板料冲压成形是一种相当重要的塑性加工技术，广泛应用于汽车、电器、船舶、航空制造等领域，对于一些结构形状复杂的零件无法通过一次冲压成形，则需要通过多工序成形方法实现。传统的板料成形工艺主要依靠以往的经验，通过多次试模、修模完成。高强钢等先进材料凭借其优异的力学特性得到越来越多的应用，但是这些材料在成形阶段容易出现起皱、拉裂、回弹超差等缺陷，这些问题也大大增加了零件质量控制的难度。随着板料成形有限元仿真技术的发展，数值计算方法可以准确描述板料成形过程，提前预测成形缺陷，缩短模具的开发周期，受到了越来越多的重视。由于板料成形过程复杂，目前对于板料成形数值仿真的研究工作，大多集中在单工序成形，而多工序板料成形的过程更加复杂，板料在每一工序的几何形状和材料性能都可能会发生变化。本文采用数值模拟技术，面向实际生产工艺，对多工序板料成形过程进行了研究，并取得了一定进展。
　　首先，研究了板料成形仿真中用到的材料本构模型，为了描述对高强钢等先进材料的回弹预测精度有重要影响的包辛格效应，在Yoshida-Uemori(Y-U)硬化模型的基础上，提出一种改进的多工序混合硬化模型。该模型以Barlat-Lian屈服准则定义带有各向异性参数的初始屈服面，在不同工序时，自动调整材料各向异性对称轴，对每一工序采用带有不同的应变路径影响因子的非线性各向同性硬化公式计算边界面的等效背应力张量。相关的模型参数可以通过试样的拉伸压缩实验标定。设计了一套板料多轴向拉伸压缩实验装置，对提出的材料模型进行验证。在经过改进的实验平台上，进行了高强钢DP600和铝合金AA5182的单向的拉伸压缩实验以及多轴向的拉伸压缩实验，利用包含一个网格单元的有限元模型，对这两组实验进行有限元仿真。通过比较实验数据证明，相比于其他模型，多工序混合硬化模型具有更高的回弹预测精度。
　　其次，提出了一种用于多工序板料成形仿真的自动定位的方法。该方法在当前工序提交求解器计算之前，利用前一工序生成的真实的成形结果替代初始板料，调整当前工序中工具与板料之间的位置关系，从而使模具获得理想的初始定位。与其它板料多工序成形数值模拟所用的定位方法相比，该方法计算时间短、稳定性好、且不影响计算结果的精度。
　　再次，对多工序板料成形过程中回弹补偿中的补偿系数进行研究，在每一次回弹补偿的迭代过程中，根据期望补偿量和实际补偿量之间的关系，对补偿系数进行修正，提出了基于自适应补偿系数的多工序成形回弹补偿方法。结合多工序混合硬化模型以及自动定位方法，通过实例证明，该方法可以显著减少回弹补偿过程的迭代次数，为模具设计方案的改良提供理论依据。
　　最后，在上述研究的基础上，针对实际生产工艺，采用面向对象的程序设计方法开发了一套用于多工序成形仿真的自动设置（AutoSetup）模块，全面实现包括重力效应、拉延成形、切边模拟、修边整形、回弹分析在内的多工序成形全流程的数值模拟。应用该模块对某车型A柱实例进行了多工序板料成形仿真以及回弹补偿，结果表明，该模块性能稳定、可靠，操作方便，对回弹结果预测准确。