7075鋁合金板預拉伸夾持區(qū)預測方法.pdf

1、近幾年，國內的加工工藝和設備都有了巨大的發(fā)展和進步，能夠將航天航天等尖端產業(yè)中在制造過程中所產生的加工變形問題進行合理的規(guī)劃和控制。但是影響航空結構材料即大型鋁合金厚板的主要因素是初始殘余應力的形成，而消除或或者減少殘余應力一般是在毛坯生產過程，最主要的方法是對鋁厚板進行預拉伸處理，該過程與制造過程無關。因此，運用預拉伸處理方法消除減少殘余應力對加工變形的影響正逐漸成為影響加工變形的重要因素。因此，對7075鋁合金板預拉伸夾持區(qū)預測方法

2、的研究，對理論研究還是鋁合金厚板制備及加工都有非常重要的意義。
　　預拉伸是消除鋁合金板材內淬火殘余應力的主要方法，但拉伸機夾鉗對板材兩端的夾持不僅影響著板材端部殘余應力的消除效果，而且還涉及到拉伸后板材的鋸切量、成材率等問題。為此，本文通過研究鋁合金板材預拉伸本構模型，邊界條件、失效準則等關鍵技術，建立了極限下壓量和滑移因子的有限元分析方法。其次，通過構造初始夾持長度的計算函數(shù)，以一定步長正向從初始夾持長度繼續(xù)取值，根據(jù)當前值與

3、上一次取值之間滑移因子的差異，確定下一次取值的步長及方向：若滑移因子相同則以相同步長繼續(xù)正向取值，否則以遞減的步長反向取值，直至步長的絕對值在閥值范圍之內，構建最小夾持長度反向步長遞減的確定算法，以此獲得板材厚度、拉伸率為輸入的神經網(wǎng)絡訓練樣本。借助神經網(wǎng)絡的非線性映射能力，通過有限組的訓練樣本，構建了最小夾持長度的神經網(wǎng)絡預測模型。將預測值與相應的有限元仿真值進行比較，結果表明預測誤差在5％以內，進一步驗證了建立的工件變形預測模型具有