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基于知识的云有限元仿真在钣金成形工艺中的应用

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DOI：

10.3791/53957

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2016年12月13日

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1Department of Mechanical Engineering, Imperial College London

本文内容

摘要

以下论文介绍了一种新型有限元仿真技术（KBC-FE），该技术通过在云计算环境中应用独立模块进行仿真，从而降低计算成本。此外，该技术建立了世界领先科学家之间的无缝协作网络，能够将前沿知识模块集成到有限元仿真中。

摘要

使用有限元（FE）仿真软件充分预测板料成形过程的结果，对于提高效率、缩短开发周期以及降低试错原型制造中的成本至关重要。近年来，汽车和航空航天领域越来越关注以铝合金替代钢制部件，这使得针对更复杂零件几何形状的合金成形行为仿真需求日益增加。然而，这些合金尤其是其高强变种在室温下成形能力有限，因此已开发出高温制造技术用于其成形。因此，需要先进的本构模型来反映相关的温度和应变率效应。采用传统有限元仿真技术模拟此类行为在计算上非常耗时且成本高昂。

本文介绍了一种新型基于知识的云有限元（KBC-FE）仿真技术，该技术以高效的方式将先进的材料模型和摩擦模型与传统有限元仿真相结合，从而增强了商业仿真软件包的功能。通过两个实例研究展示了这些方法的应用，即：预测材料在热冲压条件下的成形极限，以及在多循环载荷条件下预测模具寿命。

引言

有限元（FE）模拟已成为金属成形行业中优化工艺参数的有力工具。有限元模拟结果的可靠性取决于材料定义的准确性，即以流变应力数据或本构方程形式输入的材料信息，以及边界条件的设定，如摩擦系数和传热系数。近年来，通过引入用户自定义子程序，先进的有限元模拟技术得到了显著发展，极大地拓展了有限元软件的功能。

航空和汽车工业已研究将此类先进的有限元（FE）模拟技术应用于结构件成形工艺的设计，旨在制造轻量化结构，以降低运营成本和二氧化碳（CO2）排放。研究重点尤其集中在以低密度材料（如铝合金和镁合金）替代钢制部件。然而，这些合金（尤其是强度较高的变种）在室温下成形能力有限，因此无法通过传统的冷冲压工艺制造形状复杂的零件。为此，在过去几十年中，已开发出多种先进的高温成形技术，例如温态铝合金成形1-4、铝合金热冲压5-9以及高强度钢的热冲压10，以实现复杂形状零件的成形。通常情况下，高温成形过程涉及显著的温度变化、应变速率变化以及加载路径的改变11，这些因素会导致工件材料产生不可避免的粘塑性响应以及依赖于加载历史的行为。这些是高温成形工艺的固有特征，而传统的有限元模拟技术可能难以准确表征。另一个理想的功能是能够预测此类工艺中模具在多次成形循环下的使用寿命，因为这些工艺依赖于通过涂层实现低摩擦特性，而涂层会在每次成形操作中逐渐退化。若通过用户自定义子程序的方式来实现上述所有功能，计算成本将非常高昂。此外，开发和实施多个子程序需要执行模拟的工程师具备极为广泛的多学科知识。

本研究提出了一种基于在云计算环境中应用模块的新型知识驱动型云有限元（KBC-FE）仿真技术，该技术能够高效且有效地结合传统有限元仿真对先进成形特征进行建模。在该技术中，有限元软件的数据在每个云模块中进行处理，然后以相应的标准格式重新导入有限元软件，以进行后续处理与分析。本文详细阐述了这些模块的开发及其在KBC-FE中的实现。

方案

1. 高温成形极限预测模型的开发

  1. 使用激光从铝合金AA6082板材（厚度1.5 mm）上切割出成形性测试试样，并加工为选定的几何形状12。
  2. 采用电解法在试样表面蚀刻网格图案，该图案由直径0.75 mm、间距1 mm的圆形点阵组成13。
  3. 在未蚀刻的一侧手动涂抹石墨润滑脂作为润滑剂。
  4. 在高速液压机12中组装 dome 测试装置，使用250 kN液压万能试验机。
  5. 将 dome 测试装置加热至设定的测试温度，并设定冲头以恒定速度运动，随后启动测试。
    注意：测试温度分别为300、400和450 °C；测试速度包括75、250和400 mm/s。
  6. 在首次出现缩颈时停止测试。
    注意：压力机行程（即最终试样高度）应设定为刚好在成形试样上观察到缩颈现象。
  7. 使用高度规测量最终试样高度，并利用光学三维成形分析系统计算应变及最大应变率（应变随时间的变化率）。通过分析成形后试样上各点网格间距的变化来计算应变。
  8. 确保光学三维成形分析系统包含相机、成形试样和校准标尺14。
    注意：试样置于转台中心，周围放置标尺，分析过程中保持其相对位置固定。
  9. 将相机固定在特定高度（例如，50 cm）和角度（例如，30°、50°或70°）对准试样，并在转台每旋转15°时拍摄图像，完成360°全范围拍摄。
    注意：本研究中，通过多个相机高度和角度获取三组图像，以实现对整个试样表面应变的映射15。
  10. 将图像导入光学三维成形分析软件，点击“计算椭圆与束”功能以识别网格点，随后点击“计算三维点与网格”功能构建网格，进而计算应变。
    注意：在评估模式下计算应变并进行可视化。
  11. 输出应变分布结果，依据ISO 1200416确定各试样的极限应变，并绘制不同成形速度和成形温度下的成形极限图。
  12. 针对AA6082材料，在300至500 °C的不同温度下以及0.1至10 s-1的应变率范围内校准材料模型。
    注意：AA6082的材料模型及其常数详见参考文献17。
  13. 将Hosford各向异性屈服准则18、Marciniak-Kuczynski（M-K）理论19以及步骤1.12中的材料模型集成至一个统一的计算算法中，构建成形极限预测模型。
    注意：该模型在参考文献11中有详细描述。
  14. 利用步骤1.11获得的实验结果，对步骤1.13中开发的模型进行校准与验证。
  15. 通过步骤1.14验证后的模型预测成形极限11。
    注意：图1展示了在成形速度为250 mm/s（相当于应变率为6.26 s-1）时，模型在不同温度下的预测结果。

2. 交互式摩擦/磨损模型的开发

  1. 对涂层（圆盘）试样进行球-盘摩擦试验
    1. 采用阴极弧和中频磁控溅射技术在轴承钢GCr15圆盘上制备氮化钛（TiN）涂层，沉积参数参照文献 20.
    2. 使用扫描电子显微镜（SEM）获取涂层样品的表面及横截面形貌。通过SEM图像，比较基体材料与涂层材料的形貌（亮度和对比度），测量TiN涂层的厚度。
      注：实验步骤详见参考文献 20.
    3. 使用白光干涉式表面轮廓仪获取样品的表面粗糙度。将样品置于物镜下方，调节显微镜以获得清晰的表面结构。照射样品，并调节x轴和y轴的角度，以观察清晰的干涉条纹（可通过屏幕监控）。在软件中设置粗略焦深，开始测量。自动扫描样品表面并计算表面粗糙度。
    4. 使用显微划痕仪评估样品的附着强度。在TiN涂层上施加递增载荷（最大50 N）和划痕距离（最大5 mm）。确定导致涂层失效的临界载荷，并获取显微划痕曲线 20.
    5. 使用硬度压痕仪测定样品的硬度。在样品上施加20 N的静态载荷，持续15秒。测量压头留下的压痕对角线长度，然后从硬度测试仪获取硬度值。
    6. 在环境条件下（温度）使用摩擦计进行球-盘试验 25 °C，湿度30%）。以直径6 mm的WC-6%球（显微硬度1,780 HV，耐磨强度1,380 N/cm，弹性模量71 GPa）作为对磨件与涂层圆盘配对。调节相对滑动速度至5 mm/s，施加200 N的法向载荷。启动电机，利用摩擦计记录摩擦值。分别在180 s、350 s、400 s和450 s时中断试验，使用光学显微镜分析磨损轨迹 20.
    7. 使用白光干涉表面轮廓仪测量测试后磨损表面的形貌。
    8. 以不同的法向载荷（300 N，400 N）重复测试（步骤 2.1.6）。
  2. 确定摩擦系数在硬质涂层失效前的演变过程，涂层失效以摩擦系数急剧升高为特征
    1. 在记录步骤 2.1.6 中的摩擦值后，绘制摩擦系数随时间的变化曲线。
      注：摩擦系数的演变参见参考文献 20.
    2. 评估摩擦系数在磨损行为及其相关机制方面的演变。
      注：摩擦力的演变可分为三个不同阶段：（i）低摩擦阶段，（ii）犁沟摩擦阶段，和（iii）涂层失效阶段 20,21.
    3. 在180 s时通过手动中断试验评估磨损状态，然后使用光学显微镜分析磨损轨迹。
      注意：此步骤旨在研究步骤 2.2.2 中所述低摩擦阶段的磨损碎屑。
    4. 分别在 350 s、400 s 和 450 s 重复步骤 2.2.3。
  3. 建立交互式摩擦模型
    1. 表征整体摩擦系数 µ 通过结合初始摩擦 µα 与硬件颗粒的犁沟摩擦 µPc （如公式(1)所示） 20.
      (1) 公式 μ=μₐ+μₚ；表示化学势；热力学公式；科学计数法
    2. 结合钢球与基底之间的犁沟摩擦µPs）与瞬时涂层厚度（h) 以模拟涂层失效引起的犁沟摩擦急剧增加 µPc （公式(2)）。
      注意：在此情况下， µPc 等于 µPs 当剩余涂层厚度为零时（表明硬质涂层已完全失效）。

      (2) 静态平衡公式 μpc=μps exp[-(λ1h)^λ2]，用于教学。
      其中λ1 和 λ2 是为表征磨损过程物理意义而引入的模型参数。 λ1 描述了大尺寸滞留磨损颗粒的影响，以及 λ2 表示犁耕摩擦效应的强度，该强度由摩擦系数的斜率表征。
    3. 使用基于时间的积分算法，获取剩余涂层厚度的演变过程，并模拟在不同接触条件下累积的磨损量。在每次计算循环中，通过公式（3）更新涂层厚度。

      (3) 流体动力学方程 \( h = h_0 - \dot{h}dt \)；流体动力学分析公式。
      其中 h0 是初始涂层厚度，是涂层随时间变化的磨损速率。
    4. 修正阿彻德磨损定律 22 （公式（4））并将其应用于当前模型中。

      (4) 流体动力学计算中使用的静力平衡方程，ĥ = Kpv/Hc。
      其中 K 是磨损系数， P 是接触压力， v 是滑动速度，以及 Hc 是涂层与基材的综合硬度。
    5. 使用Korsunsky模型计算综合硬度（公式(5)）。

      (5) 平衡方程 Hc = Hs(a² + hβ²)/(a + hβ²) 用于求解静态稳定性条件。
      其中 Hs 是基底的硬度， α 是涂层与基体的硬度比，β 是厚度的影响系数。
    6. 表示与负载相关的参数 λ1 和 K 通过幂律方程。

      (6) 光子吸收方程：λ1 = kλ1 PNλ1 在光谱分析中。
      (7) 平衡常数方程；化学动力学公式；反应速率分析
      其中 κλ1, κK, Νλ1 和 ΝK 与摩擦演化相关的材料常数 20.
    7. 使用作者团队开发的积分算法，将交互式摩擦模型拟合到实验结果中，以确定模型参数。

3. KBC-FE 模拟案例研究

  1. KBC-FE 模拟案例研究 1：热冲压条件下成形极限的预测
    1. 在有限元仿真软件中创建并命名一个新的仿真项目。选择工艺为“冲压热成形“和求解器类型为”PAM-AutoStamp保存项目时。
    2. 通过单击“导入车门内板模具”导入工具 CAD和然后导入 & 转染门内侧IGS将“geometry”文件导入有限元仿真软件的图形界面。选择“热成形工具网格化的策略。将导入的对象命名为“死亡'.
    3. 重复步骤 3.1.2 和导入冲头和压边圈的部件。
    4. 点击“空白“在……之下”设置“标签。点击”添加空白“在”空白编辑器，然后设置“新物体作为空白。然后将类型选择为“表面空白'.
    5. 选择“提纲“用于定义类型，并通过点击‘导入空白图形’来导入空白形状”从 CAD 文件导入定义优化作为施加水平“并选择‘级别1’”网格选项关闭自动网格划分“并设置”网孔尺寸至 4 毫米。
    6. 在“中定义材料属性空白编辑器. 单击“加载材料“在”材料“标签。选择‘’AA6082（单位：mm·kg·ms·C）材料作为材料属性。设置轧制方向“到”x = 1. 设置“空白厚度至2 mm，以及空白初始温度到 490 °C.
      注：材料属性和材料模型详见参考文献 17.
    7. 点击“过程在……之下设置“选项卡并选择‘’+“图标以加载新宏。浏览至”\冲压\热成形“并选择”HF_验证_双作用_GPa.ksa。在“自定义对话框中，激活凹模、冲头、凸模和压边圈。在“阶段选项卡中，启用重力、夹持、冲压和淬火。
    8. 在“物体属性在……之下设置与实际实验设置相对应的标签（空白 holding force = 50 kN，成形速度 = 250 mm/s，摩擦系数 = 0.1，传热系数） 23 作为间隙和接触压力的函数。
    9. 点击“检查单击“图标”以检查模拟设置，确保上述设置中无任何错误。
    10. 点击“计算单击“播放”图标以启动模拟。
      注意：该软件在主机计算机中模拟期间记录了11个状态。
    11. 模拟完成后，在有限元模拟软件的图形界面中观察模拟结果，并继续记录一个脚本用于导出轮廓值的操作， 即， 主要应变（膜）、次要应变（膜）以及所有空白单元在指定模拟状态下的温度。点击“记录“并手动导出轮廓值。点击”停止停止录制，保存脚本以便对全部11种模拟状态重复相同操作。
    12. 点击“播放“图标以加载脚本，点击”全部执行导出轮廓值。
      注意：对于每个独立的轮廓/状态，软件会自动导出“ASCII“文件位于“主要应变状态数', '微应变_状态编号，和“温度_状态数，分别。
    13. 将所有导出的文件保存至云计算机。运行“颈缩预测模型' (即， 云模块代码以及在云计算机中导出的所有文件
    14. 通过在云计算机中使用成形极限预测模型来预测缩颈的起始。
      注意：此模型 11 为用户提供选择，可针对空白样本中的单个元素或全部元素运行预测模型。
    15. 手动在“模拟详情/参数”中输入相关信息颈缩预测模型输入模拟中的状态数（状态11）、冲压过程的总行程（157 mm）、冲压速度（250 mm/s）、关注的应变范围（单元选择准则） 例如， 菌株 > 0.2）及所有元素。
      注意：应变范围通过设定单元判据，限制可能发生缩颈的单元。 例如， 仅选择最终主应变大于0.2的单元进行模块中的进一步评估。
    16. 在云端计算机完成模块计算后，自动将所有数据（颈缩预测结果）保存为格式化的ASCII“文件。
    17. 加载有限元模拟结果的最终状态。在“轮廓“选项卡，单击”输入和然后标量值. 选择“ASCII上一步骤获得的文件。在有限元仿真软件中显示缩颈预测结果。
  2. KBC-FE 模拟案例研究 2：多循环载荷条件下的刀具寿命预测
    1. 在有限元仿真软件中创建并命名一个新的仿真项目。选择工艺为“标准冲压“和求解器类型为”PAM-AutoStamp保存项目时。
    2. 通过点击“导入模具几何”来导入模具几何导入工具 CAD和然后导入 & 转移U形模具IGS将“geometry”文件导入有限元仿真软件的图形界面。选择“验证工具网格化的策略。将导入的对象命名为“死亡'.
    3. 重复步骤 3.2.2，分别导入 Punch 和 Blankholder 的部件。
    4. 点击“空白在……之下设置表。添加空白“在”空白编辑器，设置“新目标t' as '空白，然后选择类型为“表面空白选择“四个点用于定义类型，并将空白尺寸设置为 120 × 80 mm2定义“优化作为施加水平1级以下网格选项关闭自动网格划分“并设置”网孔尺寸至 1.5 mm。
    5. 在“中定义材料属性空白编辑器。点击“加载材料 在“材料“标签。选择‘”AA5754-H111（单位：mm·kg·ms·C）材料作为材料属性。设置轧制方向“到”x = 1. 设置“空白厚度至 1.5 mm。
    6. 点击“过程在……之下设置“选项卡，然后选择‘’+“图标以加载新宏。浏览至”\Stamp\可行性“并选择”SingleActioin_GPa.ksa。在“自定义“对话框中，激活凹模、冲头、冲孔凸模和压边圈。在‘阶段，激活重力、夹持和冲压。
    7. 设置所有“参数在模拟中设置与实际实验条件相对应的参数（空白处夹紧力分别为 5、20、50 kN，成形速度为 250 mm/s，摩擦系数为 0.17）。
    8. '检查检查模拟设置，确保上述设置中无错误。
    9. 点击“计算“图标并启动“计算用于主机上11态U形弯曲模拟的
    10. 模拟完成后，导出“坐标“数据和”接触压力自动为工件及工具（冲头、凹模和板料夹持器）采集数据ASCII“文件”（如步骤 3.1.11 和 3.1.12 所述）。
    11. 将所有导出的文件保存至云计算机。运行“刀具寿命预测模块以及在云计算机中导出的所有文件。
    12. 手动输入成型参数到“刀具寿命预测模块输入以下参数：状态数（状态11）、总行程（70 mm）、冲压速度（250 mm/sec）和初始摩擦系数（0.17）。
    13. 选择工具（冲头、凹模或压边圈），然后对单个元素或所有元素开始计算。
    14. 在云端计算机完成模块计算后，自动将所有数据（包括瞬时剩余涂层厚度和摩擦系数）保存为格式化的“ASCII文件。
    15. 在有限元仿真软件中加载并显示相关单元的剩余涂层厚度和摩擦系数（参见步骤 3.1.17）。

结果

用于缩颈预测的 KBC-FE 模拟

在热冲压工艺中，使用形状优化的毛坯不仅能够节约材料成本，还有助于减少颈缩、开裂和起皱等缺陷的产生。初始毛坯形状对成形过程中的材料流动具有显著影响，因此，合理设计毛坯形状对于热冲压工艺的成功及最终产品的质量至关重要。为了减少通过试错实验来确定最佳毛坯几何形状的工作量，KBC-FE 模拟已被证实是一种高效且有效的方法，可用于最小化发生颈缩的区域。采用该技术，每次模拟耗时约 2 小时，而用于颈缩预测的并行云模块计算可在 4 小时内完成。

图4展示了用于热冲压的毛坯形状演变过程，该零件为汽车车门内板组件的一个示例。最初采用的是传统冷冲压工艺中的毛坯形状，并首先将其用于KBC-FE仿真中。实验结果如图4(a)所示，热冲压后可观察到明显的失效区域（开裂或减薄破裂）。经过一次毛坯形状优化迭代后，从图4(b)可以看出，相较于使用初始毛坯形状，成形后的板件几乎完全成功，减薄现象显著减少，但在板件右上角和左上角的凹槽区域仍可见一定程度的减薄迹象。进一步优化后，如图4(c)所示，最终获得了优化后的毛坯形状，板件上已无可见的减薄现象。通过热冲压试验对KBC-FE仿真所确定的优化毛坯形状进行了实验验证，试验在由生产系统制造商提供的全自动生产线上完成。

用于刀具寿命预测的 KBC-FE 仿真

传统的金属成形工艺有限元模拟通常仅针对单个循环进行。然而，在生产环境中，特定模具会经历多次成形循环，研究发现，随着成形循环次数的增加，所成形零件之间的差异也随之增大。这种多循环模具加载过程中的差异源于表面形貌的变化。例如，带有功能涂层的成形模具在多循环加载过程中会因磨损导致涂层厚度减小。此外，涂层的失效还受到成形参数的影响，如载荷/压力、成形速度等。 等等。 KBC-FE 技术能够模拟多循环载荷条件下的板材成形过程，这对于预测具有先进功能涂层的成形工具在服役期间的使用寿命至关重要。

为了研究压边力对模具寿命的影响，在恒定成形速度为250 mm/s的条件下，考察了5、20和50 kN三种压边力。图5展示了经过300次成形循环后，不同压边力下的模具剩余涂层厚度分布情况。结果明显表明，随着压边力的增加，剩余涂层厚度减小。

图6展示了在300次成形循环后，沿模具曲线距离，在压边力分别为5、20和50 kN时的压力分布和剩余涂层厚度分布。由于A-B区域在U形弯曲过程中代表模具入口区域，该区域的压力和相对磨损距离远高于模具的其他区域，因此涂层的磨损主要发生在此区域。在20 kN和50 kN时，涂层厚度减少量出现两个峰值，分别对应于压力曲线的两个峰值。同时，随着压边力的增加，剩余涂层厚度逐渐减小。当压边力为5、20和50 kN时，最低的剩余涂层厚度分别为0.905、0.570和0.403微米，初始涂层厚度为2.1微米。

应变-温度图，比较在250 mm/s成形速度下的实验数据与模型数据。
图1： 不同温度下实验测得与模型预测的成形极限应变的比较。 在恒定速度250 mm/s（相当于应变速率6.26 s-1）下，随着温度升高，成形极限应变增大。 请点击此处查看此图的放大版本。

有限元模拟示意图；微观结构、传热、工具设计、成形性模块
图2： 基于知识的云有限元仿真在钣金成形过程中的示意图 商用有限元仿真软件用于运行仿真并导出各个模块所需的结果。这些模块， 例如成形性、传热、成形后强度（显微组织）、模具寿命预测、模具设计 等等。在云端同时且独立地工作，从而能够将来自多个来源的前沿知识整合到有限元模拟中。 请点击此处以查看此图的放大版本。

深冲压工艺示意图，包含冲头、模具和板料夹持器；板材成形装置。
图3： U形弯曲仿真中工件与工具的几何构型 工具， 即， 冲头、压边圈和模具采用刚性单元进行建模。工件（板料）单元则采用壳单元。 请点击此处以查看此图的放大版本。

成形过程阶段示意图，采用颜色编码进行应力分析；突出显示开裂、缩颈问题。
图4： 热冲压车门内板坯料形状的演变（在有限元模拟中显示） 左侧： 绿色框中的图形表示每次优化阶段的空白形状，红色框中的图形对应优化前的空白形状。右图：各优化阶段的缩颈预测结果。a) 初始结果出现严重失效（裂纹/缩颈以红色显示），(b) 优化第一阶段后，部分缩颈现象有所减少，失败率降低，(c最终优化的毛坯形状，无可见缩颈现象。 请点击此处以查看此图的放大版本。

显示在5kN、20kN、50kN载荷下应力分布的静力学平衡示意图；颜色梯度标尺。
图5：在250 mm/s恒定冲压速度下经过300次成形循环后，不同板料压边力条件下的剩余涂层厚度分布（通过有限元仿真显示）：(a) 5 kN，(b) 20 kN，和 (c) 50 kN。 请点击此处查看该图的放大版本。

显示在空白夹紧力实验中压力与涂层厚度关系的图表，带有标注的曲线。
图6：在冲压速度恒定为250 mm/s时，沿模具曲线距离，在空白夹紧力分别为：(a) 5 kN、(b) 20 kN 和 (c) 50 kN 条件下接触压力与剩余涂层厚度的预测结果。 请点击此处查看该图的放大版本。

讨论

KBC-FE 模拟技术能够利用专用模块在异地开展高级模拟。该技术可在云环境中运行功能模块，连接来自不同专业领域的节点，以确保工艺模拟尽可能准确地进行。KBC-FE 模拟中的关键要素可能包括有限元（FE）代码的独立性、计算效率以及功能模块的准确性。每个模块中高级功能的实现都依赖于新模型的开发和/或新型实验技术的建立。例如，成形极限模块是基于新的统一成形极限预测模型11开发的，而摩擦工具寿命预测模块目前则是通过引入交互式摩擦模型20实现的。KBC-FE 模拟技术还提供选择性计算功能，即仅选择满足特定筛选条件的单元进入各个模块的进一步评估。例如，工具寿命预测模块会根据第一道成形循环中所有单元的磨损率排序，自动筛选出硬质涂层易发生失效的单元，因此通常仅有不足1%的单元会被选中用于多循环载荷条件下的进一步工具寿命评估。在本项研究中，完成300次成形循环后的工具寿命预测可在5分钟内完成。

通过进行相关测试并进行相应校准，成形极限模型可应用于成形工艺的仿真，从而确定成功制造此类合金部件的最佳参数，并避免出现缩颈现象。成形极限预测模型被开发为一个独立于所用有限元（FE）软件的云模块，可适用于任何有限元软件，用于评估材料在成形过程中的成形性，而无需复杂的子程序17。通过将相关数据导入该模型，可计算判断用户指定的部件区域是否会发生失效，从而节省计算资源。然而需要注意的是，由于应力-应变曲线是通过简单的查表法输入有限元软件的，因此在仿真过程中可能难以完全表征材料在不同温度和应变率下的材料性能。 

在刀具寿命预测模块中，可通过将所需的变形历史数据导入已验证的摩擦模块20，然后将云模块为每个单元计算出的离散数据点重新导入有限元（FE）软件，从而预测成形过程中的摩擦行为。这确保了所有有限元代码均可使用该先进摩擦模块，而无需考虑其是否具备集成用户子程序的能力。此外，该模块还可并行运行，以进一步缩短计算时间。交互式摩擦/磨损模型假设初始滑动阶段不存在磨损颗粒，因此可合理预期摩擦系数的初始值恒定为0.1720。尽管该模型揭示了摩擦分布的演变过程，但成形过程中的摩擦行为极为复杂，难以将云模块中的复杂摩擦行为完全整合到有限元仿真中。

作为一种未来技术，KBC-FE 仿真将依赖于专用且稳健的基于互联网的有限元（FE）仿真软件包的开发，这需要软件开发商建立一种高盈利但完全不同的商业模式。此外，还需在合作方之间构建专用的内部网络，以确保工业系统的数据安全和控制可靠性。

披露

作者无任何利益冲突需要披露。

致谢

感谢英国创新署（Innovate UK）对超轻型汽车车身（Ultra-light Car Bodies，UlCab，编号101568）以及“更轻、更少”（Make it lighter, with less，LightBlank，编号131818）项目的资金支持。本研究工作所取得的成果还获得了欧盟第七框架计划（FP7/2007-2013）的资助，资助协议编号为604240，项目名称为“面向交通运输行业的低成本轻量化结构成型的专利性、实验室验证材料加工技术的工业化系统（An industrial system enabling the use of a patented, lab-proven materials processing technology for Low Cost forming of Lightweight structures for transportation industries，LoCoLite）”。此外，研究还得到了由中航工业集团（Aviation Industry Corporation of China，AVIC）资助的伦敦帝国理工学院AVIC结构设计与制造中心的大力支持。

材料

本文使用的材料清单
姓名公司目录编号评论
AA6082-T6AMAG材料
AA5754-H111AMAG材料
1,000 kN 高速压力机ESH成形压力机
ARGUSGOM光学成形分析系统
PAM-STAMP 2015ESI有限元仿真软件
MatlabMathWorks数值计算软件
Gleeble 3800DSI单轴拉伸试验机
高温摩擦计（THT）Anton Paar摩擦性能测试设备
NewViewTM 7100ZYGO表面轮廓仪
磁控溅射设备涂层沉积设备
显微硬度计Wolpert Wilson Instruments
纳米硬度压痕仪 MTS

参考文献

  1. Miller, W. S., et al. Recent development in aluminium alloys for the automotive industry. Mater. Sci. Eng. A. 280 (1), 37-49 (2000).
  2. Bolt, P. J., Lamboo, N. A. P. M., Rozier, P. J. C. M. Feasibility of warm drawing of aluminium products. J. Mater. Process. Tech. 115 (1), 118-121 (2001).
  3. Li, D., Ghosh, A., et al. Effects of temperature and blank holding force on biaxial forming behavior of aluminum sheet alloys. J. Mater. Eng. Perform. 13 (3), 348-360 (2004).
  4. Toros, S., Ozturk, F., Kacar, I. Review of warm forming of aluminum-magnesium alloys. J. Mater. Process. Tech. 207 (1-3), 1-12 (2008).
  5. Wang, L., Strangwood, M., Balint, D., Lin, J., Dean, T. A. Formability and failure mechanisms of AA2024 under hot forming conditions. Mater. Sci. Eng. A. 528 (6), 2648-2656 (2011).
  6. Wang, L., et al. TTP2013 Tools and Technologies for Processing Ultra High Strength Materials. , Austria, Graz. (2013).
  7. El Fakir, O., et al. Numerical study of the solution heat treatment, forming, and in-die quenching (HFQ) process on AA5754. Int. J. Mach. Tool. Manu. 87 (0), 39-48 (2014).
  8. Raugei, M., El Fakir, O., Wang, L., Lin, J., Morrey, D. Life cycle assessment of the potential environmental benefits of a novel hot forming process in automotive manufacturing. J. Clean. Prod. 83, 80-86 (2014).
  9. Liu, J., Gao, H., Fakir, O. E., Wang, L., Lin, J. HFQ forming of AA6082 tailor welded blanks. MATEC Web of Conferences. 21 (05006), (2015).
  10. Karbasian, H., Tekkaya, A. E. A review on hot stamping. J. Mater. Process. Tech. 210 (15), 2103-2118 (2010).
  11. El Fakir, O., Wang, L., Balint, D., Dear, J. P., Lin, J. Predicting Effect of Temperature Strain Rate and Strain Path Changes on Forming Limit of Lightweight Sheet Metal Alloys. Procedia Eng. 81 (0), 736-741 (2014).
  12. Shi, Z., et al. the 3rd International Conference on New Forming Technology. , Harbin, China. 100-104 (2012).
  13. Electrolytic Marking [Internet]. , Ostling Etchmark. Staford. Available from: http://www.etchmark.co.uk/marking-tech/electrolytic/ (2015).
  14. ARGUS - Optical Forming Analysis [Internet]. , GOM mbH. Braunschweig. Available from: http://www.gom.com/metrology-systems/system-overview/argus (2015).
  15. ARGUS User Manual. , GOM mbH. Germany. Available from: http://www.gom.com/3d-software/download.html (2016).
  16. ISO12004. Metallic materials -- Sheet and strip -- Determination of forming-limit curves. , Available from: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=43621 (2008).
  17. Mohamed, M. S., Foster, A. D., Lin, J., Balint, D. S., Dean, T. A. Investigation of deformation and failure features in hot stamping of AA6082: Experimentation and modelling. Int. J. Mach. Tool. Manu. 53 (1), 27-38 (2012).
  18. Hosford, W. F. Comments on anisotropic yield criteria. Int. J. Mech. Sci. 27 (7), 423-427 (1985).
  19. Marciniak, Z., Kuczyński, K. Limit strains in the processes of stretch-forming sheet metal. Int. J. Mech. Sci. 9 (9), 609-620 (1967).
  20. Ma, G., Wang, L., Gao, H., Zhang, J., Reddyhoff, T. The friction coefficient evolution of a TiN coated contact during sliding wear. Appl. Surf. Sci. 345, 109-115 (2015).
  21. Põdra, P., Andersson, S. Simulating sliding wear with finite element method. Tribol. Int. 32 (2), 71-81 (1999).
  22. Archard, J. F. Contact and Rubbing of Flat Surfaces. J. Appl. Phys. 24 (8), 981-988 (1953).
  23. Liu, X., et al. Determination of the interfacial heat transfer coefficient in the hot stamping of AA7075. MATEC Web of Conferences. 21 (05003), (2015).

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