[发明专利]一种等温模锻模具温度场的在线重构方法有效

专利信息
申请号: 201510400997.4 申请日: 2015-07-10
公开(公告)号: CN105022873B 公开(公告)日: 2017-12-01
发明(设计)人: 蔺永诚;陈明松;吴先洋 申请(专利权)人: 中南大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/02
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 410083 *** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 等温 锻模 温度场 在线 方法
【说明书】:

技术领域:

发明属于锻造技术领域,涉及一种等温模锻模具温度场的在线重构方法。

背景技术:

温度场是塑性成形过程中的一个关键参数,其不仅影响材料的流动性和成形的完整性,还直接影响材料的微观组织和力学性能。然而,在实际的材料塑性过程中,由于工件热力耦合变形特性,以及模具和锻件形状的复杂性,使得工件温度场具有复杂的分布特征,导致难以采用解析模型难以对其进行在线重构,从而对成形过程温度场重构技术提出了新的挑战。

目前,现有的塑性成形过程工件和模具温度场重构方法主要有两种。一种是在了解成形过程物理机制的基础上,通过有限个测量点的温度信息,将温度场重构问题转化为边界值的求解问题,其主要的方法包括有限元法和有限差分法。另一种温度场重构方法是在成形过程物理模型无法或者难以确定的情况下,采用神经元网络、数据挖掘等黑箱技术,基于大量现场实验或者模拟实验的数据对成形过程的温度场进行建模,从而重构出工件和模具温度场分布。

虽然国内外学者在温度场重构方面已经做了一定的研究,并提出了一些重构方法。然而,现有的方法难以满足智能制造对温度场重构的速度和精度的要求。其中,有限元方法在使用时需要花费大量的计算时间,只适合离线的温度场重构分析,难以满足温度场在线重构的实时性要求,而神经元网络和数据挖掘方法是基于数据处理的一种黑箱技术,其模型的建立过程完全依赖于输入输出数据,不能很好地描述成形过程的物理机制,重构精度不足。此外,单纯的有限差分法对重构对象的要求较高,该方法难以求解具有复杂形状和边界条件的问题。然而对于实际零件的锻造过程,模具和锻件的形状都十分复杂,而且边界条件也是时变的。例如,在高温合金机匣等温模锻过程中,模具和锻坯都具有非常复杂的形状和时变的边界条件。因此,实际工艺急需能快速、精确重构锻件和模具温度场的新方法。针对这一迫切需求,本发明提出了一种快速、精确的等温模锻模具温度场的在线重构方法。

发明内容:

本发明的目的在于提供一种等温模锻模具温度场的在线重构方法,解决了目前重构方法不能快速、准确重构等温模锻模具温度场的难题。

本发明解决上述难题的方案是:

一种等温模锻模具温度场的在线重构方法,该方法包括如下步骤:

步骤1:根据热传导理论和能量守恒定律建立等温模锻模具温度场的解析模型,并采用有限差分法对该解析模型进行离散,获得模具温度场的离散模型;

步骤2:分析模具的几何特征和功能要求,建立模具边界的温度分布模型,包括模具与环境接触的边界温度模型和模具与锻坯/模套接触的边界温度模型;

步骤3:通过在线感知等温模锻过程中模具边界的温度变化,利用模具温度场的离散模型和模具边界的温度分布模型,重构整个模具的温度场。

按照上述方案,步骤1中所述模具温度场的解析模型可以通过以下二阶偏微分方程进行描述:

式中,x,y和z分别为笛卡尔坐标系中x,y和z三个方向的坐标;t表示时间;T表示温度;λ=k/ρCp。k是导热系数;ρ表示单元体的密度;Cp表示单元体的比热容。

按照上述方案,步骤1中采用有限差分法对温度场解析模型进行离散,利用差分方程代替解析模型中的微分方程,一阶和二阶差分方程如下式所示:

式中,i,j和k分别代表笛卡尔坐标系中x,y,z方向的节点;Δx,Δy和Δz代表三个方向单元的长度。Δt代表时间步长;n和n+1代表当前时间步和下一时刻的时间步。

将上述差分方程式(2)、(3)、(4)和(5)代入温度场解析模型式(1),得到模具温度场的差分方程为:

按照上述方案,步骤2中模具与环境接触的边界温度模型可以用如下方程进行描述:

式中,Tbou表示边界温度;Taro表示周围介质温度;h表示物体与周围介质的换热;n表示边界的法线方向。

按照上述方案,步骤2中模具与锻坯/模套接触的边界温度模型采用神经元网络模型进行描述:

式中,表示影响边界温度的工艺变量组合。x,y,和z分别代表节点位置坐标。t代表时间,TBPbou代表边界温度。

按照上述方案,结合步骤1中的模具温度场差分方程和步骤2中的模具边界温度模型,即可得到模具整体温度场。

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