材料加工数值模拟技术.docx

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1、北京航空航天大学材料加工数值模拟技术SY许亿《材料加工数值模拟技术》期末综述报告题目:扭压复合加载之DEFORM模拟学院:学号:姓名:指导老师:机械工程及自动化学院SY许亿张彦华教授2012年6月11北京航空航天大学材料加工数值模拟技术SY许亿1绪论1.1课题的背景[1]锻造成形是现代制造业中的重要加工方法之一。锻造成形的制件有着其他加工方法难以达到的良好力学性能。随着科技发展,锻造成形工艺面临着巨大的挑战:各行业对锻件质量和精度的要求越来越高,成本要求越来越低。这就要求设计人员在尽可能短的时间内设计出可行的工艺方案和模具结构。但目前锻造

2、工艺和模具设计,大多仍然采用实验和类比的传统方法,不仅费时而且锻件的质量和精度很难提高。随着有限元理论的成熟和计算技术的飞速发展,运用有限元数值模拟进行锻压成形分析,在尽可能减少或无需物理实验的情况下,得到成形中的金属流动规律、应力场、应变场等信息,并据此设计工艺和模具,已经成为一种行之有效的手段。锻造成形大多属于三维非稳态塑性成形,一般不能简化为平面或轴对称等简单问题来近似处理。在成形过程中,即存在材料非线性,又有几何非线性,同时还存在边界条件非线性,变形机制十分复杂,并且接触边界和摩擦边界也难以描述。应用刚(粘)塑性有限元法进行三维单

3、元数值模拟,是目前国际公认的解决此类问题的最好方法之一。本文针对镦粗这一锻造中常用的加工方式,采用DEFORM数值模拟软件对其进行模拟,从而显现出数值模拟技术的巨大优势。2镦粗工艺的概述2.1镦粗的定义自由锻是锻造常用的加工方法,自由锻造是利用冲击力或压力使金属在上下砧面间各个方向自由变形,不受任何限制而获得所需形状及尺寸和一定机械性能的锻件的一种加工方法,而镦粗是自由锻的一种常用加工方式,既使毛坯高度减小而横截面增大的成形工序,它可以用于以下几个方面:1.由横截面积较小的坯料得到横截面较大而高度较小的锻件。2.冲孔前增大坯料横截面和平整

4、坯料端面。3.提高下一步拔长时的锻造比。11北京航空航天大学材料加工数值模拟技术SY许亿4.反复进行镦粗与拔长可以破碎合金工具钢中的碳化物。镦粗一般可分为平砧镦粗、垫环镦粗和局部镦粗三类。本文涉及的主要是平砧镦粗。2.2镦粗缺陷及问题在镦粗过程中,由于工件与工具存在摩擦,阻碍金属流动,使成形所需的压力增加及导致不均匀变形,可能产生裂纹,鼓形等。同时在高温下镦粗时,温度降低快,屈服极限较高,产生不均匀变形更加明显。如上图所示,开始镦粗后上下表面有摩擦力,阻碍金属向外流动,中间不存在摩擦力,而由于塑性变形总体积不变,所以出现了如图的鼓形。因此

5、,为提高锻件的质量和变形量,自由锻过程中应该尽量小鼓形,提高镦粗变形的均匀性,这对于难变形材料和锻件的镦粗尤为重要。2.3扭压复合加载成形[3]为了提高镦粗变形的均匀性,现在提出一种新型的加工的方法—扭压复合加载成形。扭压复合加载成形的原理是在工件高度方向上施加压力的同时,使弓箭产生扭转运动,将被动摩擦转化为促进金属流动的主动摩擦的一种新型工艺。扭压复合加载成形通过主动摩擦力给工件施加扭压的作用,迫使工件产生高度方向上的压缩变形和很界面上的剪切变形,以消除镦粗成形中摩擦的有害作用,促进金属的流动11北京航空航天大学材料加工数值模拟技术SY

6、许亿(如下图所示),扭压成形时多出剪切应变,该剪切力在难变形区促进了晶粒的滑移流动,均匀性自然就提高了。为了验证该加工方式的科学性和合理性,我们可以用数值模拟技术—deform对其进行模拟分析,通过对普通镦粗和扭压复合加载镦粗实验的对比,得到更优的加工方式,从而在很大程度上降低实验所带来的繁琐。3.DEFORM概述及实验模拟分析3.1DEFORM概述Deform是针对复杂金属成型过程的三维金属流动分析的功能强大的过程模拟分析软件。该软件的理论基础是经过修订的拉格朗日定理,属于钢塑性有限元法,其材料模型包括刚性材料模型、塑性材料模型、多孔材

7、料模型和弹性材料模型。Deform-2D的单元类型是四边形,deform-3D的单元类型是经过特殊处理的四面体,更容易实现网格重划分。后者在模拟金属成型过程中三维流动时可以提供极有价值的工艺分析数据及有关成型过程中的材料和温度流动。典型应用包括锻造、摆碾、轧制、旋压、拉拔和其他成型加工手段。是模拟3D材料流动的理想工具。不仅稳健性好,而且易于使用。Deform强大的功能模拟引擎能够分析金属成型过程中多个关联对象耦合多用的大变形和热特性。系统中集成了任何在必要时能够自行触发自动网格重画生成器,生成优化的网格系统。在要求精度较高的区域,可划分

8、细密的网格,从而降低题目的运算规模,并显著提高计算效率。Deform图形界面既强大又灵活,为用户准备输入数据和观察结果提供了有效工具,还提供了3D几何操作修正工具,这对于3D过程模拟极为重要。

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