两轴柔性滚弯技术的主要特点:实现无模成形,制造不同曲率的工件无需更换刚性辊,直边量小,表面质量好,显著提高薄板的疲劳寿命。回弹是决定柔性滚弯成形精度的主要影响因素之一,文章采用有限元模拟和神经网络模型等方式进行回弹预测。论文的主要工作如下:1.基于弹塑性理论和赫兹理论,在两轴柔性滚弯过程中,对板料的加载成形过程以及卸载回弹过程进行分析,并建立两轴柔性滚弯的弹塑性理论模型。2.对两轴柔性滚弯技术进行单因素试验研究,分析了刚性辊直径、板材材料参数和厚度对工件回弹量的影响。对于2024-T351铝合金,厚度和成形极限尺寸之间的关系是非线性变化的,厚度越大,成形极限尺寸越小,极限压入量和厚度之间呈正比线性关系。3.利用ABAQUS建立了两轴柔性滚弯三维数值仿真模型,分别对厚度为1.5mm的20#钢和2024-T351铝合金进行柔性滚弯成形模拟,与试验数据进行对比,误差在5%~8%之间,并且随之压入量的增加,误差随之减小。通过有限元仿真对柔性辊表面的应力分布随压入量的变化,模拟了刚性辊直径随压入量增加的受力变化状况,并对不同直径的刚性辊的受力变化进行总结,得出三者之间的数学表达式为生产中选择液压缸提供参考,并为刚性辊的挠度补偿提供依据。4.利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,建立两轴柔性滚弯神经网络预测模型,结合BP神经网络和遗传算法的优势,使得该模型具有良好的预测和全局搜索能力,以试验数据作为数据集,对两轴柔性滚弯成形回弹进行预测,经验证相较于BP神经网络,用遗传算法优化的神经网络的输出数据和试验数据更加接近。本文工作的特色在于对板材柔性滚弯成形技术作了多工艺参数综合影响分析,将理论分析、试验设计、数值模拟技术和神经网络相结合,应用于板材柔性滚弯成形回弹预测中,实现了在保证分析精度的前提下,提高了工艺参数设计效率,对发展精确成形技术具有现实的指导意义。