贺焕利,王科银,b,王宇峰
某汽车同步器齿环热精锻工艺优化
贺焕利a,王科银a,b,王宇峰a
(湖北汽车工业学院 a.汽车工程学院;b.汽车动力传动与电子控制湖北省重点实验室,湖北 十堰 442002)
提高某汽车同步器齿环精锻成形的材料利用率、成形精度及降低成形载荷。构建以飞边体积为优化目标、以坯料尺寸和初始温度为优化变量、以未出现欠填充和折叠缺陷为约束条件的优化模型,并将克里金模型和遗传算法相结合,提出全局优化算法。使用构建的优化模型和优化算法,经过100代优化得到了飞边较小且无欠填充、无折叠缺陷的同步器齿环热精锻工艺参数,并使用实验验证了该优化工艺参数的合理性。优化和验证实验结果表明,坯料内径为62 mm、坯料高度为17 mm、成形温度为700 ℃时,热精锻成形的齿环没有折叠和欠填充缺陷,且飞边体积减少了大约10%、成形载荷下降了23%。对镍黄铜同步器齿环的优化和实验验证表明,使用克里金模型和遗传算法相结合的策略是解决此类小样本黑盒问题的有效手段。
热精锻;克里金;同步器齿环;遗传算法
近年来,我国的汽车产业发展形势迅猛,已成为我国第二产业的重要组成部分[1-5],镍黄铜因具有较高的耐磨性而被广泛应用于汽车同步器齿环的制造[6]。目前同步器齿环已经逐渐从机械加工向精锻成形方向发展并取得了一定的突破[7]。精锻工艺能够提高材料利用率、减少制造周期、降低成本以及提高锻件的力学性能,因而热精锻工艺已成为同步器齿环成形的研究重点。同步器齿环热精锻成形有许多技术难点,其中齿形欠填充和折叠缺陷是迫切需要解决的难点之一。目前,有许多学者对齿环热精锻工艺进行研究,鞠丽等[8]利用Deform‒3D分析了齿环的精锻工艺并将该工艺进行了精锻生产。肖章林等[9]为了提高材料利用率,采用粒子群算法对成形工艺进行了优化,材料利用率提高到60.52%。徐荣贵等[10]用响应面和粒子群算法对齿环精锻工艺进行了优化,材料利用率提高了9.4%。王梦寒等[11]通过有限元模拟获得了同步器齿环精锻成形的最优工艺参数。陈飞等[12]用数值模拟技术分析了钢质汽车同步器齿环塑性成形的工艺,确定了包括坯料尺寸在内的工艺参数,可以有效地提高材料利用率,从而降低产品成本。在这些汽车同步器齿环的众多研究中,一直以提高材料利用率为核心目的,关于控制成形缺陷的研究相对较少。
为了进一步提高某汽车同步器齿环热精锻成形工艺的材料利用率、提高成形精度、降低成形载荷。首先,以飞边体积为优化目标、以坯料尺寸和初始温度为优化变量、以未出现欠填充和折叠缺陷为约束条件,构建最小化飞边体积的优化模型。其次,使用克里金模型作为实验数据的预测模型,使用遗传算法作为全局寻优算法,优化后得到了飞边最小且无欠填充、折叠缺陷的同步器齿环精锻工艺参数。最后,通过数值仿真和实验验证了最优化工艺参数的合理性。
通常汽车同步器齿环采用耐磨性较好的铜合金,其中镍铜合金的耐磨性和强度在铜合金材料中比较突出。实验使用直径为80 mm的镍黄铜管材,其材料的化学成分如表1所示。为了测试该材料的高温流变性能,将镍黄铜棒材切割成直径为8 mm、长度为10 mm的圆柱试样,并用Geeble‒3500对试样在不同应变速率、不同温度下进行等温压缩。
表1 镍黄铜合金化学成分
Tab.1 Chemical composition of a nickel brass alloy wt.%
等温压缩实验中温度为600、700、800 ℃,应变速率为0.01、0.1、1、10 s−1,共计12个试样,等温压缩的具体过程如下:首先将试样加热到对应的温度并保温180 s,随后采用对应的应变速率进行压缩,压缩至真实应变为0.9时结束压缩并将试样水冷。图1为不同温度和应变速率下的压缩真实应力‒ 应变曲线。
图1 不同温度下的真实应力-应变曲线
由图1可知,材料的变形抗力随着应变速率的增加而显著提升,随着温度的增加而显著减小,因此,该材料的变形抗力对应变速率和温度都十分敏感。此外,该材料在600 ℃温度下压缩时的软化现象十分显著,镍铜合金在该温度就已发生动态再结晶,因此在热精锻工艺中材料会发生动态再结晶。
压缩实验结果表明,该镍黄铜合金材料的本构方程需考虑到温度、应变速率的影响,可以用唯象Hansel-Spittel本构方程来描述材料的应力、应变、应变速率和温度之间的关系[13-15],如式(1)所示。
通常情况下,不同类型零件的成形工艺不同,在设计成形工艺时需要根据零件的成形设备、成形精度和生产节拍设计相应的工艺。图2为某厂的同步器齿环的锻件图,由于某厂对同步器齿环零件的成形精度要求较高,因此文中使用精锻成形工艺。
某汽车同步器齿环的热精锻成形工艺步骤为管材→下料→预热→热精锻。生产试制前先在Forge软件中进行数值仿真优化,数值仿真时模具下压速度为100 mm/s,摩擦条件为油润滑,传热条件为金属模强传热。在Forge软件中,只需要选择摩擦条件,软件自动根据选择的摩擦、传热条件推荐相对应的参数值。根据精锻工艺设计了相应的锻造模具如图3所示。
考虑到是热精锻成形,镍铜合金在锻造前后体积会发生变化,因此在设计模具时,镍铜合金热成形的缩放系数选择0.008。此外,为了使金属被约束在模具型腔内部,也为了能够将多余金属容纳于模具内部而不流出模具外造成载荷急剧增加,对模具设计了相应的飞边槽,如图3所示。
图2 某汽车同步器齿环锻件图
图3 热精锻工艺凸凹模具
数值仿真的成形温度场和等效应变场如图4所示。由图4可知,最高成形温度接近800 ℃,等效应变都较大,这说明锻件变形量较大,其性能可以被改善。在齿环顶部红色区域内容易出现欠填充,黑色圈内容易出现折叠缺陷,下面将继续介绍该齿环的工艺参数优化。
图4 温度场和等效应变场数值仿真结果
1)目标函数。由于齿环的成形工艺为热精锻,因此其坯料体积尤为重要,若坯料体积过大,不仅达不到精密成形的目的,还会极大地增大成形载荷,因此将成形结束后坯料的飞边体积作为优化目标,使其最小化,进而达到精锻的目的。
2)优化变量。由于直接影响坯料体积的变量为环坯内径和高度,因此选取这2个参数作为优化变量。经过材料的压缩实验可知,材料的强度对温度比较敏感,故坯料初始温度也作为优化变量,因此总共3个优化变量。
对于齿环的热精锻工艺,必须保证充填完整、无折叠缺陷,此外还需尽可能降低成形载荷。大部分锻造成形工艺的成形载荷急剧增加都是在成形末期。在成形末期,由于材料流入飞边槽,上下模接触区域形成较薄的金属层阻碍模具移动,进而成形载荷急剧增大。因此将飞边体积最小化,从很大程度上可以减小成形载荷。
模拟和实际锻压时的工艺参数相同,其参数如表2所示。
如表2所示,锻压设备为电动螺旋压力机,其压制速度为100 mm/s、欠压距离为1.2 mm。模具材料为H13、模具预热温度为250 ℃,转运时间为5 s。摩擦模型选用混合摩擦模型,即材料发生屈服前为库伦摩擦,其库伦摩擦因数为0.3;材料发生屈服后为剪切摩擦,其剪切摩擦因数为0.15。热传交换系数为10 000 W/(m2·K)。
表2 锻造工艺参数
Tab.2 Forging process parameters
优化变量中坯料内径设计为55、57、59、61、63 mm,坯料高度设计为15、16、17、18、19 mm,坯料温度设计为600、650、700、750、800 ℃。根据拉丁超立方抽样的相关理论设计了如表3所示的实验方案,计算每组数值模拟方案的飞边体积,得到的数值模拟结果见表3。
由于实验数据样本仅有15组,神经网络预测模型不适合用于构建优化变量与优化目标之间的关系,此外,多项式响应面也难以逼近小样本高度非线性变量之间的关系。通常对小样本数据的非线性映射来说,克里金模型比较适合用于构建优化变量与优化目标之间的关系,因而文中采用克里金模型来构建设计变量与设计目标之间的非线性关系。
表3 实验设计与结果
Tab.3 Experimental design and results
克里金模型预测的相对误差如图5所示,采用克里金模型能保证实验样本点上的误差极小,此外根据克里金模型的特性在样本范围内预测具有保形性,因此在样本点区间内预测精度无需担忧。然而,克里金模型只能得到优化变量与优化目标之间的近似关系,为了优化变量,还需要使用优化算法对预测模型进行迭代优化,并需要用实验进行验证,进而得到优化后的成形工艺参数。由于克里金模型没有梯度信息,3大智能算法之一的遗传算法可用于优化克里金预测模型,其优化流程如图6所示。
图5 克里金模型预测的相对误差
图6 遗传算法对克里金模型优化流程
图6所示的优化策略是将遗传算法和克里金模型进行耦合,使用克里金模型计算每个个体代表的成形工艺参数所对应的飞边体积,使用遗传算法对飞边体积进行评估,进而控制个体参数向着飞边体积最小化的方向进行优化。
利用MATLAB自带的遗传算法优化工具箱对克里金预测模型进行优化,并设定优化变量的取值范围如下:∈[55,63],∈[15,19],∈[600,800]。遗传算法的种群数目设置为100,进化代数设置为100,交叉概率设置为0.8,变异概率设置为0.2。优化目标收敛曲线如图7所示,上面的点集为种群每一代的平均适应度,下面的点集为每一代的最优适应度。经过100代的优化,种群最优适应度已经趋于平稳,此外,最优适应度与平均适应度重合,这说明算法收敛。
图7 优化目标收敛曲线
由图7可知,遗传算法的优化效率随着进化代数的增加逐渐降低,在开始的10代以内其优化效率较高,收敛曲线呈急剧下降的趋势,随后收敛曲线逐渐平缓下降。
经过100代的优化后,其优化后的结果如下:坯料内径=62 mm,坯料高度=17 mm,成形温度为700 ℃。最终得到的飞边体积为538.65 mm3,锻件体积为718.2 mm3,优化之前的最小飞边体积为598.49 mm3,锻件体积为920.75 mm3。图8a和b分别为优化前和优化后的锻件,优化前齿顶部位存在欠填充和折叠缺陷,飞边也比较大,优化后的锻件没有折叠和欠填充缺陷且优化后的锻件飞边也较少、较薄。由图8可知,优化的热精锻参数能够有效地提高材料利用率、降低成形载荷、避免锻造缺陷。
图9a和b分别为最优化参数下的仿真锻件和实验锻件,其形状相似度极高,这说明数值仿真结果和实验结果吻合。对优化后的参数进行数值仿真模拟验证,结果表明,该参数下锻件没有折叠和欠填充缺陷,飞边体积减少了大约10%。
图8 优化前和优化后实际锻件的成形对比
图9 仿真优化结果和实验结果对比
优化前后成形载荷对比如图10所示,由图10可知,优化后的最大成形载荷大约为210×104N,相较于原方案,成形载荷降低了大约23%。
图10 优化前后成形载荷对比
使用克里金模型和遗传算法相结合的优化策略能够有效地对镍铜合金齿环热精锻成形工艺进行优化。使用优化后的工艺参数进行数值仿真和实验验证,仿真锻件和实验锻件的几何形状高度相似,这表明数值仿真能够有效模拟实际锻造的过程,因此用数值仿真代替实验获得优化变量和优化目标之间的数据是一种降本的有效方式。此外,克里金模型对小样本数据的逼近能力较强,遗传算法的全局寻优能力也比较突出,两者结合是优化该类问题的最佳组合。最优化参数的仿真和实验验证都表明优化得到的参数能够有效提高材料利用率、降低成形载荷、避免锻造缺陷。最优工艺参数没有出现折叠和欠填充缺陷、飞边体积减少了大约10%、成形载荷下降了23%。
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Optimization of Hot Precision Forging Process for Synchronizer Gear Ring of an Automobile
HE Huan-lia, WANG Ke-yina,b, WANG Yu-fenga
(a. School of Automotive Engineering; b. Hubei Key Laboratory of Automotive Power Transmission and Electronic Control, Hubei University of Automotive Technology, Hubei Shiyan 442002, China)
In order to improve the material utilization, improve the forming accuracy and reduce the forming load of the hot precision forging of an automobile synchronizer gear ring, an optimization model is established with the flash volume as the optimization objective, the billet size and initial temperature as the optimization variables, and no underfill and folding defects as the constraints. In addition, a global optimization method based on Kriging agent model and genetic algorithm is proposed. Using the constructed optimization model and algorithm, through 100 generations of evolutionary optimization, the hot precision forging process parameters of synchronizer gear ring with small flash and no underfill and folding defects are obtained, and the rationality of the optimized process parameters is verified by experiments. The optimization and verification experimental results show that when the blank inner diameter is 62 mm, the blank height is 17 mm and the forming temperature is 700 ℃, the gear ring formed by hot precision forging has no folding, underfilling defects, the flash volume is reduced by about 10% and the forming load is reduced by 23%. The optimization and experimental verification of nickel brass synchronizer ring show that the strategy based on Kriging model prediction and genetic algorithm optimization is an effective means to solve this kind of small sample black box problem.
hot precision forging; Kriging; synchronizer ring; genetic algorithm
10.3969/j.issn.1674-6457.2022.05.008
TG316
A
1674-6457(2022)05-0048-07
2021‒08‒19
湖北省重点实验室开放基金(ZDK1202003)
贺焕利(1984—),女,硕士,讲师,主要研究方向为汽车零部件设计及测试、汽车试验。
责任编辑:蒋红晨