[发明专利]一种基于急动度的伺服冲压速度控制方法有效
申请号: | 201611183822.3 | 申请日: | 2016-12-20 |
公开(公告)号: | CN106739128B | 公开(公告)日: | 2018-05-01 |
发明(设计)人: | 宋燕利;华林;戴定国 | 申请(专利权)人: | 武汉理工大学 |
主分类号: | B30B15/26 | 分类号: | B30B15/26;B21D24/00 |
代理公司: | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司42102 | 代理人: | 唐万荣,王淳景 |
地址: | 430070 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 急动度 伺服 冲压 速度 控制 方法 | ||
技术领域
本发明属于冲压成形技术领域,具体涉及一种基于急动度的伺服冲压速度控制方法,用于提升零件成形质量。
背景技术
冲压速度是板料成形的重要工艺参数,它对零件的成形质量和成形极限有很大影响。当冲压速度过大时,生产效率大大提高,但需要的成形力增大,噪声严重,而且材料的流动不充分,板料易出现拉裂现象;当冲压速度过小时,噪声小,材料的流动相对充分,成形极限和成形精度有所改善,但生产效率大大降低。
随着伺服电机的快速发展,冲压运动可以实现速度或位移精确可调。冲压运动的柔性可控是伺服压力机最主要的特征之一,通过采用不同的滑块运动曲线可以实现延长机器寿命、提高零件精度、降低噪声和提高生产率等多种目标。
目前,采用何种冲压运动方式使零件的成形性能最优还不清楚。在有限元模拟和试验中发现变速条件下,零件的成形极限、成形质量变好,如MORI等在“Springback behaviour inbending of ultra-high-strength steel sheets using CNC servo press”文章中提出通过二次冲击来控制板件弯曲工艺中的回弹缺陷,MATSUMOTO等在“Prevention of galling in forming of deep hole with retreat and advance pulse ram motion on servo press”文章中提出滑块逐级冲压运动曲线用于零件拉深,均有效消除了拉深零件的起皱缺陷,但变速运动方式大都采用样条曲线控制,并不具备数学特征。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于急动度的伺服冲压速度控制方法,它能够实现位移、速度、加速度和急动度的连续可调,提升复杂及难成形零件的成形质量,减少生产噪声,提高压力机与模具寿命。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
一种基于急动度的伺服冲压速度控制方法,包括以下步骤:
S1、建立待冲压零件的三维模型并导入有限元分析软件中;
S2、设置材料参数、边界条件、接触条件,并划分网格;
S3、设定位移幅值曲线数学表达式为x=At3+Bt2+Ct+D,可得速度数学表达式为v=3At2+2Bt+C、加速度数学表达式为a=6At+2B、急动度数学表达式为j=6A:
S301、因为急动度是一种会使材料产生疲劳的柔性碰撞,当急动度较大时,材料易产生疲劳,影响机器的使用精度,减少机器的使用寿命,故根据急动度数学表达式可知A的取值应较小,从而确定A的初步取值范围为0~1;
S302、闭模时加速度a应较小,以更加精确地控制凹模运动,准确地使凹模停止在下止点,为提高成形精度,故由A的初步取值范围推出B的初步取值范围为0~-3;
S303、闭模时速度v不宜过大,模具尚未开始运动时x=0,闭模时x=1,故由A、B的初步取值范围推出C的初步取值范围为1~3,D的初步取值为0;
S4、在A、B、C的初步取值范围内选取不同的值以设置不同的位移幅值曲线,提交计算;
S5、从计算结果中提取最大成形力、FLDCRT、最大减薄率的数据进行比较分析,最大成形力的数值越小越有利于减小压力机的吨位,FLDCRT的数值越小越不接近破裂而有利于提高板料的成形极限,最大减薄率的数值越小越有利于厚度的均匀分布,故选取最大成形力、FLDCRT、最大减薄率数值较小的几组曲线,确定A、B、C的优化取值范围,从而获得能够提升冲压质量、延长模具和压力机寿命的伺服冲压速度曲线,以使板料成形性能最优。
按上述技术方案,步骤S2中设置材料参数具体包括:模具设为刚体,板料设为变形体并赋予材料属性,材料属性包括各温度下应力应变曲线、各温度下FLD曲线、密度、杨氏模量、泊松比、热膨胀系数、导热系数和各向异性系数。
按上述技术方案,步骤S2中设置边界条件具体包括:凸模固定不动,凹模由冲压运动曲线确定,采用速度由大到小的冲压运动曲线。
按上述技术方案,步骤S2中设置接触条件具体包括摩擦系数、膜层散热系数、接触换热系数和发射率。
按上述技术方案,步骤S2中网格类型为温度-位移耦合单元。
按上述技术方案,步骤S5中,A的优化取值范围为0.2~0.6,B的优化取值范围为-0.7~-1.7,C的优化取值范围为1.5~2.1,D的优化取值为0。
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