基于板料機械性能參數(shù)的FLC快速計算方法

孫明東，董景文，陳偉華，馮國衛(wèi)，劉益成，孫勝偉

(一汽—大眾汽車有限公司 青島分公司，山東 青島 266000；一汽—大眾汽車有限公司，吉林 長春 130000)

0 引言

隨著汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，對汽車車身沖壓件的質(zhì)量要求越來越高。影響零件質(zhì)量的因素是多方面的，板料成型性能是影響沖壓件質(zhì)量的關(guān)鍵因素。材料成型極限曲線(FLC)作為汽車沖壓件成型模擬或網(wǎng)格實驗的重要判斷依據(jù)，在汽車快節(jié)奏研發(fā)、模具的快速調(diào)試以及快速解決大批量生產(chǎn)過程中的拉裂、頸縮等問題中起關(guān)鍵性作用。更為真實的FLC可通過實驗獲得[1]，但是實驗試樣加工時間長、實驗周期長，應(yīng)用在工業(yè)生產(chǎn)中的效率不高。

長期以來，不少學(xué)者對基于塑性理論[2]和有限元仿真[3]的成型極限預(yù)測進行了研究。但在生產(chǎn)中的汽車沖壓件成型模擬或網(wǎng)格實驗中，應(yīng)用比較廣的仍為Keeler和Brazier[4]提出的經(jīng)驗公式(以下簡稱Keeler公式)，通過板料的厚度和加工硬化指數(shù)計算獲得。

Keeler公式通過采集大量不同板材不同變形區(qū)域的數(shù)據(jù)而得到的經(jīng)驗公式，可在大范圍的FLC預(yù)測中使用。然而，汽車車身沖壓件板料性能相對集中，尤其是外表面件的材料基本以DC04、 DC06為主，利用經(jīng)驗公式獲得的FLC曲線仍然和實驗數(shù)據(jù)存在不小差異，因此，如何快速準確得到實際生產(chǎn)的板料的FLC曲線仍是汽車沖壓生產(chǎn)中需要研究的課題。

本文針對整車廠汽車車身沖壓件板料，通過單向拉伸實驗機測得板料的機械性能參數(shù)，并且利用杯突實驗機測得FLC，進行小范圍數(shù)據(jù)的計算，得到了更精確的預(yù)測結(jié)果。

1 實驗設(shè)備及材料

1.1 FLC測量實驗設(shè)備

線切割機、杯突實驗機和Aramis光學(xué)全場動態(tài)應(yīng)變測量儀等。

1.2 板料機械性能參數(shù)測量設(shè)備

采用Zwick/Roell單向拉伸實驗機。

1.3 材料

本研究選用9種現(xiàn)生產(chǎn)的汽車外表面覆蓋件板料，主要為DC04、 DC06深沖鋼。

2 實驗過程及結(jié)果

2.1 實測FLC

(1) 用線切割機將板制作成試樣[1]。每條曲線選8種形狀。每種材料每種形狀各選3片。

(2) 板料噴散斑后用杯突實驗機做實驗，同時用Aramis光學(xué)全場動態(tài)應(yīng)變測量儀記錄數(shù)據(jù)，如圖1所示。

(a) 杯突實驗

(b) 光學(xué)應(yīng)變測量分析圖1 杯突實驗應(yīng)變測量分析

(3) 數(shù)據(jù)處理。每種形狀3片材料的數(shù)據(jù)取平均值，生成asc文件及FLC曲線。

2.2 板料機械性能參數(shù)

(1) 單向拉伸實驗，如圖2所示。

圖2 板料拉伸實驗

(2) 生成板料單向拉伸機械性能參數(shù)，如表1所示。

表1 不同板料機械性能參數(shù)

2.3 測試結(jié)果

測量FLC結(jié)果如圖3所示。不同型號鋼板測量所得FLC整體趨勢一致，但在最左側(cè)拉壓狀態(tài)變形和最右側(cè)雙向拉伸變形主次應(yīng)變均有較大差異。

圖3 不同汽車鋼板測量所得FLC曲線

3 數(shù)據(jù)分析

采用回歸分析的方法研究機械性能參數(shù)對FLC的影響。選擇機械性能參數(shù)厚度a0、屈服強度Rp、抗拉強度Rm、延伸率A、塑性應(yīng)變比r、應(yīng)變硬化指數(shù)n為自變量，板料的單向拉伸狀態(tài)臨界應(yīng)變?yōu)橐蜃兞俊＝LC關(guān)于機械性能參數(shù)的回歸模型：

ε=f(a0，Rp，Rm，A，r，n)+Δ，

(1)

3.1 參數(shù)選擇

對實驗測量的數(shù)據(jù)進行因子分析，如圖4所示。在3個公共因子空間數(shù)據(jù)圖中，可分為3個區(qū)域，其中，屈服強度和抗拉強度各自分別在一區(qū)域，而板料厚度、延伸率、塑性應(yīng)變比、應(yīng)變硬化指數(shù)與FLC在同一區(qū)域，因此說明屈服強度和抗拉強度與FLC公共因子較少，關(guān)聯(lián)性不強。公共因子個數(shù)為3個，累積貢獻率為86.3%。因此在后序計算中將考慮板料厚度、延伸率、塑性應(yīng)變比、應(yīng)變硬化指數(shù)4個參數(shù)。

圖4 因子分析結(jié)果

3.2 回歸模型的建立

根據(jù)因子分析，剔除屈服強度和抗拉強度。根據(jù)Keeler等[4]的研究，考慮a0與n的交叉影響，建立線性回歸方程：

ε=a+b·a0+c·A+d·r+e·n+f·a0·n

(2)

選用式(2)回歸模型對8種試樣主次應(yīng)變分別進行回歸分析，可得到各應(yīng)變回歸方程系數(shù)矩陣(見表2)。

表2 回歸方程系數(shù)矩陣

4 預(yù)測回歸模型效果

整條曲線公式為：

(3)

其中，ε2為次應(yīng)變；

ε1為主應(yīng)變；

FLC0為次應(yīng)變?yōu)?時的主應(yīng)變值；

t為板料厚度；

n為應(yīng)變硬化指數(shù)。

將預(yù)測回歸模型FLC與實際測量FLC、 Keeler公式[含有些研究[5]中的整條曲線公式，如公式(3)]計算FLC進行比較，以部分零件板料為例，得出對比圖，如圖5所示。

由圖5可知： 本研究所選用的預(yù)測回歸模型，對FLC實測值的擬合效果較好。擬合曲線與用Keeler公式得到的FLC曲線趨勢是一致的，單向拉伸最低點比較接近，拉壓狀態(tài)和雙向拉伸狀態(tài)下擬合曲線值比Keeler公式值較低，更符合實際情況，使用預(yù)測回歸模型得到的FLC曲線安全性更高。

圖5 某車型前蓋外板FLC

5 結(jié)論

本文以主、次應(yīng)變?yōu)橐蜃兞?，板料機械性能參數(shù)為自變量建立了汽車沖壓件板料的預(yù)測回歸模型，在考慮機械性能參數(shù)交叉影響時的擬合效果更好。通過建立有交叉影響的參數(shù)回歸模型，降低了自變量的維度，得到預(yù)測回歸模型。

計算出預(yù)測回歸模型系數(shù)矩陣，預(yù)測回歸模型擬合優(yōu)度指標較高，擬合效果較好。將預(yù)測回歸模型FLC曲線與Keeler公式FLC曲線對比可知： 三者趨勢一致，本模型的單向拉伸最低點比較接近，拉壓狀態(tài)和雙向拉伸狀態(tài)預(yù)測回歸模型值略低，安全性更高。

該模型為鈑金沖壓成型提供了參考。同時，該方法為小范圍內(nèi)FLC模型的計算提供了思路，即通過內(nèi)部測量數(shù)據(jù)，利用因子分析，查找出相關(guān)聯(lián)因素，然后通過數(shù)據(jù)回歸方法預(yù)測的模型往往比通用的常規(guī)模型更精確，為企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用提供了個性化服務(wù)。