考虑包申格效应的高强度钢冲压回弹预测模型及其回弹控制的稳健优化

针对高强度钢板冲压成形中的回弹，特别是扭曲回弹问题，以应用最为广泛的冷轧双相钢为研究对象，研究多种加载方式引起的包申格效应对流动应力的快速硬化/迟滞效应/永久软化/非对称性和对运动硬化模式的影响，并考虑模具关键部件的弹性变形对回弹的影响，建立回弹预测的高精度模型并进行验证比较。系统研究材料性能参数、材料模型参数、工艺设计参数、模具的制造和装配精度、生产环境以及上述因素的波动对回弹统计分布的影响，基于非一致性拉深筋设计和变压边力设计，探索降低整体回弹、扭曲回弹和回弹分量、改善残余应力均匀性的设计方法，开展考虑噪声因素的高强度钢薄板冲压回弹控制的稳健优化。研究成果将有助于提高回弹的预测精度，实现回弹的最小化和一致性，显著缩短高强度钢冲压模具的试制周期，明显减少修模次数，降低开发成本。

针对高强度钢板冲压存在的复杂运动硬化现象和回弹幅度大的问题，选择典型（超）高强度双相钢板DP590和DP780，开展了系统的理论、数值计算、工艺优化和冲压试验研究，取得了以下研究结果：.（1）提出了修正的机械耗散极值原理，引入硬化乘子，建立了考虑非线性运动硬化与各向同性硬化的弹塑性本构方程；.（2）利用硬化乘子和控制函数描述材料硬化行为，将众多独立提出的硬化模型，统一到同一框架内；.（3）将Swift函数直接引入到运动硬化的控制函数中，实现了非饱和运动硬化行为的描述，还可以单屈服面和单背应力描述永久软化；.（4）提出了NSK-Swift模型的本构方程数值求解和参数确定方法，通过控制函数正确了反映材料性能的演化，可以使用容易获取的单向拉伸实验数据确定参数。给出了如何由与之对应的各向同性Swift硬化模型参数获得其模型参数；.（5）将NSK Swift模型用于模拟DP600与DP780在不同应变范围下多次循环加载硬化行为，并与多个模型进行了比较，发现该模型更好地反应了DP600在不同应变范围循环加载下的性能演化；.（6）对numisheet 2005 BM 2汽车车底横梁成形进行回弹预测，发现：在应变较小并且存在明显杠杆效应的截面位置，使用NSK Swift模型可以提供良好的回弹预测结果；DP965的回弹特性与DP600存在差异；.（7）针对非等高非等宽AHSS冲压件的成形过程进行了分析，分析发现：压边圈不同位置的弹性变形呈现不均匀性，增加拉深筋后其弹性变形的变化幅度较大，但总体上不同位置的弹性变形量变化差异较小；.（8）以非等高非等宽冲压模具的压边圈为例，对压边圈结构进行了拓扑减重优化设计，使设计空间体积减少了65.9%。分析了拓扑优化单元密度的阈值（T）在[0,0.8]时，模具的弹性变形量变化幅度不大；随着阈值的不断提高，压边圈的减重率不断增大，而板料的最大Z向回弹值先降后升。因此，可以得到一个最佳的单元密度阈值，既能实现减重，又能控制回弹；.（9）以大型平板件的最大回弹量最为优化目标，选择最小厚度作为约束条件，采用基于多宽度高斯核函数模型，进行了工艺稳健优化，使整体区域的回弹得到有效控制，满足约束的概率为0.977，达到了稳健优化的效果。. 发表SCI/EI论文5篇，EI论文4篇，会议论文2篇, 申请发明专利3项，培养博士生1名，硕士生4名。