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有关声测管价格的主要变化规律

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        材料本构关系是指声测管价格的流变应力与变形温度、应变速率、应变等热力参数之间的依赖关系,它体现了材料在热态塑性加工过程中对热力参数的动态响应,影响有限元模拟的准确性与精确度。管材的中空结构使其组织和性能发生了变化,本构关系已不同于板材棒材等型材,相关参数难以从手册中直接查到,而且即使是同一牌号、同一规格的管材,其塑性本构关系参数也存在差异,因此,管材力学性能参数作为研究管材塑性弯曲变形行为的关键因素之一,在管材塑性成形研究中占有重要的地位。目前,各国学者主要是利用实验数据,借助统计回归方法、神经网络预测方法构建材料的本构模型”。管材材料性能参数以及本构模型的准确建立对于精确预测弯管成形质量有非常重要的作用。近年来,由于智能算法能够有效解决加工制造中复杂系统的优化问题,在生产实际中得到了广泛的应用。其中反算法能够根据实时监测所获得的反映被加工件变形特征的某些信息,通过分析和计算得到另外一些对成形过程具有决定作用的信息。西北工业大学的孙志超等8基于管材成形力和行程的关系曲线,提出了用反算法确定管材塑性本构关系的方法,并开发了确定塑性本构关系参数的反算程序,具有一定的参考价值。神经网络具有较强的非线性映射功能,在参数预测方面受到高度重视。林启权等以管材拉伸试验数据为样本建立了某合金本构关系的神经网络模型,并利用所建立的网络模型对其他一些热力学状态下材料的流变应力进行了较好的预测。

        沈昌武基于TA15钛合金等温压缩实验数据,构造了一个四层BP神经网络,预测了TA15钛合金本构关系。之后为了提高管材本构关系预测精度,闫晶等采用人工神经网络、有限元模拟以及基于平面应力状态的拉伸实验相结合的参数识别方法,预测了尺寸因子(D/t)为50的铝合金管的塑性本构参数。预测是指对研究对象的未来状态进行评估和推测。根据所涉及领域分类预测可以分为气象预测、经济预测、技术预测等;按预测方法的性质分类,声测管价格可以分为定性预测、定量预测等金属管材塑性成形的复杂性使得采用理论解析法很难直接获得成形质量有限元数值模拟方法不但能模拟金属塑性成形工艺过程,直观地体现金属的塑性变形行为,实现管材弯曲成形的定性预测,而且通过仿真可以获得详尽的工艺数据,实现成形质量的定量预测。鉴于此,国内外不少学者提出了弯管成形质量预测方法,并且开发了相应的质量预测系统法国ESI公司开发的Pam-Tube2G软件包,可为用户提供较为准确的管材塑性弯曲模拟分析和丰富的材料库,并且实现了多弯段管材弯曲数值模拟。美国ETA公司与ISTC公司联合开发的DynaForm软件专门开发了弯管成形模块,该模块不仅为用户提供了较为详细的材料库,还可以根据管径等关键参数自动给出模具参数的参考值,操作简单、方便。

        但分析以上两个软件,它们存在的共同问题在于:(1)没有向用户开放压模压力、夹模夹紧力、防皱模倾角等参数的选择功能,使得用户在研究这些参数对成形质量的影响以及工艺参数优化的过程中无计可施。(2)缺乏弯管成形质量自动提取功能,主要依靠人工测量方法获取成形质量参数,测量步骤烦琐且测量本身可能存在误差,因此降低了分析结果的实时性和可靠性。国内关于管材弯曲质量预测技术以及系统开发的研究主要以高校和相关科研院所为主。西北工业大学的赵臻淞基于ANSYS软件编制了数控弯管三维有限元数值模拟程序,并以此程序为核心,基于数据库技术自主设计开发了数控弯管仿真系统;林艳等自主开发了可预测起皱的薄壁管数控弯曲成形过程的三维刚塑性有限元模拟系统,郭玲等基于面向对象的Python语言对ABAQUS后处理程序进行了二次开发,实现了起皱判定以及起皱区域的确定北京理工大学数字化研究所自行研究开发了管材塑性弯曲成形质量预测系统,该系统基于VC#、Oracle数据库平台,采用APDL参数化设计语言建立了管材弯曲的全参数化模型,并对LS-PREPOST后处理软件进行了二次开发实现了管材弯曲成形质量的自动提取。利用该系统不仅可以设置管材弯曲所需的几何参数、材料参数以及模具参数,而且实现了包括压模压力、助推力、芯轴伸出量等重要工艺参数在内的参数化模型建立,其后处理数据提取算法科学、精确度高,确保了模型的有效性,为工艺参数优化和影响规律的深入研究奠定了基础。


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