水轮机叶片热模压成形及其数值模拟研究

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1、上海交通大学硕士学位论文水轮机叶片热模压成形及其数值模拟研究摘要水轮机叶片是水力发电设备中的关键部件，叶片热模压成形工艺是叶片制造的先进技术。同叶片的“铸造-铲磨”方法和数控加工方法相比，叶片热模压成形具有很多优势：叶型准确、叶片内部质量好、机械性能高、生产周期短。本文的主要研究内容和结果如下：详细的介绍了叶片热模压成形工艺以及成形过程中的关键技术：叶片热塑状态的展开和压力中心及压力吨位估算。综合几何展开法和有限元展开法获得了叶片板坯；利用基于有限元的节点力法求解了动态压力中心，同时实时追踪行程载荷曲线，很好的估算压力吨位；建

2、立了符合实际的叶片热模压成形的有限元力学模型，应用DEFORM有限元分析软件对哈电机的某水轮机叶片进行了三维的数值模拟分析。获得了叶片热模压成形过程中的金属流动情况、等效应力、等效应变、速度场和温度场的分布情况以及叶片模压的贴模状况和行程-载荷曲线，并分析了不同上模下压速度时的应力、应变、温度变化情况对叶片热模压成形的影响，揭示了叶片热模压的成形规律；以叶片热模压成形的最大载荷为目标，以成形的工艺参数-上模下压速度、摩擦系数和成形温度为设计变量，借助于虚拟正交试验和最小二I上海交通大学硕士学位论文乘的非线性回归拟合，建立了目标

3、与设计变量之间的相关关系-非线性回归模型。基于该回归模型，在对虚拟正交试验进行直观分析的基础上，对叶片热模压成形的工艺参数-上模下压速度进行了优化设计，得到了最佳上模下压速度22.3mm/s。关键词：水轮机叶片，热模压成形，叶片展开，压力中心，数值模拟，工艺参数优化II上海交通大学硕士学位论文RESEARCHONHYDRO-TURBINEBLADEHOTDIEFORMINGANDNUMERICALSIMULATIONABSTRACTHydro-turbinebladeisakeycomponentofwaterpowerequ

4、ipment.Thehydro-turbinebladehotdieformingtechnologyisanadvancedmanufacturingmethod.Thebladewhichismanufacturedbyhotdieforminghasmanyadvantagescomparedwiththe“Casting-Shovelmilling”bladeandtheCNCblade.Itisingoodshape,highquality,highmechanicalperformanceandshortprodu

5、ctioncycle.Abriefintroductiontothestudyingcontentanditsresultsareasfollows:Thehotdieformingofhydro-turbinebladeanditskeytechnicalproblemsareintroducedindetail.Thekeytechnicalproblemsincludetheunbendingofbladeinhotplasticitystatusandthepressurecenter.Abladebilletisob

6、tainedbyusingintegratedgeometryunbendingmethodandfiniteelementmethodunbending.Thedynamicpressurecenterisalsosolvedbyusingnode-loadmethodbasedonFEM.Meantime;theformingloadisgainedthroughthereal-timetrackingofStroke-Loadcurve.A3-Dthermal-mechanicalcouplingFEMsimulatio

7、nmodelIII上海交通大学硕士学位论文correspondingtotherealityissetupforthehotdieformingofthehydro-turbineblade.The3-DFEAsoftwareDEFORMisusedfornumericalsimulationofthebladehotdieformingandtheresultshavebeenobtainedfordeformedmesh,effectivestressfield,effectivestrainfield,temperatu

8、refield,velocityfield,thestatusofcontactareaandstrokeloadcurveattheendofhotdieforming.Besides,theinfluenceofeffectivestress,effectivestrai