论计算机技术在环件轧制中的应用

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1、论计算机技术在环件轧制中的应用  摘要:介绍了计算机模拟与优化、轧制过程中计算机控制及轧件质量监控等技术在环件轧制中的应用现状。  关键词:计算机应用;模拟与优化;环件轧制;过程控制;综述  前言工业技术的发展对环形件产品的要求越来越高,而计算机技术的快速进步,为塑性加工工艺的扩展提供了便利条件。辗环生产工艺复杂,应用计算机技术有助于了解环件在轧制过程中的变化规律,制定合理的工艺方案,从而提高环件的精度,缩短生产周期,推动环件轧制向更高水平迈进。  环件轧制过程的模拟与优化用于金属塑性成形分析的刚塑性有限元是和Kobayas

2、hi于1973年提出来的。这种方法基于小应变的位移关系,以变分原理作为理论基础,认为在所有动可容速度场中,使泛函取驻值的速度场就是真实的速度场,根据速度场可以计算出各点的应变和应力。利用计算机技术,可以在设备制造之前或者在塑性加工件生产之前模拟塑性变形过程和力能参数,从而优化设备设计方案或生产32艺参数,以代替试生产。  计算机模拟与优化技术,在环件轧制中起着越来越重要的作用。在对环件轧制过程的模拟中,基于一定数学模型的有限元模拟是目前最有效的研究方法。该方法是将所分析的系统离散成有限个单元(图,单元之间由节点相互连接,在每

3、个单元内用节点位移来确定一组近似函数。用变分法建立有限元方程时,是根据泛函表达式,对该泛函取驻值并满足边界条件即可得到一组联立方程组,求解联立方程组即得到问题的解。  Y.Yang等人对环件轧制的平面变形作了分析,获得了变形金属的速度场和沿着接触表面的外力,计算出了应变速率分布、驱动辊的转矩和垂直压力分布,并将计算结果与实验数据作了比较,它们很相近。  等人用三维刚塑性有限元方法对环件轧制进行了模拟,并编制了的计算机程序,其主要作是在对环件轧制有限元模型网格划分中引入了两种网格划分系统,从而减少了计算量,并对柱型环件和型截面

4、的环件进行了模拟。  M.Hua,I.Pillingger等人进行了环件轧制的三维有限元模型的研究,他们在分析过程中用到了弹塑性有限元方法,并开发了一个特殊的混合有限元网格模型,利用提出的模型,通过对钢材进行模拟,较好地对变形、应变和施加的力等参数进行了分析,并对环轧过程中的鱼尾现象进行了较好的预测。  近年来。我国学者在应用计算机对环件轧制过程模拟方面,也作了大量研究工作。华中理工大学的解春雷等人经过有限元前置处理,对轧制过程进行了动力有限元模拟,得出了环件截面等效应变速率分布图、轧制力变化曲线(图2)。并在根据某理想轧制

5、规程,寻求最大环件直径增长率的轧制规程下,得到环件轧制参数变化规律曲线(图3)。这些结果有助于轧制T艺和轧制规程的研究,以及防止缺陷的产生。许思广用三维刚塑性有限元法分析了横断面为对称的辗环变形过程,并且分析了辗环过程的热耦台问题,还采用维刚塑性有限元方法分析了在几种不同斜辊面孔型中轧制异形截面环件时的金属变形特性,得出了力能参数、宽展变形随孔型的变化规律,并得出在某些条件下环件金属发生内流动,单位压力沿横向呈双峰分布。郭正华等采用刚粘塑性动力显式有限元方法模拟了环件热轧时的金属流动规律,揭示出环坯形状、尺寸、温度和轧制加载

6、速度对工艺性指标和效率性指标的影响。随着压力辊进给速度的增大,应变速率增大,材料的流动应力增大,轧制力增大。材料变形温度的降低导致流动应力增大,轧制力增大,随着温度升高,轧制力减小,但由于材料的流动粘性同时增大,所以轧制力的降低幅度有所减小。  此外,还有根据数学模型对环件轧制过程进行在线计算机模拟的方法。这种方法简单实用,不仅能分析复杂的轧制工艺的各种参数变化规律,而且还能准确地反推毛坯尺寸。  轧制过程组织和性能预测环件轧制生产过程复杂,采用现场实验的方法研究温度、应变及应变速度等参数对组织的影响是不现实的。在实验室进行

7、研究,得到的只能是简单条件下的微观结构与宏观热力参数间的定量关系,而微观结构决定着产品的力学性能。计算机数值模拟方法建立起两者之间的桥梁,为解决产品性能控制问题提供了有力手段,并可用于环件轧制的再结晶过程和晶粒尺寸变化的规律的研究。  模拟计算表明,由于压下量较小,前两道次轧制时不发生再结晶,第三道次结束时,只有环件内外径的部分金属发生再结晶。随着轧制的进行,环件内的应变积累使再结晶比例逐步增大。因为边部变形剧烈,应变较大,易于再结晶,环件内外侧的晶粒尺寸比截面中部小得多,此时,边部的残余应变几乎降至零,而中部仍保留了较大的

8、残余应变。  随着轧制时间的增加,晶粒不断细化。在冷却过程中晶粒先是减小,然后增加,最后晶粒增长速度缓慢,几乎保持不变。在前几道次的轧制中,由于再结晶比例较小,平均残余应变逐渐增加,导致屈服应力上升,轧制力和力矩变大。当轧制进行到一定程度后,再结晶比例增大,使残余应变及加工硬化作用逐步减小

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