基于改进遗传算法的超高强钢硬化模型参数确定及折弯回弹预测
来源：机械工程学报杂志2024年第12期北京时间：
作者：刘承尚, 陈锐, 李芳, 王萌, 徐戊矫
单位：1. 重庆大学材料科学与工程学院 重庆 400044;2. 先进模具智能制造重庆市重点实验室 重庆 400044;3. 重庆川仪自动化股份有限公司 重庆 401121
摘要：针对目前特殊用途车辆用超高强度钢板在折弯成形工艺中存在的回弹剧烈问题，提出一种基于改进遗传算法的超高强钢硬化模型参数确定方法，实现超高强度钢板折弯回弹的准确预测。以超高强钢板6252为研究对象，首先构建一个考虑超高强钢材料应变硬化行为和Bauschinger效应的Yoshida-Uemori硬化模型框架；然后结合有限元仿真软件LS-DYNA和改进遗传算法准确地确定硬化模型框架中的材料特性参数；最后基于DYNAFORM平台对6252超高强钢工件进行了折弯回弹的预测。实际的折弯试验表明，回弹模拟结果与实际回弹角度之间的误差在2%以内，验证所标定的超高强钢硬化模型参数的可靠性，说明在该参数集支持下的Yoshida-Uemori硬化模型能够较好地描述超高强钢板的动态特性。所提出的方法为超高强度钢零部件的高精度成形工艺设计提供有效指导。
关键词：改进遗传算法,超高强钢,硬化模型,折弯成形,回弹预测；
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51975072)。
