摘 要

冲压模具设计是汽车生产和设备的重要过程，通过冲压手段来进行材料成型加工的是汽车零件生产中的重要方式，在国家工业生产中占有非常重要的地位。复杂的冲压件一般采用薄型材料，形状复杂、精度高、尺寸大、表面质量好。随着计算机硬件和软件性能不断提高，弹塑性有限元模拟技术为钣金成型分析的不断发展和进步奠定了基础。基于计算机辅助工程技术在汽车模具深度数值模拟得到广泛应用，在外部条件相对稳定的情况下，CAE软件可以非常精确地模拟钣金成型过程，实现虚拟试模式;显示应力应变、厚度、材料流动等状态，并预测成型缺陷，弥补冲压程序设计的定量分析问题。该技术为设设计计人员提供了一个强大的工具来提高程序设计的质量，提高产品质量，缩短开发周期，降低产品开发成本。

在本文中，我们首先总结了国内外数值模拟的研究现状。然后建立踏板横梁的冲压有限元几何模型，通过AUTOFORM软件对成型参数进行调整优化。接着有使用正交试验法对选定参数进行分析，并得到在给定条件下的优化方案。最后建立了BP神经网络模型，对踏板横梁的回弹进行了预测。通过这一系列的试验和模型的建立，体现了数值模拟技术在钣金成形中的重要应用。CAE计算和神经网络的结合也会极大地帮助科学研究和生产制造。

关键词：数值模拟；正交试验；神经网络；回弹分析

Abstract

Stamping die design is an important process of automobile production and equipment. It is an important way in the production of automobile parts by means of stamping. It occupies a very important position in the national industrial production. Complex stamping parts generally use thin materials, complex shape, high precision, large size, good surface quality.

With the continuous improvement of computer software and hardware, the elastic-plastic finite element simulation technology of sheet metal is introduced metal forming analysis of the continuous development and progress laid the foundation. CAE software can simulate the sheet metal forming process very accurately and realize the virtual test mode. It shows the stress and strain, the thickness, the flow of the material and so on. The CAE software can simulate the sheet metal forming process in a very precise way. State, and predict the formation of defects, to make up for the quantitative analysis of stamping program design. The technology provides designers with a powerful tool to improve the quality of programming, improve product quality, shorten the development cycle, and reduce the cost of product development.

In this paper, we first summarize the research status of numerical simulation at home and abroad. Then, the finite element geometric model of the pedal beam is established, and the molding parameters are optimized and optimized by AUTOFORM software. Then the orthogonal test method is used to analyze the selected parameters and obtain the optimization scheme under given conditions. Finally, the BP neural network model is established, and the springback of the pedal beam is predicted. Through this series of experiments and the establishment of the model, reflects the numerical simulation technology in the sheet metal forming an important application. The combination of CAE computing and neural networks can also greatly assist in scientific research and manufacturing

Key Words：Numerical Simulation ；Orthogonal test ；Neural Networks ；Rebound analysis

目录

摘要 II

Abstract II

第1章 绪论 2

1.1 研究背景 2

1.2基本内容、目标、技术方案 2

第2章基于AUTOFORM的踏板横梁成型过程分析 2

2.1引言 2

2.2板料成形过程分析流程 2

2.4工艺分析 2

2.3模拟准备 2

2.3.1模型预处理 2

2.3.2AUTOFORM工艺补充 2

2.4板料计算 2

2.5设定工具参数 2

2.5.1常用参数设置 2

2.5.2设置拉延筋 2

2.5.3Process设置和添加工序 2

2.6模拟结果与分析 2

2.7本章小结 2

第3章 基于正交实验法优化成型参数对减薄率的影响 2

3.1引言 2

3.2正交试验操作流程 2

3.3基于正交试验和模拟技术的工艺参数设计 2

3.3.1影响因素与水平的确定 2

3.3.2正交表的选择，表头设计 2

3.3.3正交结果试验 2

3.4本章小结 2

第4章 基于工艺参数和回弹的人工神经网络优化 2

4.1引言 2

4.2人工神经网络简介 2

4.2.1 BP神经网络模型 2

4.2.2 BP算法的局限性 2

4.3建立BP神经网络优化模型 2

4.3.1输入和输出参数的确定 2

4.3.2BP神经网络的C 实现 2

4.5神经网络优化模型的检验和分析 2

4.6本章小结 2

第5章 结论与展望 2

5.1结论 2

5.2展望 2

参考文献 2

致谢 2

第1章 绪论

1.1 研究背景

在汽车的模具开发中，冲压过程的工艺方案的确定极其重要，它直接影响模具开发的是否顺利。通常情况下，在汽车部件冲压成形过程中,板料不仅仅会发生弹性变形,往往伴随着塑性变形的发生,材料也可能会发生部分破裂、起皱等多种缺陷,并且成形过程结束后材料通常会发生回弹。冲压件的成型工艺往往也会受到外部因素诸如温度、顶板力、润滑等的影响。基于上述几点，我们可以知道钣金成形是一个复杂的过程，对这个过程进行模拟计算的计算量是极其巨大，是人力无法完成的。

在模具设计中,第一个需要解决的是分析零件的成形性。传统冲压方案主要依靠人类经验。传统方法不能定量分析冲压成形,在模具设计过程中不能全局性和直观的对模具进行观察与测试,容易导致模具设计保守,效率低下,甚至使模具报废，这种方法通常会无谓地增加冲压工序，不能保证得到最简单有效的方案，直接导致模具市场开发周期的延长。目前，随着钣金成形分析相关理论的发展以及计算机性能与相关软件的提高，高速发展的汽车制造业对模具设计快速、高效和低成本的要求，传统的模具设计方式早已被淘汰，