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力约束管材自由胀形试验研究与材料性能测试
被引量：
7
1
作者
程鹏志
郎利辉
+3 位作者
葛宇龙
阮尚文
王韬
武海
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期686-692,共7页
相较于单向拉伸试验,通过管材胀形试验(TBT,Tube Bulging Test)获得的材料性能参数能够更准确地反映材料在高压流体作用下的塑性成形性能,不同的管端边界将会严重影响管材胀形试验的测试结果.针对国际上现有试验方法和设备存在的不足,...
相较于单向拉伸试验,通过管材胀形试验(TBT,Tube Bulging Test)获得的材料性能参数能够更准确地反映材料在高压流体作用下的塑性成形性能,不同的管端边界将会严重影响管材胀形试验的测试结果.针对国际上现有试验方法和设备存在的不足,研制出了一套约束边界清晰、加载精确的管材自由胀形试验系统.在管材测试过程中,基于位移随动力主动加载的控制策略和比例伺服油缸,实现实时的轴向力、轴向位移和内压力的精确加载.端部约束的测试管材通过特殊设计的工装保证了其轴向自由滑动.实时内压力和胀形管材顶点处材料的壁厚和胀形高度信息通过超高压压力传感器、超声测厚仪和磁致伸缩位移传感器采集,进而基于Swift材料本构模型和采集到的数据拟合出材料应力应变曲线和材料性能参数.试验结果表明,管材两端侧推力与内压力对管材内腔端面的作用力和管材轴向自由对称收缩的平衡条件始终处于动态稳定中,试验设备能够准确获得实时胀形高度、顶点厚度、轴向收缩长度和内压力的信息,能够为材料性能测试和工艺设计提供可信的材料参数.
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关键词
充液成形
胀形试验
管端边界
自由滑动
轴向力
内压力
胀形高度
材料参数
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职称材料
基于机器学习的管材数控弯曲质量预测
被引量：
6
2
作者
葛宇龙
李晓星
+1 位作者
郎利辉
程鹏志
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1691-1697,共7页
在管材数控(NC)弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,...
在管材数控(NC)弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数(RBF)神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机(SVM)建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。
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关键词
管材数控(NC)弯曲
起皱
回弹
壁厚减薄
径向基神经网络
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
力约束管材自由胀形试验研究与材料性能测试
被引量：
7
1
作者
程鹏志
郎利辉
葛宇龙
阮尚文
王韬
武海
机构
北京航空航天大学机械工程及自动化学院
上海汇众汽车制造有限公司
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期686-692,共7页
基金
国家"973"计划资助项目(613152)
国家自然科学基金国际(地区)合作与交流资助项目(51111120088)
文摘
相较于单向拉伸试验,通过管材胀形试验(TBT,Tube Bulging Test)获得的材料性能参数能够更准确地反映材料在高压流体作用下的塑性成形性能,不同的管端边界将会严重影响管材胀形试验的测试结果.针对国际上现有试验方法和设备存在的不足,研制出了一套约束边界清晰、加载精确的管材自由胀形试验系统.在管材测试过程中,基于位移随动力主动加载的控制策略和比例伺服油缸,实现实时的轴向力、轴向位移和内压力的精确加载.端部约束的测试管材通过特殊设计的工装保证了其轴向自由滑动.实时内压力和胀形管材顶点处材料的壁厚和胀形高度信息通过超高压压力传感器、超声测厚仪和磁致伸缩位移传感器采集,进而基于Swift材料本构模型和采集到的数据拟合出材料应力应变曲线和材料性能参数.试验结果表明,管材两端侧推力与内压力对管材内腔端面的作用力和管材轴向自由对称收缩的平衡条件始终处于动态稳定中,试验设备能够准确获得实时胀形高度、顶点厚度、轴向收缩长度和内压力的信息,能够为材料性能测试和工艺设计提供可信的材料参数.
关键词
充液成形
胀形试验
管端边界
自由滑动
轴向力
内压力
胀形高度
材料参数
Keywords
tube hydroforming
bulging test
end-condition
free sliding
axial force
internal pressure
bulging height
material properties
分类号
V261.28 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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职称材料
题名
基于机器学习的管材数控弯曲质量预测
被引量：
6
2
作者
葛宇龙
李晓星
郎利辉
程鹏志
机构
北京航空航天大学机械工程及自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第8期1691-1697,共7页
文摘
在管材数控(NC)弯曲过程中,可能出现起皱、过度减薄的质量缺陷,同时会不可避免地发生回弹,都将严重影响成形质量。为了对数控弯曲成形质量进行预测,提出了使用有限元模拟与机器学习相结合的方法,并建立了快速的成形质量预测方法。首先,建立了有效的管材数控弯曲的参数化有限元模型,在工艺参数取值范围中随机选择进行大量的模拟实验作为样本,完成学习数据的挖掘。随后,基于径向基函数(RBF)神经网络建立壁厚减薄与回弹程度的预测模型并使用支持向量机(SVM)建立管材起皱的预测模型。最后,使用模型对新的实例进行预测,并利用模拟与数控弯曲实验对预测模型进行验证。该方法可以对大直径薄壁管材数控弯曲质量进行有效的预测,提高弯曲管件零件设计效率。
关键词
管材数控(NC)弯曲
起皱
回弹
壁厚减薄
径向基神经网络
支持向量机(SVM)
Keywords
tube numerical controlled （ NC ） bending
wrinkle
spring-back
wall thinning
radial basis neural network
support vector machine （SVM）
分类号
V260.5 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
TG386.43 [金属学及工艺—金属压力加工]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
力约束管材自由胀形试验研究与材料性能测试
程鹏志
郎利辉
葛宇龙
阮尚文
王韬
武海
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于机器学习的管材数控弯曲质量预测
葛宇龙
李晓星
郎利辉
程鹏志
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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职称材料
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