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[汽车铝合金] 先进高强钢和铝合金弯曲变形的回弹预测

汽车金属材料与工艺 汽车金属材料与工艺 82 人阅读 | 0 人回复

发表于 2020-7-2 21:57:10 | 显示全部楼层 |阅读模式

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1回弹的影响因素

为了实现节能减排并且不降低汽车安全性能,越来越多的先进高强钢(AHSS)和高强度铝合金开始被大量应用于汽车工业。回弹问题是高强度材料在成形过程中的一个难点和挑战。为了确保成型零件的质量,实际生产过程中通常利用回弹量补偿的方法对回弹进行补偿,但这就需要对磨具进行三到五次的调试才能找到一个合适的回弹补偿量。因此,在缩短磨具开发周期和减少模具调试次数的条件下,提高回弹预测的精度和可靠性是亟待解决的问题。

研究表明,除了零件的几何形状之外,影响回弹的主要因素包括流变应力和弹性模量。除此之外,卸载行为、塑性各向异性和包申格效应也是影响回弹的因素。因此,要精确预测回弹需要准确地测定材料的物性参数。

1.1流变应力曲线的影响

与传统钢铁材料相比,先进高强钢具有较高的强塑性匹配。先进高强钢因其较高的屈服强度和极限抗拉强度较之软钢的回弹量更大。图1显示了材料强度和弹性模量对回弹的影响。

准确地表示出材料的硬化行为对回弹的预测十分重要。一般材料的硬化行为是由材料的各向异性硬化和流变应力曲线决定的,典型的材料硬化表达式可以表示为:

σ=Kεn

式中:σ:真应力;ε:真塑性应变;K:强度系数;n:应变硬化指数。

流变应力曲线可以通过单向拉伸试验和双向胀形实验得到,对于同种材料不同批次的试样,其流变应力可能略微不同,但采用单向拉伸试验和双向胀形实验对流变应力曲线进行测定是可行的。

1.2弹性模量的影响

弹性模量通常可以通过单向拉伸试验得到(如图1所示)。然而,对于先进高强钢而言弹性区的应力-应变曲线不是线性的,与线性加载过程有较大偏差,因此通过拉伸试验得到的弹性模量并不是很精确。

弹性模量通常认为是一个恒定值,但已有研究表明,它不是一个定值,而是一个随塑性应变变化的函数,随着应变或变形的大小而变化。

测定弹性模量随塑性应变变化的一个典型方法是利用加载/卸载实验。由图2可以发现,卸载过程的曲线并不是沿着加载过程的路径返回,存在明显的偏差。在大多数弹性模量测定方法中,利用应力-应变曲线弹性部分的斜率来表示是最常用的。这个线性弦是连接卸载时的应力点和零点处的应力值得到的,但这种方法并不能表示材料非线性卸载行为。

此外,利用拉伸试验测定弹性模量的主要缺点是应力-应变曲线是单轴拉伸过程所得到的。换而言之,拉伸试样仅仅受到了拉应力(在单轴压缩过程中仅受到压应力)。然而,在弯曲变形过程中回弹是主要的问题,而板材在弯曲时沿着厚度方向同时存在拉应力和压应力。因此,用拉伸试验测定的弹性模量应用在精确预测回弹过程是不准确的。

1.3其他影响回弹的因素

除流变应力和弹性模量能够影响回弹外,应变硬化、塑性各向异性和包申格效应同样对回弹有一定的影响。在Yoshida(Yoshida,2012) 建立的Yoshida-Uemori模型中考虑了这些因素的影响,但利用此模型进行仿真时过程参数的获得需要进行大量的实验才能得到。

2回弹分析方法

目前,有研究人员正致力于开发一种能够降低成本并能够准确预测回弹行为的方法,该方法重点在于当确定材料、材料厚度和弯曲过程后,希望能够找到一个恒定的弹性模量,被称为“表观弹性模量”,来达到能够精确预测弹性模量的目的。

这一方法被称作逆分析法,弯曲实验可以表示零件实际的弯曲过程。本弯曲实验的有限元模型中使用的弹性模量是利用拉伸试验测定的。研究者使用比最初弹性模量高一点的值或第一点的值进行模拟并与实际测量结果进行对比。

模拟所用的弹性模量是通过实验所测得,并视为表观弹性模量。初步结果表明,显著改善了回弹预测的精度。

3逆分析结果和案例研究

3.1材料非线性卸载行为

利用有限元法对金属材料流动和回弹进行模拟时,弹性模量通常需要查阅手册,然后再确定材料的弹性。然而,这种材料的卸载行为通常是非线

性的,主要由于当施加的应力减小时,由于原子键松弛,使位错互相排斥彼此远离而导致的卸载应变。

由于塑性变形后金属的卸载行为是非线性的,所以使用恒定的弹性模量来定义材料弹性是不正确的,进而对回弹预测也是不准确的。

3.2用于精确预测回弹的材料模型

为了提高回弹的预测精度,构建了许多本构关系,这些模型考虑了一种或几种能够影响回弹行为的因素,主要包括材料的各向同性/各向异性、动态硬化行为、摩擦因素、材料复杂的流变行为(如包申格效应)、瞬态硬化和永久软化行为等。

在这些模型中,Yoshida-Uemori模型、准塑性弹性(quasi-pl astic-el astic)模型、均质各向异性硬化模型都明显改善了回弹预测的精度。

然而在一些案例中,模型的应用必须要通过一些特殊的实验过程得到一些特殊的材料参数,例如拉伸过程中的加载/卸载实验或拉伸压缩实验。由于这些参数的获得需要进行大量的实验,因此限制了这些模型在工业上的应用。尤其是目前使用的先进高强钢不同批次之间存着一些性能上的差异。除此之外,模型中的参数大多数是通过单轴拉伸或压缩实验得到的,并且相对应变量都很小,在实际工程应用中,材料的服役条件是多种多样的(例如平面应变状态,双轴应变状态),甚至其应变量数值也很大。

3.3逆分析法的有限元模拟和验证

研究人员开发了一种实用的逆分析法用于提高回弹预测精度。最终目的是降低预测误差,节约成本,减少磨具修模周期,减少回弹补偿。

流变应力和弹性模量是回弹预测中两个重要的材料参数,因此,弹性模量测定的准确性直接影响材料回弹预测精度。在逆分析方法中,用于预测回弹的表观弹性模量可以通过弯曲实验和有限元模拟弯曲过程得到。在本研究中,有限元仿真利用软件PAMSTAMP,选用壳单元。最初进行的有限元模拟采用的弹性模量E通常是手册中的恒定值,这个弹性模量是通过拉伸试验得到的。第二次模拟采用的是另一个弹性模量的值。通过第二次模拟预测的回弹结果再次与实验结果进行比较,最后得到用于准确预测回弹的一个合适的表观弹性模量(如图3所示)。

逆分析法在以下两种情况下得到验证:

1)若干种先进高强钢和铝合金进行了U型弯曲实验,结果显示显著提高了回弹预测的精度(如图4)

2)由PAM-STAMP软件用两种弹性模量对DP980汽车零部件的回弹进行3D扫描的结果显示,DP980在模拟过程中使用弹性模量E=120GPa时,其模拟结果比使用手册中弹性模量值E=205GPa的模拟结果更加准确。

3.4逆分析法的局限性

逆分析法主要存在两点局限性:1)材料的弹性回复是塑性应变的函数,因此作为确定弹性回复的参数,在不同应变下其弹性模量不是一个恒定值。经过特定弯曲过程逆分析所确定的弹性模量仅适用于该弯曲过程以及该材料的厚度才有效。2)必须用弯曲实验的方法来确定材料的表观弹性模量,因此,该方法只能减少在磨具试模过程中磨具修改和调整的次数。 (尹衍军)







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