Comprehensive approach for process modeling and optimization in cold forging considering interactions between process, tool and press
Comprehensive approach for process modeling and optimization in cold forging considering interactions between process, tool and press
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考虑工艺、工具和压力机之间相互作用的冷锻工艺建模和优化的综合方法
DOI：
10.1016/j.jmatprotec.2012.09.004
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发表时间：
2012
影响因子：
6.3
通讯作者：
Merklein
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kroiß;Merklein
本文提出了一种综合的方法，在冷锻模具和工艺设计过程中，通过模拟来考虑工艺、工具和机器之间的相互作用。由于冷锻成形载荷很高，导致压力机和模具系统产生相当大的变形。这些反过来又影响工件尺寸。整个方法包括一个有效的确定行程控制的压力机和模具系统的变形特性和压缩建模结合冷锻过程的有限元模拟。在此基础上，开发了一个分析过程模型，该模型是基于一组变量模拟。它允许优化影响参数的值，以实现高工件精度，而无需随后的调整工作。最初，分析过程模型需要大量的变体模拟。通过在分析影响和相互作用中获得有关特定工艺行为的知识，在完全正向挤压的案例研究中实现了模拟运行的近12倍的大幅减少。该方法是补充的模具负荷的分析模型。此外，分散性和不确定性的目标值取决于影响参数，可以通过应用蒙特卡罗方法的分析过程模型进行估计。
In this paper a comprehensive approach is presented for the consideration of the interactions between process, tool and machine during the design of cold forging tools and processes by simulation. The interactions occur due to the high forming loads in cold forging and yield considerable deflections of press and tooling system. These, in turn, influence the workpiece dimensions. The entire approach comprises an efficient determination of the deflection characteristic of stroke-controlled press and tooling system and its condensed modeling in combination with the FE simulation of a cold forging process. Building on that, an analytic process model is developed that is based on a set of variant simulations. It permits an optimization of the values of influencing parameters to achieve high workpiece accuracy without subsequent adjusting effort. Initially, the analytic process model required a high number of variant simulations. By acquiring knowledge on the specific process behavior in an analysis of effects and interactions a considerable reduction of simulation runs by a factor of almost 12 was achieved in the case study on full forward extrusion. The approach is supplemented by an analytic model of the die load. In addition, scatter and uncertainties of target values depending on the ones of the influencing parameters can be estimated by applying the Monte Carlo method to the analytic process model.
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DOI：
10.1063/1.3457568
发表时间：
2010-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
T. Kroiß;U. Engel;M. Merklein
通讯作者：
T. Kroiß;U. Engel;M. Merklein
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作者：
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通讯作者：
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DOI：
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发表时间：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
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