 图5 7 图5 8 图5 - 9 图5 1 0 图6 1 图6 2 插图清单 板料回弹量的表征方法3 某型汽车后桥横梁零件模型一1 2 横梁拉延工艺仿真模型1 2 分段拉延筋模型1 3 横梁拉延成形多目标优化流程图1 4 第一目标函数变化图1 7 第二目标函数变化图1 7 3 2 组最优解的第一、第二目标函数值1 8 成形极限图1 8 横梁整体回弹位移量1 8 优化前后回弹示意图1 9 b p 神经网络结构模型2 2 径向基神经元结构模型2 3 高斯函数图2 3 g r 神经网络结构模型2 3 横梁回弹层次优化模型3 3 相邻迁移拓扑一3 4 基于个体迁移的遗传算法优化流程图3 5 横梁回弹控制中遗传算法优化对比3 6 基于i g a 的横梁回弹控制流程3 9 基于i c s a 的横梁回弹控制流程4 0 克隆算子在工艺参数优化中操作过程4 0 基于p s o 的横梁工艺参数优化流程4 3 惯性权重模型p s 0 中粒子进化过程4 5 收缩因子模型p s o 中粒子进化过程- 4 6 随机惯性权重取值p s o 中粒子进化过程4 7 两种p s o 算法拓扑结构- 4 8 邻域拓扑p s o 中粒子进化过程4 8 带速度限制比例项的自适应p s o 中粒子进化过程4 9 带加速因子的自适应p s o 中粒子进化过程一5 l 基于蚁群算法的横梁工艺参数寻优过程5 3 基于a c a 的横梁回弹控制流程5 4 模拟退火算法m a t l a b 代码”5 5 s a g a 中优良个体的模拟退火过程5 7 x 图6 3p s o s a 中粒子寻优过程一5 8 图6 - 4横梁回弹控制中p s 0 优化对比5 9 图6 5a c o s a 中蚂蚁移动过程6 0 图6 - 6横梁回弹控制中a c o 优化对比”6 0 图6 7基于s a i a 的横梁回弹控制流程6 1 表格清单 表2 1 5 18 2 与0 8 a 1 主要机械性能对比1 2 表2 2均匀试验设计“1 5 表2 3包含3 2 组非劣解的p a r e t o 最优解集，1 7 表2 4m o g a 最优解18 表3 1工艺参数及其取值范围2 5 表3 2横梁回弹预测建模正交试验安排2 6 表3 3正交试验设计的极差分析结果2 7 表3 - 4正交试验设计的优化方案2 7 表3 58 组神经网络训练补充样本2 8 表3 - 65 组神经网络检测样本2 8 表3 7神经网络测试结果3 0 表3 - 8横梁回弹预测建模对比3 0 表4 1基于实值编码的遗传算法个体取值3 4 表4 2基于遗传算法的横梁工艺参数优化解及回弹量一3 6 表4 3i g a 基本术语及其在横梁回弹控制问题上的对应含义一3 7 表4 - 4免疫遗传算法初始抗体群组成3 9 表4 5基于免疫算法的横梁工艺参数优化解及回弹量”4 1 表5 - 1p s o 基本术语及其在横梁回弹控制问题上的对应含义一4 3 表5 2 横梁回弹控制问题中p s o 粒子取值4 5 表5 3基于两种标准粒子群算法的横梁工艺参数优化解及回弹量4 6 表5 - 4基于改进粒子群算法的横梁工艺参数优化解及回弹量一5 1 表5 5a c a 基本术语及其在横梁回弹控制问题上的对应含义5 2 表5 - 6横梁回弹控制问题中a c a 蚂蚁取值5 4 表5 7基于蚁群算法的横梁工艺参数优化解及回弹量一5 4 表6 一l基于模拟退火遗传算法的横梁工艺参数优化解及回弹量5 8 表6 2基于模拟退火粒子群算法的横梁工艺参数优化解及回弹量5 9 表6 3基于模拟退火蚁群算法的横梁工艺参数优化解及回弹量6 0 表6 4基于模拟退火免疫算法的横梁工艺参数优化解及回弹量6 2 x i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 金月巴至些太堂 或 其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所 做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签字： 字日御年瑚日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金匿王些太堂有关保留、使用学位论文的规 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被 查阅或借阅。本人授权金壁王些盔堂可以将学位论文的全部或部分论文内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇 编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 签字同期卸年 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 导师签名：雳叫 签字日期：舻 i i i 电话： 邮编： 签、堕 杆 致谢 在本文完稿之际，首先向我的导师刘全坤教授的辛勤培养与无私关怀表示 衷心的感谢! 在我两年半的硕士研究生学习期间，无论是从专业课程学习、论 文选题、课题研究思路确定，还是到学术论文发表、硕士论文成稿以及日常生 活中，始终受到了导师的亲切关怀和悉心指导。恩师渊博的专业知识、严谨的 治学态度、精益求精的工作作风以及非凡卓越的敬业精神，深深教育和激励着 我，使我受益匪浅，并将继续对我以后的学习、生活产生深刻的影响。“教诲如 春风，师恩似海深”，在此，谨向我的恩师致以由衷的谢意和诚挚的祝福! 特别感谢在课题研究中给予我指导和帮助的薛克敏教授、李萍教授、陈文 琳副教授、陈忠家副教授等，他们都给我提供了宝贵的建议。同时感谢材料学 院翁洁老师、聂爱琴老师、王强高级工程师等在日常学习和生活中给予我的关 心和帮助! 。 我也要感谢胡龙飞师兄在课题研究和平时生活上对我的指导和关心，师兄 深厚的专业功底、踏实的学习作风和高效的学习方法给我很多启发和帮助，感 谢e t a 中国刘克素高级工程师、江淮汽车苗量硕士在数值模拟上对我的指导。 衷心感谢师兄王成勇、胡成亮、王世东、陈从升等，师姐尹洁林、冯秋红、 程伟、任凤梅等，以及本届肖福成、舒洁、汪泽波、祝慧及其他同学、朋友和 韩豫、李亨、赵雅丽、张金宝、唐凯等师弟师妹们在学习和生活上给予我的关 心和帮助。 深深感谢我的父母，他们在精神上和经济上始终给予了我巨大的支持和鼓 励，使得我能专心和顺利完成学业，深深地感谢他们对我的教育和培养，我取 得的每一个进步都与他们分享! v i 作者：郑超 2 0 0 7 年1 1 月 第一章绪论 1 1 引言 板料塑性成形是利用金属板材在固体状态下的塑性，通过模具及外力作用 制成零件的一种加工方法，不仅具有较高的生产效率，而且能获得比切削加工 等生产手段更高的材料利用率，故在国民经济中得到广泛应用，尤其在汽车、 五金、船舶、航空航天等工业部门，是必不可少的加工手段之一l lj 。 汽车覆盖件冲压成形是板料塑性成形方法在汽车工业上的一类应用，统计 表明，在汽车制造中有6 0 7 0 的零件是利用冲压工艺生产得到的。汽车覆盖 件主要指构成驾驶室和车身的表面零件，也包括覆盖发动机和底盘的某些表面 零件，分外覆盖件和内覆盖件两大类。汽车覆盖件不仅要求外观质量高，而且 在配合精度、形状与尺寸的一致性以及互换性方面，也有较一般冲压件生产不 同的要求【2 】。汽车覆盖件冲压成形是汽车生产中的主要环节，决定着车身的尺 寸精度、形状精度和表面质量，影响着汽车的制造成本、整车性能和新车型的 研发周期等。由于汽车覆盖件大多为空间三维曲面结构，形状复杂不规则，这 使得在冲压生产过程中板料变形状况复杂多交，变形规律不易掌握，易出现多 种质量问题。 回弹是汽车覆盖件冲压成形中存在的一种主要质量缺陷，是冲压模具制造 和工艺参数确定时非常棘手的问题。由于冲压件的最终形状取决于成形后的回 弹量，故回弹现象的存在对零件的形状、尺寸精度有着重要影响，也给焊装等 后续工序顺利进行带来困难，影响整车装配效率。对于起皱和破裂这两类常见 质量缺陷，人们对其产生机理和控制手段已有了较深入和成熟的研究，回弹问 题由于涉及到对零件回弹量的准确预测，且不同材料和不同形状的冲压件回弹 规律差别较大，这给回弹的抑制对策研究带来很大困难。 回弹现象的探讨既有工业生产对解决该问题的迫切需要，也受到学术界对 该问题认识不断深化的推动，已成为当前覆盖件成形质量控制方面的一个热点 问题。2 0 世纪9 0 年代初期，随着汽车行业竞争日益加剧和人们对汽车性能要 求的不断提高，美国m i c h i g a n 大学吴贤铭教授提出了旨在降低车身综合制造偏 差的“2 r a m ”工程计划，试图将综合装配尺寸误差控制在2 r a m 以内p j ，这无形 中提高了对冲压件成形精度的要求，使得影响零件制造偏差的回弹现象成为亟 待解决的关键问题。近年来，出于节能、环保和安全性等考虑，高强度钢板和 铝合金板在汽车工业中逐渐得到广泛应用，如美国和日本通过广泛使用低合金 高强度钢板，使汽车车身零件板厚由1 o 一1 2 m m 减薄到o 7 0 8 r a m ，车身重量 减轻2 0 4 0 ，可节约汽油2 0 以上【4 l 。汽车轻量化成为2 1 世纪汽车技术的前 沿和热点问题。由于上述两类材料相对传统用钢板具有不同的材料性能和成形 特性，回弹问题更为突出，对模具设计和工艺制定提出了更高要求。 当前蓬勃发展的有限元数值模拟技术为回弹问题的探讨和解决提供了新途 径，三年一届的三维板料成形数值模拟国际会议( i n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo i l n u m e r i c a ls i m u l a t i o no f 3 - ds h e e tf o r m i n gp r o c e s s ，n u m i s h e e t ) 逐年加大了 对回弹预测和回弹数值模拟精度的考察权重，其中n u m i s h e e t 2 0 0 5 的三个标 准考题都与回弹计算有关，涉及到高强度钢板和铝合金板的成形和回弹模拟。 综上可以看出，板料回弹问题的研究具有巨大的经济效益和重要的理论价值。 因此，利用有限元模拟技术对汽车覆盖件冲压成形后的回弹变形进行准确 模拟，建立成形工艺参数与零件回弹量之间的关系模型，在此基础上运用优化 技术研究回弹控制方法以提高零件成形精度，为实际生产中的模具设计制造和 工艺准备提供参考，对于降低汽车制造成本、缩短产品研发周期、保障整车装 配质量和提高产品市场竞争力具有重要意义。 1 2 板料回弹一般问题 1 2 1 板料回弹机理 回弹是冲压成形中不可避免的一种物理现象。板料在冲压成形时发生的变 形由弹性变形和塑性变形两部分组成，外力卸载后，塑性变形区的材料保存残 余变形使零件成形，而弹性变形区材料以及塑性变形区材料的弹性变形部分将 发生弹性恢复，使冲压件形状、尺寸发生与加载时变形方向相反的变化，这种 现象称为回弹【5 】。回弹可发生在任一种冲压成形过程中，如弯曲、拉深、翻边、 胀形、扩口和缩口等。 1 2 2 板料回弹分类 按照板料冲压成形方式可将回弹现象细分成弯曲回弹、拉深回弹、翻边回 弹、切边回弹等，实际零件也可能同时包含几种回弹形式。 在汽车覆盖件整个生产过程中，上述回弹形式都有可能存在，这不仅使覆 盖件成形质量控制变得复杂困难，在进行下一工序时还需要考虑上步工序给半 成形件带来的回弹问题，大大增加了修模时间，影响到生产流程的顺利进行。 1 2 3 板料回弹量的表征方法 一个能够客观全面地反映零件回弹量的评价指标，对于认识具体零件的回 弹问题、研究回弹控制方法及评价该方法的有效性极其重要。对于汽车覆盖件 这类典型的3 d 复杂曲面冲压件，一般采取两种方法：一种是在零件重要部位 截取剖面。然后沿用2 d 冲压件回弹的评价方法衡量其回弹量的大小，如对于 侧壁和法兰部位可采用回弹角度量，对于底面可根据相对同一位置的弧高变化 来评价，如图1 1 所示；另一条途径是以整个型面上各点在某一方向上回弹 前后发生的位移量来衡量。这两种方法都存在一定的局限性，前者仅考虑局部 重点部位，难以描述零件的整体回弹趋势；后者评价结果依赖于测量参考点的 2 选取情况。实际评价时可综合运用上述两种方法，以从不同角度获得对具体零 件回弹量的全面认识。 a ) 回弹角 b ) 弧高 图1 一l 板料回弹量的表征方法 1 2 4 板料回弹的影响因素 将板料冲压成形时影响回弹的各种因素进行归纳，可分为材料、模具和工 艺三大类。材料类包括材料的力学性能和几何形状，如弹性模量、屈服强度、 硬化指数、强化系数、各向异性系数和板料厚度等：模具类指与成形模具相关 的因素，如模具圆角、工艺补充面和压料面轮廓形状等；工艺类涵盖成形时影 响回弹的各种工艺因素，如模具与板料间的摩擦润滑条件、模具间隙、拉延筋 尺寸及布局、压边力和冲压速度等。由此可见，在板料冲压成形时，影响零件 回弹量大小的因素不仅数目繁多，各因素对回弹的影响机理与相关程度也各有 特点，并且因素间还可能存在着相互作用，这给回弹问题的准确预测和有效控 制带来了困难，有必要通过理论研究与实际生产的有机结合，寻求对回弹现象 实用高效的解决方案。 1 3 板料回弹研究概况 1 3 1 回弹力学本质及解析研究 国内外对于板料回弹问题的探讨，是从塑性弯曲理论和回弹解析研究着手 的。在2 0 世纪5 0 年代，r h i l l 、f p r o s k a 、ej g a r d i n e r 等人的工作奠定了板 料弯曲及回弹分析的理论基础，几十年来随着研究者对该问题认识不断深入， 新的方法、理论不断涌现。近年来，m gl e e 等 6 1 提出弯曲回弹问题的一维分 析方法，可对弯曲、拉伸一弯曲和多道次弯曲中的回弹现象进行分析。m c o l i v e i r a 等1 7 j 利用n u m i s h e e t 2 0 0 5 中的标准考题3 研究了不同硬化模型对回 弹预测精度的影响。j w y o o n 【3 】对b a r l a t 提出的两种新的各向异性屈服准则进 行了研究，应用在铝合金件回弹分析上收到很好效果。国内如文献 9 】利用随动 强化本构方程，采用数值方法确定拉弯的应力分布并由此计算回弹，同时分析 了包辛格效应对板材拉弯回弹的影响。李文平【l 。】从变分原理出发，推导出板料 弯曲回弹的势能原理和余能原理方程，在直梁弯曲回弹问题计算上得到正确结 果，并为进一步计算板料复杂变形回弹奠定了理论基础。 1 3 2 有限元模拟技术在回弹研究中的应用 有限元数值模拟技术的引入为推动回弹问题的探讨和解决提供了有力工 具。应用数值模拟方法对板料冲压成形过程进行模拟，可以预知材料的流动趋 势、应力应变分布、板厚变化、模具受力及冲压件可能出现的缺陷等，为准确 预测各种成形参数对冲压件成形质量的影响，进而优化工艺参数和模具结构提 供了一种有效手段。目前该领域研究可分为两大类，一部分研究者致力于有限 元模拟技术本身的研究，通过改进现有的材料模型、单元类型、接触处理方法、 回弹算法等或提出新的技术来提高回弹计算的精度。有限元仿真中材料模型对 板料力学性能描述是否准确对回弹计算精度有重要影响，k c h u n g 等】对传统 硬化模型进行修正，提出一种新的混合硬化模型，应用表明有效提高了回弹计 算的准确性。在计算单元方面，d w p a r k 等i t 2 1 通过分析板料流经模具圆角部 分的变形情况，提出一种增加了弯曲变形描述能力的四节点壳单元，可适当降 低模型单元尺寸划分要求，提高计算效率。成形仿真时为缩短计算时间，模拟 软件一般采取增大模具冲压速度的处理方法，由此引起的惯性效应对回弹的准 确计算有重要影响，w l x u t l 3 1 分析后提出，为降低系统中的惯性效应，凸模 虚拟冲压速度以不超过l m m m s 为好。张冬娟1 1 4 l 从理论上分析了凸模虚拟速度 和板料虚拟密度对板料变形能的影响，采用显隐式算法模拟了不同条件下的变 形过程，认为为确保回弹计算精度，应使虚拟动能控制在一定范围内。另一部 分研究者借助有限元方法对回弹现象进行数值模拟，研究成形工艺对回弹的影 响机理，探讨回弹控制方法，以获得比实际试错法更快捷的解决方案。s w il e e 等纠运用有限元技术对翻边成形中回弹导致的翻边部分翘曲问题进行研究，并 结合正交设计方法对影响因素进行讨论。刘迪辉【l6 】在其博士论文中，对有限元 仿真模型中的等效拉深筋问题进行了系统探讨，在进行拉深筋影响试验和翻边 试验基础上分析了拉深筋对回弹问题的影响机理，并提出一种改进的等效拉深 筋模型，能够显著提高回弹计算精度。 1 3 3 回弹预测方法的研究 对回弹变形做出准确预测是有效控制回弹缺陷的前提。在回弹预测方面常 用的研究方法有解析法、实验法和有限元数值模拟方法，近年来人工智能方法 如神经网络技术、模拟退火方法等也在回弹预测方面得到一定运用。文献 1 7 】 将二维截面法用到三维零件回弹的预测上，通过将整个三维零件离散为多个特 征截面，对汽车纵梁的回弹和补偿进行了精确计算。z h a n gd o n g j h a i l 等【l8 】基于 随动硬化理论和b a r l a t 8 9 屈服函数提出一种应力应变本构方程，在 n u m i s h e e t l 9 9 3 中2 d 拉弯问题的回弹预测方面得到很好应用。张铁山i 垤】从 快速预测回弹的角度出发，提出一种基于三次样条的回弹预测方法，对低碳钢 u 形件回弹实例进行预测计算，与d y n a f o r m 仿真结果比较表明该预测方法快 速有效。l i uw e n j u a n 等1 2 0 】利用人工神经网络技术对u 形件回弹进行预测，并 4 运用遗传算法优化网络权重，可以获得更为精确的预测结果。刘克进 2 1 1 运用径 向基函数神经网络建立薄板内凹、外凸翻边回弹预测模型，通过与经验公式和 误差反向传播网络建立的模型比较，说明采用径向基函数网络建模具有更高的 预测精度。文献 2 2 根据覆盖件冲压成形后回弹过程与金属退火过程的强烈相 似性，提出用模拟退火方法对覆盖件进行回弹预测的思想，与实际测量结果对 比验证了方法的合理性。 1 3 4 回弹控制手段的研究 工艺控制法和几何补偿法是板料冲压成形中对回弹缺陷的主要控制方法。 工艺控制法通过对成形边界条件，如坯料初始形状，拉延筋几何尺寸、压边力、 模具圆角及润滑状态等工艺因素进行调整来减小回弹；几何补偿法又称模具於 偿法，通过在一定工艺条件下预测或实测冲压件的回弹量，对模具形状进行整 体或局部修正而使回弹后的零件形状恰好达到设计要求。多年来国内外学者在 回弹控制领域进行了深入研究。刘罡【4 】对汽车覆盖件的回弹问题进行了系统研 究，分别提出基于变压边力的大弯曲件回弹控制方法和基于回弹预测的小曲率 件模具型面设计方法。h a n gs h a w nc h e n g 等【2 列对近年来发展的模具补偿方法进 行了归纳总结，并在工程分析基础上提出一种迭代收敛更快更精确的回弹控制 方法。汪晨 2 4 1 在其博士论文中提出一种模具反向补偿方法，首先计算出板料完 全加载状态下的应力分布，然后用反向回弹后的工件形状作为下一步迭代的模 具形状，对典型零件进行实例验证获得满意结果。李春光【25 】对高强度材料的回 弹补偿问题进行了研究，利用交互式的平均偏差因子直接补偿法可同时实现对 模具的全面补偿与局部补偿，提高了补偿精确性。朱东波【2 6 】针对冲压件回弹缺 陷，建立了3 d 复杂形状板料冲压成形精度闭环控制模型，推导出频域模具回 弹补偿修正算法公式，并结合实验验证了算法的有效性。 1 3 s 智能优化技术在回弹控制中的应用 以神经网络和遗传算法等为代表的人工智能技术近年来受到研究人员的普 遍关注，弓 入到金属塑性成形领域后在模具设计、拉延筋布置、工艺方案评价、 工艺参数优化等方面取得了一定的研究成果。a d o w n e s 等【2 7 】将径向基函数网 络用于冷轧成形中。k m m e w 2 8 j 将进化算法和有限元模拟技术相结合得到优 化的工艺参数组合，减少了简单胀形件的回弹。龚志辉【”1 基于逆向工程技术提 出一种新的回弹评测方式，通过重构实际冲压件的型面并加以强制变形，以获 得与c a d 模型上对应节点的拓扑映射关系，利用遗传算法搜寻求解两个曲面 最佳的相对位置，实现了对冲压件回弹的精确评测。戚鹏【3 0 】对影响回弹的多种 工艺参数和材料性能参数进行详细研究，并运用遗传算法建立了板料弯曲回弹 工艺优化系统。韩利芬【3 l 】将神经网络与遗传算法成功运用在板料冲压成形的反 演问题中。刘伟 3 2 1 在对影响板料成形的各种因素进行系统分析的基础上，建立 了板料成形工艺与模具多目标优化模型，采用遗传算法进行成形和回弹过程的 多目标优化，以轿车翼子板的回弹问题为例验证了优化模型的有效性。 1 4 本课题研究意义和主要内容 1 4 1 基于工艺控制法的回弹研究中存在的问题 本文基于工艺控制法对汽车覆盖件回弹问题开展研究，通过综合分析该领 域国内外研究者的工作可发现，目前已有的研究工作存在如下问题： 1 多数学者的研究对象以二维u 、v 形件为主，对复杂三维形状零件这类 更接近于生产实际的冲压件研究较少。这固然可以通过简化成形部分的要求以 方便得到对回弹现象的认识，却未能将所发现的规律进一步应用到实际产品中， 获得理论成果与生产实践的良好结合。 2 尽管神经网络技术已在回弹预测模型建立中得到了应用，但普遍以采用 误差反向传播神经网络为主，对其它建模方法的研究开展较少，并且缺乏对不 同方法建模精度的横向比较。 3 为实现回弹控制进行的成形工艺参数优化以基于遗传算法为主，其他一 些已在若干科研领域得到很好应用的智能优化技术，如免疫算法、粒子群算法、 蚁群算法、模拟退火方法等，在回弹问题的应用基本空白。 1 4 2 研究内容 汽车覆盖件冲压成形中的回弹问题近年来得到了研究者和工程人员的广泛 重视，对回弹现象的产生机理、各种材料参数和工艺参数对回弹量的影响及有 限元技术在回弹分析中的应用等已有了较多研究，而对回弹预测和回弹控制两 个问题上存在研究不够深入、方法单一等问题。由于实现回弹控制的前提是对 零件回弹量大小及分布进行准确预测，同时考虑到汽车覆盖件这类大型复杂零 件的回弹相对比较复杂，有必要对覆盖件的回弹预测开展深入研究。基于工艺 控制法解决回弹问题的实质是对不同工艺参数进行优化组合，这方面同样存在 以遗传算法为主、研究手段单一的问题，需要进一步加强智能优化技术与回弹 控制的紧密结合，以探讨覆盖侔回弹问题的更佳解决方案。 本文提出“将回弹研究建立在实际产品上”的思想，以某型汽车后桥横梁 为研究对象，针对前述研究中存在的问题确定了课题具体研究内容。通过综合 运用有限元模拟技术、多种回弹预测模型建立方法及多种智能优化技术，从工 艺控制角度对该零件的回弹问题开展系统研究，获得在给定回弹量要求下的最 佳工艺参数组合，从而为实际生产提供参考和指导。 主要研究内容如下： 1 结合均匀试验设计、响应面法和多目标遗传算法，选取多段连续布置的 等效拉延筋为优化对象，对横梁拉延成形工艺多目标优化进行研究。首先建立 多目标优化数学模型，再以d y n a f o r m 软件进行成形一回弹模拟，得到二阶响 6 应面函数，最后采用多目标遗传算法对各段拉延筋阻力进行优化。该多目标优 化模型不仅能够保证零件成功成形，同时由于成形质量的提高也实现了对零件 回弹的初步控制。 2 采用误差反向传播神经网络、径向基函数神经网络、广义回归神经网络、 响应面法和遗传算法优化网络权阈值的误差反向传播网络建立五种回弹预测模 型。选取板料厚度、模具间隙、摩擦系数、凹模圆角、冲压速度和压边力六个 工艺参数为待研究对象，运用正交试验设计方法，通过有限元模拟得到每种工 况下的平均回弹量，结合五种建模方法完成回弹预测模型的建立，并综合比较 选用精度高的模型为后续回弹控制研究使用。 3 针对工艺参数优化技术单一的问题，提出“层次优化策略”，引入如下 共五大类15 种优化方法用于横梁回弹控制： ( 1 ) 遗传算法：包括基于个体迁移的遗传算法和交叉率、变异率随进化代 数变化的自适应遗传算法。 ( 2 ) 粒子群算法：包括两种标准粒予群算法及基于随机惯性权重取值策略 的粒子群算法、邻域拓扑粒子群算法和两种自适应粒子群算法等四种改进算法。 ( 3 ) 蚁群算法：建立针对回弹控制的求解连续空间优化问题的蚁群算法。 ( 4 ) 免疫算法：将免疫机理引入回弹研究。编程实现免疫遗传算法和免疫 克隆选择算法用于工艺参数优化。 ( 5 ) 模拟退火算法：在基本模拟退火算法基础上，根据不同的组合策略建 立四种混合优化方法：模拟退火遗传算法、模拟退火粒子群算法、模拟退火蚁 群算法和模拟退火免疫算法用于横梁回弹抑制研究。 分别利用上述算法对工艺参数进行组合优化，获得每种算法下的较优解， 通过对各算法寻优性能和优化结果进行横向比较，并结合生产实际情况，可以 获得工艺参数更为高效实用的组合，实现对横梁回弹的更合理控制。 1 4 3 研究难点 本课题的难点主要体现在： 1 利用d y n a f o r m 软件对横梁成形一回弹成功模拟的实现；拉延成形工艺 多目标优化数学模型的建立；各段拉延筋的布局设置。 2 所研究工艺参数与横梁零件回弹量之间非线性关系的建立，以及各预测 模型建模时关键参数的确定。 3 在优化工艺参数组合实现横梁回弹控制时，各种智能优化方法的编程实 现及关键参数确定等。 7 第二章汽车横梁拉延成形工艺多目标优化研究 汽车覆盖件由于具有复杂的形状尺寸特征，冲压加工时板料变形状况复杂、 变形路径多变且变形分布极不均匀，当板料在变形过程中所产生的应力与自身 成形需要不符时，材料将失稳面产生若干质量问题。文献 4 】研究指出变形导致 的板料截面内( 沿厚度切向) 应力分布的不均匀是引发冲压件回弹的直接原因。 由此可见，在冲压成形过程中有效控制金属流动、调节零件变形区应力分布、 引导板料发生充分和均匀的塑性变形对保证零件顺利成形和抑制回弹现象有重 要作用。在诸多工艺要素中，通过调整拉延筋布局及其几何尺寸能够灵活控制 板料的变形状况，改善材料的流动均匀性，并有助于增大材料的塑性变形量， 从而显著提高冲压件的成形质量1 3 引。本文在横梁拉延工艺设计时，首先对拉延 筋的设置进行优化设计，实现各段拉延筋阻力合理分布，对回弹现象达到初步 抑制目的，为后续其它工艺参数优化奠定基础。 汽车覆盖件在冲压成形时变形状况的复杂多变，不仅增大了冲压工艺制定 的困难，也带来了多种质量缺陷问题，而各种缺陷在消除方法上并不具有一般 性，甚至相互冲突，这使得对各种成形缺陷的综合控制较难实现。以往对成形 工艺优化的出发点是将多设计目标问题通过处理合成单一目标来进行，这些传 统的多目标处理方法具有一定的局限性。为此，本章提出将试验设计( d o e ) 、 响应面法( r s m ) 和多目标遗传算法( m o g a ) 相结合的优化策略，首先采用 均匀设计和响应面法相结合的方法，建立设计变量与目标函数之间的对应关系， 再根据多目标优化得到的p a r e t o 最优解集来寻找同时满足各目标的拉延筋最佳 设计方案。利用本章建立的拉延成形工艺多目标优化系统，可以在有效减小零 件回弹量的基础上，避免盲目的“虚拟试模”，大大降低有限元模拟次数，节省 时间成本，缩短产品的研发、制造周期。 2 1 均匀设计、响应面法和多目标遗传算法简介 2 。1 1 均匀试验设计方法 试验设计( d e s i g no fe x p e r i m e n t ，d o e ) 通过对试验相关因素进行合理安 排，制定科学的试验方案来获得最好的试验效果。常用的试验设计方法有均匀 设计法、正交设计法、全因子设计法等。在选用试验设计方法时，需根据各种 方法的特点，考虑待解决问题与所用方法的适应性，合理进行选择。 均匀试验设计方法( u n i f o r m d e s i g n ，u d ) 由我国学者方开泰、王元提出。 相对于常用的正交设计法“均匀分散、整齐可比”特性，均匀试验设计去除了 数据的整齐可比性，只从保持试验点均匀性出发安排试验，能够用较少的试验 次数获得期望结果，是一种稳健试验设计方法，适合于因素多，水平多、试验 次数繁多的研究课题p 。 8 这里由于待研究的拉延筋阻力取值范围较大且在给定范围内需取多个值， 如果按正交设计方法安排试验，试验方案数目太多。结合均匀设计能在保证试 验质量同时大大缩短试验时间的优点，本章最终选用均匀设计方法。 2 1 2 响应面法 响应面法( r e s p o n s es u r f a c em e t h o d ，r s m ) 由ge p b o x 和k gw i l s o n 提出，它以试验设计为基础，利用试验获得的数据建立待研究对象和目标函数 问的关系式，能够有效处理多变量问题建模和分析【35 1 ，近年来己在板料优化设 计模型的建立中得到广泛运用 3 6 3 8 】。 目前在工程应用中，二阶带交叉项的响应面模型一般能够满足精度要求。 其函数表达式为 ( 2 1 ) 式中，f ( x ) 为目标函数，工为设计变量，r 为设计变量个数，声为多项式待定 系数，s 为拟合误差。 求解二阶响应面函数的关键在于求得其待定系数，一般采用最小二乘法 近似估计得到系数矩阵口 b = ( x 1 x ) “x 。y( 2 2 ) 式中，工为试验点矩阵，】，为真实响应向量。 响应面生成后，为判断响应面的近似程度，一般需使用r 2 ( c o e f f i c i e n to f m u l t i p l ed e t e r m i n a t i o n ) 和( r s q u a r ea d j u s t e d ) 对其预测能力进行评估3 9 】 r 2 = 1 一观( 2 3 ) r ：= l 一陋。( u n - 1 ) 】( u 一1 ) 】( 2 4 ) 厂、2 其中s y r = y r y i y 。l ，鼹e = y r y - b 7 x 7 y ，b = ( x 7 柳- 1 7 y ，对于二阶 i = l 带交叉项的响应面模型取：垒攀。 2 r 2 是完全拟合的度量值，反应