在汽车工业等领域,减轻结构质量以减少能量消耗是人们长期追求的目标,也是先进制造技术发展的趋势之一。内高压成形技术是以轻量化和一体化为特征的一种空心变截面轻体构件的先进制造技术,越来越受到人们的关注。管材的内高压成形过程与很多因素有关,其中施加在管件的内部压力与轴向进给量之间的匹配关系尤为重要的,如何找出两者对成形性能的影响规律并对两者的匹配关系进行优化是内高压成形面临的重要课题。 本文针对不锈钢管材内高压胀形出菱形形状为研究对象,根据不同的变形特征将管材划分为三个变形区域,并分析了管材在内高压成形工艺不同阶段不同区域的应力应变分布。利用显示有限元软件DYNAFORM对管材的内高压成形过程进行数值模拟和分析,确定了内部压力和轴向进给两个主要因素对内高压成形的影响规律。管件在内高压成形后的厚度变化趋势是从两端向中间逐渐变薄,且呈现不同的厚度带。最大厚度发生在管材的两端;最小厚度发生在鼓胀最高的地方。影响最大厚度的主要因素是轴向进给量;影响最小厚度的主要因素是最大内部压力。且轴向进给的补料作用主要发生在低压成形阶段。同时也分析了加工硬化指数n和管材厚度的大小对成形的影响。n值越大、厚度相对越厚,成形性能越好。 对于内高压成形参数的优化,本文提出了将均匀设计法、神经网络和遗传算法相结合进行参数优化的方法,既利用了均匀设计试验的均匀可靠性,又运用神经网络的非线性映射、网络推理和预测功能,而且还发挥遗传算法的全局优化特性,得出了最优结果。通过实验验证了计算机数值模拟的可参照性和该优化算法的稳定性。 本论文的研究为内高压成形工艺在汽车管类零部件中应用提供了有效参考和坚实的基础,并为参数的优化提供了一种新颖而高效的途径。这样就可以抛弃过去业界常用的试误法,从而缩短整个内高压成形过程的试验周期,可以明显提高工作效率和产业竞争力。