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虚拟试验体系在金属体积成形中的应用研究

2018-12-20 00:00390

1 引言 

    近年来,塑性形成领域虽采用了一些先进CAD/CAE/CAM技术,但CAD技术和CAE技术却保持相对独立和相互封闭状态,这种状态使模具CAD系统和模具CAE系统信息不能实现共享;总体管理上,整个运转过程是串行而非并行,就不能适应现代化制造业中要求柔性化、快捷、低成本及高质量要求;市场需求以及模具设计、制造和产品加工独立分化,没有全局观念,对项目往往缺乏可行性和经济效益评估,不能积极关注全球市场需求动态;这些直接后果是导致大量重复劳动与资源(包括人力资料和物力资源)浪费。 
    实现金属精密体积成形CAX/PDM集成化,使用户可以Internet/Intranet实现协同设计和分析,用三维CAD系统构造虚拟试验系统;同时分析仿真对试验系统性能进行分析、评估,依据评估结果对CAD系统构造试验系统进行修改,不断循环直至达到要求。金属塑性模拟软件(如DEFORM,SUPERFORM,MARC)对加工工艺过程进行模拟,分析力能参数对成形影响等,此过程中PDM系统将严格监控并管理试验系统工艺设计过程和设计数据(包括工程版本),当试验完成后,再用CAM系统生成数控代码并正式加工前利用加工仿真系统进行虚拟加工,以验证代码正确性。集成化技术将实现各系统输入、输出信息交流,达到信息和资源共享,避免不必要重复。 

2 金属体积成形虚拟试验体系模型 

    本体系主要实现金属体积成形CAD/CAE/CAPP、运动与动力学、管理和加工模拟等集成体系,旨建立集成化金属精密体积成形虚拟试验体系。整个试验体系由试验计划、虚拟设备、虚拟模具、虚拟成形件和分析工具组成。其中包括工艺排演;数据采集与处理;试验数据可视化(生成曲线、云图、报表、HTML和VRML形式);加工过程模拟和分析;试验参数、模具参数优化;试验结果认证、确认和鉴定支持工具。 
    Internet,企业线提交产品试验需求或设计要求,试验者要求进行分析,同时进行体积成形零件概念设计,满足要求,分别开始虚拟样机及模具、模架设计,虚拟样机设计中,将成形工艺分析结果,从锻压知识库中获取成形设备相关参数,并实际需要进行分析和调整。体积成形设备具有很大相似性,可以对其进行模块划分,建立标准件库,以备调用,并进行虚拟装配、添加约束、增加载荷、动力源,同时可需要与Matlab等结合进行机电液一体化仿真,并对试验结果进行可视化处理,然后送交专家认证工具进行认证,反复测试直至完成。另一路是模具设计、加工分析过程。首先客户需要指定体积成形加工工艺,这些工艺将指导样机、模具、模架、塑性成形模拟等工作,非常关键。然后成形类型进行模块化划分,并各加工工艺参数进行标准化聚类,提高有限元分析效率,建立与成形相对应神经网络结构,对模具主要参数进行优化设计,生成要求可视化结果,并提请专家认证工具认证。 

3 研究内容及实现方法 

3.1 体积成形虚拟样机模块化(成形设备几何模型库)以实现封装和调用 
    体积成形种类,对设备类型和零件特征进行分类划分,实现模块化。对现有CAD软件进行二次开发(Solidworks,SolidEdgeAPI,其使用VB,VC和DELPHI进行开发;Pro/EngineerPro/Develop,    Pro/Toolkit,Jlink,可以采用C/C++,Java技术进行开发等),建立成形设备类型、部件系列、标准零件数据库,对成形设备进行模块封装,同时建立参数化界面,对虚拟样机软件进行调用。利用CAD软件和虚拟样机软件之间良好接口(Pro/Engineer与ADAMS,SolidworksDDM,ADAMS/Exchange及Working-Model完全集成MDT,Solidworks,SolidEdge菜单里),实现无缝集成。 

3.2 体积成形试验件及模具、模架库参数化 
    虚拟试验过程中,实现模具和优化设计外,需要调整模具大量参数并进行试验,故进行模具型腔和试验件参数化设计是基本步聚,如楔横轧虚拟试验时,可以零件初始尺寸、端面收缩率、楔入角、展宽角、轧细长度等进行参数化设计,编制交互久界面,输入参数自动生成模具。大部分体积成形零件形状较为规则(如齿轮。花键等)实现其参数化将大大提高试验效率。平台上使用开发软件(如VB/VC++,Java,Python)调用CAD软件API函数或类库,体积成形需要,以实现其目。 

3.3 体积成形工艺知识库框架构建 
    体积成形工艺确定是体积成形设计基础,它决定了该产品体积成形过程中工装数量和形状。体积成形一般包括该工件成形工步、是否需要制坯以及制坯时材料分布、各工步所需要工装、需要采用设备吨位、以及下料规格等;应考虑锻模分型面、锻模模腔排布、模腔壁厚、飞边槽结构及尺寸、是否需要顶杆等。所需要数据可以从体积成形工艺知识库中获,如锻件材料性能数据、虚拟设备试验数据、摩擦与润滑、锻件设计、工艺设计和模具设计过程中所需要设计准则、设计标准和设计参数等。

3.4 虚拟试验分析,设计神经网络,优化模具参数 
    使用有限元分析和神经网络,可以有效预测模具几何形状,使模具设计效果最优化,同时可以预防金属体积成形中缺陷产生。由神经网络优化而参数被用于预测任选锻件型腔填满情况,也可以用最终产品几何形状进行反向模拟预测模具几何形状。 
    目前,国际上出现金属成形有限元商品化软件,如:DEFORM,ANTARES,DYNAFORM,MARC/SuperForm等已应用于生产实际,但后处理界面并不友好,且难以集成到虚拟试验体系当中,需对有限元后处理进行可视化研究,采用Visual C++等开发工具,借助OpenGL图形接口,实现网格变形图、等值线(应力、应变、应变率、速度)、彩色云图、速度矢量图、压力和行程曲线图。 
    同时可视化平台上嵌入专家评价和确认工具,对试验模拟采用模具、工艺进行评价。 

3.5 网络化研究 
    异协同设计、网络数据共享、批注;建立虚拟试验平台,实现各模块之间数据接口及系统集成。网络化是当前计算机辅助设计关键技术,也是体积成形虚拟试验迫切需要。当前PDM基本实现了网络功能,利用其特有功能实现共享零件数据库和产品数据库管理,实现装备性能分析数据和产品信息存档、加工模拟动画演示、零件成形动画演示、试验报告线浏览等功能。

4 关键技术 

    金属体积成形虚拟试验体系应用范围将非常广泛,体系平台囊括了多常科技术平台,包括CAD、虚拟样机、控制系统、最优化、网络技术、有限元、数据库、知识库、图形学等多方面技术,以下为几种相关主要关键技术: 
    1)建立具有物理属性虚拟试验模型; 
    2)体积成形工艺知识库框架构建(材料性能数据、虚拟设备试验数据、摩擦、锻件设计、成形工艺设计和模具设计过程中所需要设计准则、设计标准和设计参数等); 
    3)体积成形动态仿真模拟,缺陷成因分析与评判; 
    4)基于图像有限元后处理可视化技术; 
    5)零件数据库共享技术、权限设置及任务分配; 
    6)协同产品开发环境体系结构及其数据接口技术; 
    7)金属体积成形标准化聚类研究; 
    8)神经网络金属体积成形中应用研究。 

5 应用示例及结论 

    本文着重于对金属体积成形虚拟体系研究,更形象表达笔者构思,笔者设计了一个简单例子—楔横轧虚拟试验。金属体积成形包括轧制、挤压、拉拔、自由锻、开式模锻、闭式模锻、拉深。楔横轧是一种轴类零件成形新工艺,它加工阶梯轴类零件时具有高精度、高效、节材等优点,广泛应用于汽车、拖拉机、摩托车等轴类零件毛坯生产,同时楔横轧模具设计困难、工艺过程繁琐、成形几何解析不精确、研制楔横轧机旨用昂贵等特点,正符合虚拟试验体系应用范畴。利用虚拟样机技术设计仿真样机同楔横轧试验虚拟场景结合起来,可逼真实现试验全过程,交互改变楔横轧模具设计参数、温度参数等,可以验证设计方案,达到缩短设计周期、降低开发成本、提高产品质量目。同时有限元模拟,实现加工全过程模拟,为深入研究楔横轧打下基础。 
    从分析虚拟试验基本过程知,楔横轧设备设计、模具设计及楔横轧制试验为同步进行,其中,楔横轧虚拟样机要概念设计,即初步设计、虚拟样机装配、建议零件库和部件库及楔横轧虚拟设备系统机电一体化仿真等步骤,同时建立楔横轧工艺知识库,指导整个虚拟试验过程进行,而另,主要围绕着虚拟成形试验展开,神经网络确定楔横轧工艺参数并进行聚类,然后导入到有限元软件中进行数值模拟,到相关参数,参数分析,研究楔横轧成形机理。虚拟样机设计过程中实现协同化设计、实现异共离网络平台,并Java与VRML技术及目前广泛应用CAD浏览器插件实现协同。将有限元结果可视化置于网络平台,实现线专家工具评测,验证样机、模具、工艺合理性。楔横轧虚拟试验体系部分模块。
 
    包括工具知识库、线提交、协同设计和分析模块及成形过程几何解析形状等几个模块。其中工艺知识库对楔横轧成形模具设计和成形模拟尤为重要,相关部分包括模具参数(如成形角、展宽角、断面收缩等)、单元类型及大小、初始条件(接触状态、节点温度等)、材料模型(杨氏模量、泊松比、质量密度、屈服应力及剪切模量等)、接触定义(旋转中心、速度、摩擦系数、位移量及变形类型等)、传热边界条件(环境温度、表面散热系数、热接触传导系数、传热膜系数等)、网格重划标准、加载历程(轧制时间、加载类型、工步数等)以及后处理方式等。 
    虚拟试验体系楔横轧塑性形成中应用实例克服了传统技术及方法所存问题。试验中数据与人工计算解析值非常接近,所涉及楔横轧几何解析与Super Form加工模拟结果非常拟合。虚拟试验体系楔横轧塑性成形中成功应用,对模具质量、设计精度及设计效率有很大提高;同时试验成本大大降低了新产品研发周期缩短,试验平台成功结合了各学科领域智能,拒绝“信息孤岛”存。 

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