高強鋼帽形梁零件沖壓減薄預測分析

龐秋，羅博峰，王俊杰

高強鋼帽形梁零件沖壓減薄預測分析

龐秋1，羅博峰2a,2b，王俊杰2a,2b

（1. 武漢東湖學院 機電工程學院，武漢 430212；2. 武漢理工大學 a. 現(xiàn)代汽車零部件技術湖北省重點實驗室；b. 汽車零部件技術湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430070）

針對高強鋼帽形梁強度高、塑性差、結構復雜、沖壓過程中出現(xiàn)減薄破裂等情況，建立QP980高強度鋼沖壓成形減薄預測模型，解決實際生產(chǎn)工程難題。以典型高強鋼車身零件帽形梁為對象，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究工件結構和減薄率之間的關系，將貝葉斯優(yōu)化算法和循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，建立沖壓成形減薄的高精度預測模型，對高強鋼帽形梁零件沖壓成形時減薄量進行優(yōu)化設計，通過AutoForm軟件驗證算法模型的準確性。拉深高度對減薄率影響最大，對外減薄率影響達到41.7%，對內(nèi)減薄影響達到46.2%，人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對測試集5組數(shù)據(jù)的預測平均誤差均小于0.3%。根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡求解QP980鋼在極限減薄率25%下的最大拉深高度為55.417 mm，人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果與Autoform仿真結果相差0.3%，驗證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的準確性。采用該模型解決了CAE模擬在較少試驗數(shù)據(jù)條件下算法預測精度差的問題，能有效縮短高強鋼零件沖壓成形調(diào)試周期，提高生產(chǎn)效率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡；貝葉斯優(yōu)化；帽形梁；交叉驗證

在經(jīng)濟全球化的發(fā)展背景下，節(jié)能環(huán)保和資源緊缺問題逐漸引起了人們的重視[1-2]。汽車行業(yè)的節(jié)能減排技術亟待創(chuàng)新，其中，汽車輕量化技術越來越受到重視。汽車輕量化技術是在保證汽車的強度和安全性能的前提下，盡可能地降低汽車的整備質(zhì)量。相關數(shù)據(jù)表明，汽車整車質(zhì)量減少10%，油耗降低6%～ 8%，排放減少4%～5%，因此，汽車輕量化技術是一項節(jié)能減排共性關鍵技術[3-6]。

目前，輕量化材料的使用是實現(xiàn)汽車輕量化的主要方法之一[7-8]。高強鋼作為一種典型的輕量化材料，已廣泛應用于汽車車身防撞零件或加強零件中，在提高抗碰撞性能、改進加工工藝和降低成本等方面具有顯著優(yōu)勢[9]，不僅可以減輕車身質(zhì)量，還能提升汽車的安全性能。

汽車安全性是汽車車身的重要指標，前縱梁作為沖擊下的主要變形能量吸收部件，其性能對于車輛安全性能的影響極為重要。高強鋼帽形梁是汽車縱梁的一種典型形式，是汽車車身的一種主要承載結構，但是由于材料強度高、塑性差，沖壓過程中往往會出現(xiàn)減薄破裂等缺陷[10-11]。目前主要采用CAE數(shù)值模擬技術結合人工試驗來解決高強鋼沖壓成形調(diào)試周期長、生產(chǎn)效率低、成本高等問題[12]。針對汽車車身超高強鋼結構件沖壓成形回彈顯著的問題，基于TensorFlow機器學習框架，以A柱上邊梁零件參數(shù)化特征為優(yōu)化對象，建立總長、直弧比、半徑等結構特征與扭轉(zhuǎn)回彈之間的非線性函數(shù)模型[13]。采用有限元模型分析沖壓成形過程中結構尺寸對減薄率的影響規(guī)律，可有效提高沖壓件的成形精度[14]。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立板料拉深成形工藝參數(shù)和性能評價指標之間的映射關系，為工藝參數(shù)的進一步優(yōu)化提供依據(jù)[15]。

文中以典型車身零件帽形梁為對象，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立工件結構和減薄率之間的關系。采用貝葉斯算法[16-17]和人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化超參數(shù)，克服CAE模擬在較少試驗數(shù)據(jù)條件下算法預測精度差的問題，并通過AutoForm軟件仿真驗證算法模型的準確性。

1 全連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型神經(jīng)減薄率預測

1.1 試驗材料

材料為寶鋼生產(chǎn)的QP980高強度鋼，其化學成分如表1所示。QP鋼具有較高的加工硬化能力、較高的塑性和成形性能。材料屬性如表2所示。

表1 QP980材料的化學成分（質(zhì)量分數(shù)）

Tab.1 Chemical composition of QP980 steel (mass fraction) %

表2 QP980高強度材料屬性

Tab.2 Material properties of QP980 high strength steel

1.2 零件幾何特征分析

帽形梁是車身零件中的典型結構，如圖1所示。由于結構上存在拉深、彎曲和翻邊復合工藝特征，帽形梁在拐角處破裂的問題在加工過程中十分常見。為便于研究結構特征對沖壓減薄率的影響規(guī)律，以帽形梁為研究對象，對沖壓成形過程中的影響因素進行分析。針對截面突變位置、零件縱軸線的特征，將縱軸線分為內(nèi)拐角、內(nèi)過渡圓角半徑、外拐角和外過渡圓角半徑4個特征，如圖2a所示。橫截面特征可分為左下圓角、左拔模角、左上圓角、上截面寬度、下截面寬度、左下圓角、左拔模角、左上圓角、拉深高度共9個特征，如圖2b所示。帽形梁沖壓工藝參數(shù)如下：沖壓速度為233.3 mm/s，摩擦因數(shù)為0.15，壓邊力為531.0 N/mm2，拉延筋系數(shù)為0.3，拉延筋寬度為15 mm，壓邊圈預加載力為400 kN。帽形梁沖壓過程中，采用兩端補充形式，模具支撐形式為固定支撐。

圖1 帽形梁零件

圖2 零件結構特征

1.3 數(shù)據(jù)處理

由于特征數(shù)據(jù)較多，首先對數(shù)據(jù)降維。在設計過程中，采用寶鋼公司提供的22個典型車身A柱加強件進行分析，研究發(fā)現(xiàn)，特征結構間滿足式（1）—（2）：

式中：內(nèi)為內(nèi)拐角度；外為外拐角度；內(nèi)為內(nèi)過渡半徑；外為外過渡半徑。

為了研究主要結構參數(shù)對沖壓減薄率的影響，在縱軸線上建立了外拐角度和內(nèi)拐角度、外過渡圓角半徑和內(nèi)外過渡半徑間的關系，將4個特征數(shù)據(jù)降維至2個。輸入不同的外拐角度和外過渡圓角半徑研究對零件沖壓減薄率的影響，發(fā)現(xiàn)外拐角度對外減薄率以及內(nèi)減薄率影響不大，是一個典型回歸問題，輸入數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)分布相同，不存在數(shù)據(jù)分布改變的問題，因此采用普通的均值方差歸一化，達到加快訓練速度的目的。

1.4 建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

文中神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量為拉深高度、拔模角、截面寬度、外過渡圓角半徑、上圓角、下圓角等6個參數(shù)，輸出變量為外減薄率和內(nèi)減薄率的均值，因此，輸入層神經(jīng)元個數(shù)為6，輸出層神經(jīng)元個數(shù)為1。確定隱藏層神經(jīng)元個數(shù)采用的經(jīng)驗公式見式（3）：

式中：為隱藏層神經(jīng)元層數(shù)；為輸入層神經(jīng)元個數(shù)；為輸出層神經(jīng)元個數(shù)；為[1,10]之間的常數(shù)。為了降低運算的復雜度，僅針對每一次訓練的結果進行分析，若在10個epoch內(nèi)訓練集loss值變化值小于0.000 01，則提前終止程序。

由經(jīng)驗公式（3）可知，隱藏層神經(jīng)元個數(shù)取值在[3,13]之間。為此，建立11種不同結構的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，最高訓練1 000次。通過比較每種網(wǎng)絡結構的50次平均誤差值大小，確定最佳人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構。由誤差分析（見表3）可知，當隱藏層神經(jīng)層數(shù)為3，即人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構為6-3-1時，平均減薄率值最低，訓練誤差最小。

表3 不同隱藏層神經(jīng)元數(shù)的網(wǎng)絡誤差對比

Tab.3 Network error comparison of different number of hidden layer neurons %

2 貝葉斯優(yōu)化超參數(shù)模型減薄率預測

2.1 模型搭建

本次優(yōu)化采用全連接人工神經(jīng)網(wǎng)絡，如圖3所示。建立一個能反映超參數(shù)和目標函數(shù)之間的TPE代理模型，然后通過高斯回歸和EI算法找到最佳的超參數(shù)，再將尋找到的超參數(shù)帶去模型進行驗證，并通過模型在實際網(wǎng)絡上的表現(xiàn)反過來優(yōu)化代理模型。不斷重復上述優(yōu)化過程就能找到最佳的超參數(shù)。需要優(yōu)化的超參數(shù)如表4所示，超參數(shù)優(yōu)化迭代數(shù)為500。因為是回歸函數(shù)預測，激活函數(shù)不采用Softmax和Sigmoid等函數(shù)，同樣由于優(yōu)化函數(shù)采用隨機梯度下降法（SGD）以及自適應動量的隨機優(yōu)化方法Adaptive momentum （Adam），對學習率的變化并不敏感，不優(yōu)化學習率。目標函數(shù)為測試集中內(nèi)外減薄率預測值與真實值殘差均方差（Mse）的均值。在經(jīng)過500次搜索后，得到最佳參數(shù)結果如下：隱藏層數(shù)為3，Dropout參數(shù)設置為0.006，測試集最小平均損失為0.000 108。

圖3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

表4 超參數(shù)取值范圍

Tab.4 Value range of hyperparameters

2.2 模型驗證及對比

根據(jù)上述超參數(shù)建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，在訓練集的loss值不再下降后對測試集進行預測，整理結果見表5，并分析其差值，整理結果見表6。BO（貝葉斯優(yōu)化）模型預測精度明顯優(yōu)于普通的全連接模型。

2.3 權重計算

通過神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練得到了零件結構設計關鍵影響因素與減薄率之間的映射關系，為得知各個特征對減薄率的影響程度，需要計算各個特征對應的權重。忽略Dropout層的微小影響，對于輸入信號，該模型的每一層人工神經(jīng)網(wǎng)絡都要先向前傳播到隱節(jié)點，經(jīng)作用函數(shù)后，再把隱節(jié)點的輸出信號傳播到輸出節(jié)點，最后輸出結果，如式（4）所示。

表5 預測結果

Tab.5 Prediction results

表6 結果分析

Tab.6 Results analysis

由式（4）和（5）得到3，如式（6）所示。

表7 權重分析

Tab.7 Weight analysis

2.4 模型仿真驗證

文中以QP980鋼為例，對相同工藝下材料的抗減薄性能進行研究。設定極限減薄率為25%，在保證其他結構參數(shù)不變時，通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡計算出當拉深高度為55.417 mm時，外減薄率達到極限減薄率25%。建立QP980鋼沖壓仿真模型進行驗證，采用AutoForm軟件進行沖壓成形的仿真模擬，設置材料參數(shù)如表2所示，相應的沖壓工藝參數(shù)如表8所示，獲得最大減薄率為25.3%，其局部放大如圖4所示，驗證了人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型的準確性。

表8 沖壓成形仿真工藝參數(shù)

Tab.8 Simulation process parameters of stamping

圖4 QP980仿真模型減薄率局部放大圖

3 結論

針對典型帽形梁的復雜結構和工藝，結合神經(jīng)網(wǎng)絡建立了帽形梁結構參數(shù)和工藝參數(shù)之間的關系。對比普通全連接層，采用貝葉斯優(yōu)化克服有限的樣本數(shù)據(jù)和試驗條件，使訓練數(shù)據(jù)能維持更高的預測精度。在神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上推導出不同結構特征對減薄率的影響程度，以及QP980的極限拉深高度，最終對材料QP980進行Autoform仿真。研究結果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡不僅能準確預測材料的極限拉深高度，更能進一步比較不同材料的抗減薄性能。

1）將貝葉斯優(yōu)化引入小樣本神經(jīng)網(wǎng)絡，采用貝葉斯算法和循環(huán)人工神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化超參數(shù)，使神經(jīng)網(wǎng)絡對測試集的5組數(shù)據(jù)預測平均誤差均小于0.3%。測試集殘差均方差Mse值相比于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡減小19倍。

2）暴力求解各個結構特征對減薄率的影響程度，結果表明，拉深高度對減薄率影響最大，對外減薄率影響達到41.7%，對內(nèi)減薄率影響達到46.2%。

3）根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡推算QP980鋼在極限減薄率25%下的最大拉深高度為55.417 mm。同時，利用Autoform仿真試驗，驗證最大減薄率為25.3%；兩者誤差僅為0.3%，驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡的準確性。

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Prediction and Analysis of Stamping Reduction of High Strength Steel Cap Beam

PANG Qiu1, LUO Bo-feng2a,2b, WANG Jun-jie2a,2b

(1. School of Mechanical and Electrical Engineering, Wuhan Donghu University, Wuhan 430212, China; 2. a. Hubei Key Laboratory of Modern Automobile Parts Technology; b. Hubei Collaborative Innovation Center forAuto Parts Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

The work aims to establish a stamping reduction prediction model of QP980 high strength steel in view of the high strength, poor plasticity, complex structure, reduction and cracking defects in stamping process of high strength steel cap beam, so as to solve the difficulties in practical engineering. With the cap beam of typical high strength steel body parts as the object, the relationship between workpiece structure and reduction rate was studied by artificial neural network model. A high-precision prediction model of stamping reduction was established through combination of Bayesian algorithm and recurrent artificial neural network optimization hyperparameter, and the accuracy of the algorithm model was verified by AutoForm software.The tensile height had the greatest effect on the reduction rate, reaching 41.7% for the external reduction rate and 46.2% for the internal reduction rate. The average prediction error of the artificial neural network model for five groups of data in the test set was less than 0.3%. According to the artificial neural network, the maximum tensile height of QP980 steel under the limit reduction rate of 25% was 55.417 mm, and the difference between the prediction result of the artificial neural network and the Autoform simulation result was 0.3%, which verified the accuracy of the artificial neural network model. This model solves the problem of poor prediction accuracy under the condition of CAE simulation and less experimental data, which can effectively shorten the debugging period of high strength steel component stamping and improve production efficiency.

neural network; Bayesian optimization; cap beam; cross validation

10.3969/j.issn.1674-6457.2022.04.007

TG382

A

1674-6457(2022)04-0055-06

2021-10-07

湖北省教育廳科學研究計劃（B2020245）；湖北省重點研發(fā)計劃（2020BAB140）；武漢市科技成果轉(zhuǎn)化專項（2019030703011511）；中央高校基本科研業(yè)務費專項（213107006）

龐秋（1979—），女，博士，副教授，碩導，主要研究方向為汽車輕量化成形技術。

責任編輯：蔣紅晨