模具外文翻译(共13页).doc

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1、精选优质文档-倾情为你奉上 南京理工大学泰州科技学院毕业设计(论文)外文资料翻译学院 (系)： 机械工程及自动化 专 业： 机械工程及自动化 姓 名： 杨 龙 学 号： (用外外文出处： Ilker Demir, Oguz Kayabasi, Bulent Ekici. Probabilistic design of sheet-metal die by Finite element method. Materials and Design 29(2008)721-721. 附 件： 1.外文资料翻译译文；2.外文原文。 指导教师评语： 签名： 2011年 月 日注：请将该封面与附件装订成册。

2、附件1：外文资料翻译译文基于有限元方法的板料成形模具可靠性设计摘要 板料成形模具中，最大应力一般出现在连接模具与框架的金属棒上。采用有限元方法和可靠性分析研究金属棒的疲劳性给模具寿命的预测带来了很大的方便。为了降低板料成形模具中的应力，同时提高它的疲劳寿命，论文提出一种有效的设计方案，即将有限元分析、近似模型、数值优化算法和可靠性设计方法Monte Carlo模拟集成在一起从而形成了一种自动设计工具。 这种集成的可行性在使用可靠性设计技术时得到了检验，最终借助可靠性设计结果将金属棒的疲劳性预测了出来，分析结果中显示材料的体积节省了43%，应力值也比最初设计时降低46.3% ，疲劳系数降低了36

3、%。1. 引言 板料成形工艺中，计算机辅助工程（CAE）、计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助制造(CAM)这三项技术是基础。尤其是在汽车制造业中，由于板成形模具主要在高负载条件下工作，所以成本很高，为此，提高模具工作部分的使用时间对降低大量生产的成本来说就显得非常重要。在板料成形过程中，模具结构中会产生很大的应力，模具要挤压金属数十万次，该过程中一个最重要的问题就是预测模具工作部分的疲劳寿命1。基于这个原因，模拟板料成形模具的变形问题和预测它的疲劳寿命已成为近期关注的重要问题，同时有限元方法（FEM）也变得越来越重要，尤其是在模拟变形和疲劳的过程中。有限元方法的研究用的是理想模型，但现实制造

4、业中并不存在这种模型，因为会出现一些不可预测的设计参数。为了避免这些参数带来的不确定性，设计人员常使用安全系数。近些年来，一些设计人员又开始使用可靠性设计技术来替代这些安全系数。可靠性设计技术甚至在一些困难的工程领域如实体或中空模具在挤压时的性能分析2，焊接钢管结构的疲劳性分析3及隧道支撑设计4等方面也得到了广泛有效的应用。 板料成形模具中，最大应力一般出现在连接模具与框架的金属棒上。用有限元方法和可靠性分析研究金属棒的疲劳性给模具寿命的预测带来了很大的方便。板料成形设计时，摩擦力和压边力会带来一些不确定性，这时可以通过Monte Carlo模拟来分析系统的可行性5，即使已经得到了疲劳性测试的

5、结果，该结果的可靠性也需要通过模拟来证实6。 在这项研究中，为了降低板料成形模具中的应力，同时增加它的疲劳寿命，我们提议出一种有效的设计方案，这种方案就是将有限元分析、近似模型、数值优化算法和可靠性设计方法Monte Carlo模拟集成在一起从而形成了一种自动设计工具。应用这种方法，板料成形模具中金属棒上的最大应力问题可以很简单地通过数值优化算法来解决。该过程中对模具工作部分进行了两种类型的加载，分别是螺旋弹簧加载和气垫弹簧加载。这个结果的可行性用可靠性设计技术得到了检查和完善，最终借助可靠性设计结果将金属棒的疲劳性预测了出来。由这种优化处理问题的方法产生了优化设计技术，以下内容里将详细介绍设

6、计的过程。2. 最优化算法、有限元模型、可靠性设计和疲劳2.1 最优化方法 一般地，形状或材料设计优化问题可以用以下的约束最小化公式表达7：最小化：y0(x) (1)使之满足：yj(x)0 (j=1,c) (2) 在设计空间内：xilxixiu (i=1,N) (3)这里y0(x) 是目标函数，yj(x)(j=1,c)是约束函数，x=x1，x2，xN是设计变量中的矢量。xil和xiu分别表示设计变量的物理上界和下界，c和N分别表示约束的个数和设计变量的个数。约束和目标函数对应是重量、穿透深度、能量吸收等等。 用公式(1)-(3)解决形状优化问题可以有效地更换目标和约束函数与响应面(RS)的逼近

7、，这种优化逼近在文献上常常被称为近似优化设计。近似优化方法在ANSYS DO模块中得到了实施，它在该研究中的应用如图1所示，ANSYS DO模块为目标或约束函数的求解创建并应用了遥感多项式逼近，具体如下8：在这里a,b,c是待定的系数。 在优化设计过程中，ANSYS DO首先要创建N+2个设置以便建立一种线性近似，这些设置表示了该设计中所有参数的值。ANSYS DO不仅能随机地生成设置还能利用优化数据库中已存在的设置。形状优化分析是通过有效的设置实施的，分析的结果再用来创建目标和约束的线性逼近，高阶逼近如二次和二次交叉RS逼近是通过最小二乘法创建出来的，这时数据库里要有足够的设置。优化设计是建

8、立在补偿函数的基础上用数值优化算法求解公式(1)(3)预测出来的，预测结果通过精确分析(ANSYS)得到证实，如果预测的目标和约束与ANSYS分析的结果相同，或者估计的优化设计足以达到要求，那么优化循环回路就会结束，否则，新计算出来的数据将添加到已存在的设置中，建立新的逼近。2.2 几何造型和有限元造型 几何造型是一种参数化建模，如图2和图3中所示，它出自Ford Turkey。用高顶面板模具来作示范，它的尺度上限和下限同样也是出自Ford。A=1400(对称模型)，B=650(对称模型)，C1=75，C2=75，C3=75，D=200，E=40（金属棒宽度) T=40（框架宽度） 有限元方法

9、的第一步是建立有限元模型和几何模型。这个步骤中，采用八顶点的六面体单元对四分之一的模具模型进行网格划分，模型的单元数是15264个单元，该单元用的是ANSYS库里的SOLID45类型，它由八个节点组成的，每个节点都有三个自由度，如图3所示。图3.有限元模型:(a)整个模型(b)对称模型 有限元方法的第二步是选择能够代表材料性能的材料模型，因为应力和应变值发生在弹性极限处，所以常常选择线性均匀的弹性材料。材料牌号为GG30的可铸锻材料：弹性模量(E)： MPa,泊松比(v): 0.3,密度：7.86e-6 kg/mm 有限元方法的第三步是提供负载和边界条件，这里就用到了具有对称边界条件的四分之一

10、模型。不仅要将动态负载加载到该模型中，静态重量也要考虑进去。这里分别提供了螺旋弹簧和气垫弹簧的加载条件，如图4所示。该研究的另一个目的是根据这两种加载状态，预测该系统的疲劳寿命。图4.模型两种加载类型的特点3.实验结果3.1 有限元和优化结果 有限元分析的结果是可以接受的，最大应力如预期的那样出现在金属棒底部，最大挠度出现在中间，如图5所示。有限元分析、近似模型、数值优化算法集成在一起形成了一种自动化设计工具。材料节省了43%，优化结果如表1所示。为了得到更准确的结果，优化过程之后使用了可靠性处理，可靠性处理的细节将在下面的部分讲到。3.2 可靠性设计 连续生产过程中，每件产品都不同于其它产品

11、，这些差异是由于材料、人为因素、标注、机器设置等不确定性造成的。如果有足够的样本，可以将每个设计参数的统计出来，根据它们出现的频率可以得出它们的概率，然后这些参数就称为随机变量。传统工程计算中用的是这些变量的平均值，然而它们不是一个常数而是在一定范围内变化的量，如果对结果的精确度要求很高，这些变量的其它值要比平均值用的更多，如标准偏差。在标准计算中，使用安全系数消除了一系列变化的因素。在可靠性设计中，设计参数的概率分布可以计算出来，概率分布的结果显示了设计的可靠性。设计者可以根据顾客的要求使用可靠值，从而以最小的成本换取最高的安全和质量。 设计参数或独立随机变量的分布代表一种类型，最常用的分布

12、类型是正常分布、对数正态分布、均匀分布、指数分布、分布、分布。这些随机变量的分布类型如表2所示。3.3 Monte Carlo模拟 图6为Monte Carlo方法流程图，根据参数发生的概率来确定它们在每个循环的值。在Monte Carlo方法中，产生了均匀分布的随机数，即用这些参数的累计分布将它们的值转化成数字，这一过程是参考参数的概率密度函数实现的。为了获得一项近似的分布类型，需要大量的试验。3.4 可靠性设计结果 用可靠性设计技术可以得到应力可靠性图表，像在表中看到的那样，应力值随着可靠性的增加而增加，50%的可靠性对应螺旋弹簧加载的应力值约为43MPa，即要使可靠性达到50%，应力值必

13、须低于43MPa。而99%的可靠性分别对应螺旋弹簧和气垫弹簧加载的应力值为80MPa和100Mpa。如果系统设计是用来抵御螺旋弹簧加载的80MPa应力，它会因具备99%的可靠性而表现得很耐用，如图7。图7.两种加载状态应力可靠性曲线 可靠性设计技术的使用使安全系数变得更有效，正如图中，1.8的安全系数足以获得99%的可靠性。一般情况下，2.5-3的安全系数才能用于模具设计，如果使用了可靠性设计技术，1.8的安全系数也就足够了，如图8。这就减少了约30-40%的成本从而增加了利润。对于气垫弹簧加载条件，安全系数约为1.5就可以了，而且可以获得更高的利润。图8.两种加载状态安全系数可靠性曲线 敏感

14、的随机变量对应力和挠度的影响也显示在图9中，由图可知，C2是对应力起最显著作用的变量，A，压力，B，D，E和C3是另外一些重要的变量。C2，E，C3是对应力起负作用的变量，即它们的值越高，应力就越小。杨氏模量和密度像预期的那样对应力几乎不起作用，T和C1也是如此。 C2是对挠度影响最大的一个变量。D,A,压力，杨氏模量和B对挠度也有影响。C2和杨氏模量对挠度起负作用，而C1，C3，E，T和密度对挠度不起作用。图9.对应力敏感的随机变量 随机变量的矩阵相关系数如表3所示，括号内的值是不重要的变量，C2的值是负的，这是因为它对应力和挠度都是起负作用，如图10。图10.对位移敏感的随机变量3.5 模

15、具疲劳 循环载荷作用下，材料强度会随着时间增加而降低，在应力低于极限应力处会出现断裂，这些都是由疲劳引起的，因此在模具设计过程中要进行疲劳计算。一套模具在自动化工业生产中要使用数十万次，设计不好的话就会因疲劳而不能再使用。在板料生产过程中，皱纹的产生与很多的参数有关，如压应力、压边力和时间选择等等。皱纹会产生应力集中进而产生裂纹，如图11。裂纹又随着循环负荷而传播，最终导致模具失效，这就是为什么在设计板料成形模具时，一定要得到可靠的、长久的疲劳寿命。图11.板料成形中的模具失效 同样在模具中，最大应力一般也发生在连接模具与框架的金属棒处，设计较好的金属棒能够抵抗循环负荷和疲劳。以最小的成本获得

16、最大的抵抗力是最终的目的，可靠性设计在这里就起了重要的作用。 这次研究中，模具的疲劳寿命是基于有限元分析方法利用ANSYS软件预测出来的，而计算是则是基于Goodman、Soderberg和Gerber理论，这在表4中有说明。 表4中，N表示负载周期中疲劳寿命安全系数，Se和Su分别表示材料的疲劳极限和抗拉强度极限。平均应力m和交变应力a可通过下面的公式得到：有限元分析里的Von Misses应力在疲劳寿命计算中得到了应用。所有的疲劳分析是按照无限寿命标准执行的（即N=周期），如图12。3.6 疲劳可靠性分析 根据疲劳理论解释，安全系数对无限循环加载是非常必要的。如果疲劳安全系数是通过Good

17、man、Soderberg和Gerber计算出来的，它们的值分别是5.65、5.23、5.72，即如果安全系数是5.23，它将可以无限次的使用。然而考虑到系统的可靠性，更有效的疲劳安全系数将获益更多。从以上可以看出，最大应力处计算出来的C2、A和压力是最重要的随机变量，用这三个变量可以将疲劳可靠性计算出来。如图13所示，安全系数从5减小到3.2，这就意味着节约了36%的材料和劳动力。4.结论l 使用优化设计技术能使具有相同的最大应力时，体积减小到原来的43%。l 气垫弹簧加载比螺旋弹簧加载对系统多提供25-40%的压力。l 最大应力出现在金属棒的底部，而最大挠度则出现在重心处。l 可靠性设计技

18、术表明，安全系数为1.8时可以获得99可靠性（不包括疲劳计算），而安全系数为1时可靠性约为50。l 应力受C2、A和压力值的影响最大，而不受杨氏模量和密度的影响。l 位移受C2、D、A、压力和杨氏模量的影响最大，而不受密度的影响，杨氏模量对位移有影响而对应力无影响。l 疲劳计算要求的安全系数在5.2-5.7之间，然而通过使用可靠性设计技术使得安全系数在3.2-3.5之间就已经足够了，这是上面提到的1.8安全系数值的两倍，安全系数为1时循环负载将不能加载。l 可靠性设计技术为静态、动态和循环负载条件提供了预测更高效的安全系数的方法，这些系数意味着设计将会更加轻便和便宜。鸣谢 这项研究已经由FOR

19、D OTOSAN TURKEY Tool and Die and Prototype Manufacturing Department做了出来。在此作者要感谢Ferit Firat，是他为设计过程提供了需要的数据。参考文献1 Gustavsson A, Larsson M, Melander A. Fatigue life of pressed steel sheet components. Int J Fatigue 1997;19(89):6139.2 Sheikh AK, Arif AFM, Qamar SZ. A probabilistic study of failures of s

20、olid and hollow dies in hot aluminum extrusion. J Mater ProcessTechnol 2004;155156:17408.3 Chryssanthopoulos MK, Righiniotis TD. Fatigue reliability of welded steel structures. J Construct Steel Res 2006;62:1199209.4 Oreste P. A probabilistic design approach for tunnel supports. Comput Geotech 2005;

21、32:52034.5 Kleiber M, Rojek J, Stocki R. Reliability assessment for sheetmetal forming operations. Comput Meth Appl Mech Eng 2002;191:451132.6 Fourlaris G, Ellwood R, Jones TB. The reliability of test results from simple test samples in predicting the fatigue performance of automotive components. Ma

22、ter Des 2007;28:1198210.7 Kayabasi O, Erzincanli F. Shape optimization of tooth profile of a flexspline for a harmonic drive by finite element modelling. Mater Des2007;28:4417.8 ANSYS User Manual.译文原文出处：Ilker Demir，Oguz Kayabasi，Bulent Ekici. Probabilistic design of sheet-metal die by finite element method. Materials and Design 29 (2008) 721727.附件2：外文原文（复印件）Ilker Demir，Oguz Kayabasi，Bulent Ekici专心-专注-专业