铜散热片精冲复合成形数值模拟及工艺参数优化

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1、铜散热片精冲复合成形数值模拟及工艺参数优化摘要精冲复合成形技术是近几年发展起来的一种将精冲与体积成形相结合的板料零件成形新工艺。该工艺是在精冲压力机上实现自动化生产，适合成形精密复杂形状的零件。它代替了铸造、焊接、切削、压铸等传统工艺，提高了生产效率，减少了后续／JUT工序。本文围绕某型铜散热片的精冲复合成形工艺，研究该零件成形的最佳工艺参数。通过对铜散热片的结构分析，结合挤压成形和冲裁的工艺特点，提出先挤压成形零件凸台结构，后冲裁腰形孔的工艺方案。首先采用薄板增厚的挤压工艺成形该零件的凸台结构，即在上模设置聚料凸台结

2、构，使材料在上模压下时产生分流，一部分流入飞边槽，一部分流入模具型腔，形成增厚凸台，从而达到了利用薄板成形相对厚度较大零件的目的。该工艺与厚板减薄方案比较有两个优点：一是降低了零件成形过程中的应力，提高了模具寿命；二是减小了板料厚度，提高了材料利用率。借助专业有限元软件DEFORM．3D模拟该工艺，得到了成形该零件的最小板料厚度为1．2ram。零件的四个腰形孔则采用平板精冲成形工艺，经过模拟试验和理论计算，获得了精冲四个腰形孔所需合理的压边力、反顶力、精冲间隙和凸凹模圆角半径等工艺参数，获得了满足设计要求的零件。由于成

3、形该零件所需工位较多，必须考虑各工位成形载荷分布的均衡性，为此要对精冲复合成形的工位数、每个工位压下量和上模聚料凸台高度等工艺参数进行优化。为此，采用正交试验设计安排试验，对每组方案进行模拟，将待优化参数作为输入变量、每组模拟结果作为输出值，进行BP神经网络训练，分别得到待优化参数与成形力总和及成形力极差之间的映射关系，运用多目标遗传算法对工艺参数进行优化。对优化结果的实验验证表明，合理的设计参数能使成形力总和以及成形载荷分布的均衡性得到明显的改善。关键词：铜散热片薄板增厚精冲复合成形神经网络正交试验Thenumeri

4、calsimulationandprocessparametersoptimizationOilthecombinedformingoffineblankingofthecopperheatsinkAbstracttechnologyofthecombinedprocessoffineblankingisanewtechnologyofSheetmetalpartsformingdevelopedinrecentyears，whichiscombinedofthefineblankingandthebulkformin

5、g．Itcallimplementtheproductionautomationonfineblankingpress．Thetechnologysubstitutethetraditionalcrafts，suchascasting，welding，cutting，diecasting，andincreaseproductionefficiency,reducesubsequentprocessingoperation．Thisthesisresearchesthebestprocessparametersofaty

6、peofcopperheatsink．Throughstructuralanalysisofthecopperheatsink，combinedwiththefeatureofextrusionandblanking，thisthesisproposedtheprocessplanthatfirstlyextrudingtheboss，thenblankinghole．Firstofall，formationofthispart’Sbossisextrudedbythickeningthinplane．Throughs

7、ettingaggregatingboss，whenplungerdiescrewdown，thematerialcausedividedflow．Someofmaterialflowintofingroove，andotherswhichformthickeningbossflowintodiecavity,SOitcallrealizetheaimofthinplaneforming伽ckparts．皿isplancomparestotheplanofthickplanehavetwoadvantages．Onon

8、ehand，itlowerstressofpartsandimprovedielife，ontheotherhand，itcanreducethesheetthicknessandenhancingutilizationrateofmaterial．BymeansofspecialfiniteelementsoRwareDEFOR