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1)  Current Situation and Countermeasure
现状与对策研究
1.
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3)  The Present Situation and Strategy of Scientific Research
科研现状与对策
4)  present situation and research
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5)  research and countermeasure
研究与对策
6)  Countermeasure & research
对策与研究
补充资料:金属板料成形数值模拟的研究现状
摘要:本文对板料成形数值模拟的主要几个研究方向:有限元算法、接触与摩擦、成形极限图、缺陷等的研究现状进行了介绍,并且讨论了板料成形数值模拟今后的研究方向。

    关键词:有限元算法;接触与摩擦;成形极限图;缺陷
   
   
1 引言


    板料成形是材料加工成形的一个重要分支,它广泛应用于汽车、航天、航空、家电等各个部门。随着现代工业的发展,板料成形件越来越复杂,人们对板料成形的质量和速度的要求也越来越高。传统的板料成形模具的设计依赖的是经验和直觉,并且通过反复试验调试来保证成形的质量。这不仅需要消耗大量的人力物力,而且周期长,效率低,不能适应社会发展的需要。上世纪七十年代以来,人们逐渐以数值模拟技术为辅助设计手段,大大降低了生产制造的成本。然而,由于板料成形是一种复杂的力学过程,其中包含几何非线性、材料非线性、接触非线性等强非线性问题,影响的参数非常多,这对数值模拟技术造成了极大的挑战。虽然目前板料成形的数值模拟软件已经商业化,但板料成形的模拟技术还不够完善,仍然是国内国外研究的热点。本文将主要介绍金属板料成形数值模拟的研究现状。
   
2 板料成形有限元算法


    用于板料成形的有限元算法大体可以分为弹-(粘)塑性和刚-(粘)塑性。粘塑性有限元法主要应用于热加工,而刚塑性有限元法在板料成形中应用有限;目前,弹塑性有限元法在板料成形数值模拟中应用较广。用弹塑性有限元法分析板料成形问题,不仅能计算工件的变形和应力、应变分布;而且还能计算工件的回弹和残余应力、残余应变等。由于板料成形过程中板料与模具具有相对滑动、粘着和脱落,所以必须控制增量步的大小从而尽量反映真实情况。
   
    根据对时间积分方法的不同,板料成形有限元算法可以分为静力隐式、静力显式和动力显式。隐式算法是非条件稳定的,它在解决低速接触问题中更有优势[1],而在解决复杂的三维模型时将会遇到困难[2]:当时间步长减小时,内存消耗会急剧增大,甚至造成收敛问题;局部的不稳定性很难达到力的平衡,这也不符合静态隐式的先决条件。显式算法克服了隐式算法的缺点[3],然而它的不足之处在于,在解决像板料成形这样的条件稳定问题时,必须尽量消除惯性力的影响。对此一般有两个办法可采用:一个就是将运动能限制在应变能的5%以下;另外就是限制元素类型,一般只采用四节点的四边形或者八节点的实体型。由于回弹是一个准静态问题宜采用隐式算法。板料成形中常常先用显式算法模拟成形阶段,而用隐式算法模拟回弹。

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参考词条