[发明专利]一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法在审

专利信息
申请号: 202210245922.3 申请日: 2022-03-14
公开(公告)号: CN114595533A 公开(公告)日: 2022-06-07
发明(设计)人: 徐世伟;肖培杰;蒋彬辉;苏占伟 申请(专利权)人: 湖南大学
主分类号: G06F30/17 分类号: G06F30/17;G06F30/23;G06F113/22;G06F113/26;G06F119/18
代理公司: 北京清控智云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11919 代理人: 马肃
地址: 410082 湖南省*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 合金 液态 模锻高 强韧 复合 结构 优化 设计 系统 成形 方法
【权利要求书】:

1.一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统,包括夹芯结构优选模块、复合结构设计模块和液态模锻成形工艺模块,其特征在于:

所述夹芯结构优选模块包括数据建立模块、预测模型建立和计算模块,

其中,所述数据建立模块被配置用于对多个不同夹层结构方案的最小相对密度和最大相对密度进行限定,并以相对密度ρ的增加梯度Δρ建立相应的CAD数模库,其中,相对密度ρ为:ρ=ρd0,ρ0表示夹层结构完全为实心结构的密度,ρd表示夹层结构的真实密度;以及对所述CAD数模库的模型进行网格划分,赋予不同的材料属性,通过所述夹层结构的轴压压缩和三点弯CAE仿真模型获得不同材料属性和不同夹层结构的最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据;

所述预测模型建立和计算模块被配置用于提取所述数据建立模块的不同夹层结构方案中的夹层结构图片、夹层结构材料属性、最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据,将夹层结构材料属性以所用的材料密度代替,建立夹层结构材料属性和材料密度的对应关系;以及基于计算机图像数字化处理,将所述不同夹层结构方案中的夹层结构图片转化为像素值,建立夹层结构图片和像素值大小的对应关系;

所述复合结构设计模块被配置用于对目标结构进行网格化,通过赋予所述夹层结构的材料属性进行CAE有限元分析从而确定所述目标结构中的危险部位,并与所述目标结构的目标强度进行对比,根据目标结构的CAE有限元分析结果与目标之间的差值确定目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度;以及通过提取夹芯结构优选模块的夹层结构方案和材料属性,根据目标结构所用的材料属性和材料熔点对夹层结构进行筛选,若目标结构所用材料的熔点高于夹层结构材料属性的熔点,则认为该材料属性下的夹层结构方案符合设计要求,否则,剔除该类熔点较低的材料属性下的夹层结构方案;再将符合熔点筛选要求的夹层结构方案和材料属性集成至目标结构的危险部位内形成相应的复合结构设计方案,进一步对该方案进行网格化和CAE仿真分析,选取满足复合结构的目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度且所述比吸能最大的设计方案作为最终复合结构;

所述液态模锻成形工艺模块被配置用于对复合结构设计模块生成的所述最终复合结构中的夹层结构单独制造,将所夹层结构作为嵌入件预热至一定的温度后置于目标结构成形模具内,随后将目标结构的液态金属液注入所述目标结构成形模具内,金属液和嵌入件实现冶金结合,最终形成目标结构和夹层结构的复合结构。

2.根据权利要求1所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统,其特征在于,将所述预测模型建立和计算模块从所述数据建立模块提取的数据划分为训练集和测试集,其中所述训练集和所述测试集的输入参数分别为最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度,输出参数分别为像素值和材料密度,基于提取的数据建立径向基神经网络预测模型,所述径向基神经网络预测模型的非线性映射关系为:

其中,yi代表输出值,即y1为像素值,y2为材料密度;h为隐含层的节点个数;xk代表输入值,即x1为最大压溃力峰值,x2为最大比吸能,x3为最大抗弯刚度;βji为连接权重;σ为最小二乘的损失函数其表示输入参数之间的最大距离;Cj为基函数中心。

3.根据权利要求2所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统,其特征在于:基于所述径向基神经网络预测模型输出的像素值和材料密度分别获得与像素值对应的夹层结构图片,以及与材料密度对应的夹层结构材料属性。

4.根据权利要求1-3之一所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统,其特征在于,在液态模锻成形工艺模块中,所述夹层结构温度位于浇铸温度和成形模具温度之间。

5.一种应用于权利要求1所述的所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统的成形方法,其特征在于,所述成形方法包括:

S1、获取目标结构单独成形的液态模锻的金属液浇铸温度、挤压比压和充型速度工艺参数;

S2、以目标结构单独成形的成形模具温度和保压时间为初始值,根据目标结构和夹层结构的熔点和导热性确定夹层结构温度;

S3、沿所述目标结构的长度方向施加M型频率超声波,然后采用液态模锻设备进行成形;其中所述夹层结构与所述目标结构接触的区域M型频率超声波频率最大,所述夹层结构中心位置的M型频率超声波频率最小,从而减小夹层结构和目标结构接触区的金属液与其相邻的金属液之间的温度梯度;

S4、利用铸件探伤仪获取目标结构与夹层结构冶金结合区域的复合缺陷图片,基于原始目标结构单独成形的参考缺陷图片与所述复合缺陷图片之间的RGB值色差,利用图片相似度识别算法计算缺陷相似度;

S5、若缺陷相似度在允许的阈值范围内,则降低保压时间,再次采用液态模锻设备进行成形,直至缺陷相似度大于所允许的阈值范围,取前一次保压时间为最优保压时间工艺参数进入步骤S6;若缺陷相似度不在允许的阈值范围内,则修正成形模具温度,计算夹层结构温度,则返回步骤S3,直至缺陷相似度在所允许的阈值范围内,其中,在修正成形模具温度时,所述夹层结构温度的计算值为当前修正的成形模具温度和上一次成形模具温度和夹层结构温度的梯度差绝对值之和;

S6、检测浇铸脱模后的复合结构温度分布,根据相邻区域的温度梯度差控制复合结构不同区域的冷却速率均匀冷却至室温,随后对所述复合结构的表面进行激光表面淬火,并且对已淬火位置进行高速喷氦气撞击,实现表面加强和冷却,最终形成高质量和精度的复合结构液态模锻件。

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