基于成形缺陷预测和在线辨识的板材渐进闭环成形技术基础研究

金属板材数控渐进成形技术是一种无需专用模具，适于新产品快速、低成本开发的柔性成形工艺。然而，渐进成形工艺凸显出的两种主要的成形缺陷：减薄和回弹，已成为制约该项技术推广应用的瓶颈。因此，本项目引入反馈控制理论，以成形力和零件几何误差为反馈量，构建板材渐进闭环成形系统，对成形缺陷的预测和控制进行基础科学研究。具体内容包括：研究板材渐进塑性成形机理，建立高效的三维有限元模型：结合有限元和典型工艺试验，建立基于成形力的板材减薄预测模型；运用正交设计方法，基于神经网络建立渐进成形回弹向量非线性预测模型，并提出基于轨迹点的回弹补偿算法；基于上述成果，建立以成形力测试装置和CCD图像采集系统为基础的板材渐进闭环成形系统，研究成形缺陷的在线辨识和自动控制方法。本项目旨在揭示板材渐进塑性成形机理，分析板材减薄和回弹控制规律，为有效控制渐进成形的主要成形缺陷并推广其市场应用奠定理论和技术基础。

本项目基于有限元分析和实验验证，围绕目前制约板材渐进成形应用的主要成形缺陷-板材减薄和回弹展开系列研究：(1)基于Abaqus平台，建立了板材渐进成形弹塑性三维有限元分析模型。不同于以往研究中的简化模型，该模型直接提取数控代码中的三维坐标定义工具头位移边界条件，保证模拟分析与实际加工接近一致；同时通过预定义场继承已加工道次的数据信息，实现了多道次成形的数值模拟；开发了两套渐进成形实验装置验证有限元模型，结果表明渐进成形接近于平面应变，并且成形后的零件拉伸试验表明渐进成形后材料塑性急剧下降，同时由于加工硬化的影响导致强度显著增强。(2)板厚减薄分析、预测与控制。分析了工艺参数对板厚分布的影响规律，结果表明层间距对板厚影响最大；因此，提出采用变化式层间距和多目标优化的方法以优化板厚分布；基于正交实验获取了基于工艺参数的单道次成形板厚二次预测模型和成形力预测模型；实验证明多道次成形可有效控制板厚，且多道次成形是借助于增大塑性成形区域来减小板厚减薄；提出了基于减薄率的所需最小道次的数学模型，并据此得到了多道次成形时最终板厚的预测模型。(3)回弹分析、预测与补偿。以回弹量为评价指标，正交实验结果表明各工艺参数对回弹量的影响程度由高到低依次为：成形角度θ>加工高度H>工具头直径D>层间距Δz；分别提出了回弹线性预测模型和基于神经网络的非线性预测模型，结果表明渐进成形回弹具有明显的非线性，神经网络有效模型预测精度可到2%以内；基于不同的加工道次n和角度间隔增量∆α研究了多道次渐进成形条件下的回弹大小规律。结果表明，∆α一定时，n值越大，回弹量将随之增大，而当n一定时，∆α取值大小对制件回弹没有明显的影响；提出了基于轨迹点修正的回弹补偿算法；研究了弹性材料作为支撑体时渐进成形回弹大小规律，以橡胶作为支撑，结合回弹补偿算法，可有效提高制件几何精度。(4)板材渐进成形闭环系统。基于应变电桥和放大电路实现了成形力测试系统，可验证成形力预测模型；基于数字光栅器和工业CCD相机建立了面结构光三维测量系统，实现了加工零件与目标模型的分析比对；基于板厚减薄和回弹预测模型，提出了考虑高度的分区域加工策略应用于汽车尾灯支架的渐进成形加工，为具有高几何复杂度零件的渐进成形工艺提供了解决方案。