CN104573237B - 一种基于摩擦磨损cae分析的模具优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，属于汽车结构件冲压模具技术领域。本发明包括下述步骤：(1)建立网格模型，确定板材和模具的材料模型以及Archard磨损模型；(2)结合实际工况，定义材料参数、运动参数、约束条件、模拟步数、工作环境参数等条件；(3)在(2)限定的条件下进行仿真计算；得到板料成型结果和模具的磨损结果；(4)在其他仿真条件不变的情况下，分别改变模具硬度参数、模具材料参数、运动参数，进行计算，得到模具的磨损量并分析不同参数对模具磨损的影响；(5)假设每千次的模具磨损量为恒定值，预测模具修模前的使用寿命；(6)通过试验方法获得生产中的模具磨损后的实际磨损量，验证CAE分析方法的可行性。

Description

一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法

技术领域

本发明旨在提供涉及一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，属于汽车结构件冲压模具技术领域。

背景技术

生产低油耗、低排放的汽车，实现节能减排是汽车工业发展的必然选择。超高强钢因具有较高的强度，能满足汽车轻量化、碰撞安全性、节能减排的要求，已被广泛应用于汽车车身结构件和安全加强件等重要零部件中。模具磨损是冲压模具最常见的故障，也是影响模具寿命最主要的因素。同时模具的磨损还会影响冲压工件的形状、尺寸和表面质量。由于超高强钢的高屈服强度、高抗拉强度，冲压成形时模具的工作条件较恶劣，模具所承受的载荷更大，模具的磨损情况也更为严重，给汽车模具的设计和应用带来了一系列的问题。因此，超高强钢冲压模具的磨损研究具有非常重要的意义。

目前，针对挤压、锻压等其他成形工艺的模具磨损研究比较多，而对于超高强钢冲压模具的磨损研究比较少。从1953年起，Archard理论被广泛应用于模具磨损分析中，国内外许多学者针对该磨损理论的修正、磨损预测以及减小磨损量等进行了大量研究。江秉华等在Archard理论的基础上，利用数值模拟方法分析了模具间隙对模具磨损的影响；林高用等将考虑温度影响的Archard磨损修正模型与有限元数值模拟分析方法相结合，预测铝合金挤压过程中模具表面磨损最严重的部位，提出一种考虑挤压次数影响的总磨损量计算公式；李伟等改进传统磨损量计算方法，建立了基于型面接触应力的磨损量估算公式；王雷刚等利用修正的Archard理论对比分析了锥形和弧形两种挤压模具型腔的磨损；黄瑶等将人工神经网络与有限元分析相结合，能够快速预测模具寿命；彭必友等基于修正的Archard磨损理论，利用数值模拟技术分析挤出速度对模具磨损程度的影响；Eriks提出通过优化模具设计来减小磨损量。

在已有的对挤压模具的磨损分析方法中，计算模具失效前的总磨损量时，考虑了前一次挤压对下一次挤压的影响。通过修正Archard模型，计算五次挤压过程中每一次的磨损量和磨损总量，并利用模拟结果拟合出计算任一次挤压的磨损量和多次挤压总磨损量的公式。这种方法并不适用于超高强钢板的冲压模具的磨损分析，冲压模具的磨损寿命一般都达到了万次，这种通过几次模拟得到的线性公式并不能很好的体现出上万次的冲压磨损规律。

而利用BP神经网络预测挤压模具的方法也不适用于冲压模具，冲压模具的工作寿命和工作次数一般比挤压模具大很多，BP神经网络预测法需要大量的训练数据，工作量大，耗时长。

由于高强度钢板的强度极限和表面硬度比普通钢板高，在成形过程中对模具的寿命也产生了影响，尤其是在高载荷的工作条件下，模具的磨损更严重。国外对于超高强度钢板冲压模具磨损研究主要集中在实验方面，然而实验研究会受各种外部条件的影响，难以为工程设计提供快捷的方法。而数值仿真技术的发展，则为模具磨损的量化预测提供了一种新的手段。

目前针对超高强钢板冲压模具的磨损问题，还没有一套成熟有效的CAE分析方法。在目前极少数研究超高强钢板冲压模具磨损的文献中，有研究者利用ABAQUS软件对型面接触应力和磨损量进行估算。该方法根据磨损量估算公式计算得到凹模圆角各节点处的接触应力和相对滑动距离，但是该方法只得到了圆角局部的模具磨损量，且只关注了接触应力值，并没有分析整个模具型面的磨损情况。而本发明中所提到的方法能够模拟整个冲压过程，从而得到成型结束后所有模具型面的磨损情况，同时分析了一些典型因素对模具磨损的影响规律，所提出的模具寿命预测方法更是对实际生产具有重要的指导意义。

除此之外，目前已有的CAE分析方法中主要是先改变各个参数进行模拟仿真，得到多组仿真结果，将结果进行对比之后反馈到参数选择环节，选择结果最优情况下的参数值作为模拟参数。这种CAE分析方法应用到超高强钢板的成型分析时，会因为参数的选择花费较多的时间，同时已有的经验参数不一定完全适用于超高强钢板。

发明内容

本发明针对现有超高强钢板冲压模具磨损分析方法存在的不足之处，提供一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，包括下述步骤：

步骤一

用有限元方法建立板料和模具的网格模型，同时定义板材和模具的材料模型以及模具的磨损模型；所述板料的网格模型所用网格单元为实体单元或壳单元；所述模具的网格模型所用网格单元为实体单元；所述板材的材料模型选自弹性模型、塑性模型、弹塑性模型中的一种，优选为弹塑性模型；所述模具的材料模型选自理想刚性模型、理想刚塑性模型、理想刚粘塑性模型中的一种，优选为理想刚性模型；所述模具的磨损模型为Holm粘着磨损模型或Archard理论磨损模型，优选为Archard理论磨损模型；

步骤二

结合实际工况，选择板材的屈服强度、模具的材质、模具的表面硬度、模具的运动行程、模具的运行速度、模拟总步数、模具的工作温度、模具的传热接触方式、模具的接触问题和摩擦问题；所述板材的屈服强度≥550MPa；

步骤三

在步骤二限定的条件下进行仿真；得到板料的成型结果以及模具的磨损区域和最大磨损量；

步骤四

在其它仿真条件不变的情况下，分别改变模具的表面硬度、模具的材质、模具的运行速度，进行仿真计算，得到该条件下，模具的磨损区域和最大磨损量以及不同参数对模具磨损的影响；

步骤五

考虑前次冲压对后续冲压过程的模具磨损影响，假设每N次的模具磨损量为恒定值，采用磨损累积有限元方法，预测模具修模前的使用寿命，所述N选自500～2000中任意一个整数；

步骤六

通过白光扫描方法获得实际生产中的模具磨损后的型面，快速检测获得模具的实际磨损量，验证CAE分析方法的可行性。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，板料的网格模型所用网格单元的尺寸为1mm～10mm；模具的网格模型所用网格单元为四面体单元或者六面体单元，其尺寸为1mm～10mm。

为了达到更好的分析效果，在网格划分采用的方法主要分为两类：一类是映射法或称为结构化方法，这种方法易于用户控制，可实现特定的意图和要求，但操作较复杂且网格质量不稳定。另一类是自由的或称为非结构化方法，这种方法所依据的算法种类繁多，其自动化水平高，一般情况下生成的网格质量好，可以适应各种复杂的情况。在冲压成型模拟中，毛坯形状简单，选择用映射法划分网格。模具型面一般由许多曲面片构成，形状较复杂，一般采用非结构化的自动划分方法。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，板料的网格模型所用网格单元如果为壳单元，则需要抽取板料的中面进行网格划分，为了使模拟仿真结果更接近实际情况，直接对板料进行实体单元的离散。板料料厚1mm，进行网格划分时四面体单元尺寸设置为1mm。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，模具的网格必须是实体单元，可以是四面体单元或者六面体单元，但整个模具网格只能是同一种类型单元，单元尺寸可在1mm～10mm之间选择。采用四面体单元，四面体网格能保证较高的计算精度，同时考虑了网格重划分时的方便和快捷。模具体积较大，为了减少计算时间，提高计算效率，尽可能选择较大的单元尺寸，将网格数量控制在一定范围内。模具工具体的四面体网格尺寸设置为10mm，最小尺寸2mm，其中角部或者小的细节处的尺寸不能小于最小单元尺寸。模具圆角附近的材料变形大，网格容易产生畸变，因此对模具圆角附近的材料网格采用圆环形进行局部细化，将网格加密。这样可以在保证计算效率的同时，也不会对计算精度造成太大影响。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，板料的弹性变形和回弹不容忽略，因此要采用弹塑性材料模型。当CAE分析的重点是材料力学性能和冲压工艺参数对冲压成形特性的影响时，主要是考虑成形极限和最大拉深力等一些宏观指标时，一般可选择Hill屈服准则，这样所需的分析数据容易获得，而且数值模拟结果和材料性能的关系容易总结。如果重点是分析冲压成形中的摩擦和润滑问题，可采用Barlat屈服准则，因为摩擦和润滑性能都与板料的面内各向异性有关，必须予以考虑。本发明中所提到的方法主要是研究冲压成形过程的磨损问题，因此板料的屈服条件选择Barlat屈服准则。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，模具的材料模型可以是理想刚性、刚塑性和刚粘塑性。在冲压成形过程中，模具也会发生一定的变形，进而影响板料的变形，使冲压成形过程更加复杂。但相对于板料的变形，模具的变形较小，为了简化模型，方便模拟，可以忽略模具的微小变形，把模具看做理想刚体处理。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤一中，模具的磨损模型为Holm粘着磨损模型或者Archard理论磨损模型，本发明中所提到的方法选择的是目前应用较多的Archard理论磨损模型。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤二中，

所述模具的材质选自Crl2、Crl2MoV、T10A、CrWMn、GCr15、W18Cr4V、7CrSiMnMoV中的一种；

所述模具的表面硬度为50HRC～65HRC，优选为55HRC～65HRC；

所述模具的运动行程为10mm～100mm，优选为20mm～80mm；

所述模具的运行速度为100mm/s～1000mm/s，优选为100mm/s～500mm/s，进一步优选为300mm/s；

所述模拟总步数为100～200，优选为120～180。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，所用模具为一般可选择目前冲裁、拉延较厚钢板和高强钢板常用的冷作模具钢；优选为Crl2、Crl2MoV、T10A、CrWMn、GCr15、W18Cr4V、7CrSiMnMoV等中的一种。为了板料能够发生有效的变形，模具硬度需要达到一定的要求值。一般通过热处理提高模具的表面硬度，包括淬火、回火、退货等方式。有的模具还需要采用表面处理技术以提高强化模具表面的硬度、耐磨性等，表面处理技术包括氮碳共渗、离子氮化、渗硼、化学气相沉积、物理气相沉积等方式。通常冲压模具的表面硬度一般应在50HRC～65HRC，优选为55HRC～65HRC，随着模具硬度的提高，表面处理的难度和成本也会相应增加，模具硬度的选择标准主要是依据冲压过程中的受力要求和模具寿命要求。超高强钢板的冲压过程相对于一般普通钢材来说，成型力较大，模具所受载荷也更大，因此模具硬度要求更高，尽量将模具硬度控制在55HRC～65HRC。在没有特殊要求的情况下，一般将模具硬度选择为55HRC～57HRC即可。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，模具的运动方向为-Z向，下模保持固定不动。模具运动行程要根据成型工艺而定，与零件的型面起伏有关，需要足够的运动行程和足够的成型力以使板料充分成形，一般模具的运动行程在20mm～80mm之间。模具运动行程太小会导致板料成型不充分，运动行程太大则会导致模具所受冲击力太大且降低了生产效率。一般当冲压零件的型面起伏较小时，将模具在竖直方向的运动行程选择为20mm～50mm。当冲压零件的型面起伏较大时，模具的运动行程一般定为50mm～80mm。

模具的运行速度优选为100mm/s～500mm/s，进一步优选为300mm/s，因为模具运动速度过大会使模具受到的冲击载荷过大，导致模具的工作条件恶劣；模具的运动速度过小会影响板料的成型性，也会降低生产效率。

总步数决定了模拟的总时间和行程，一般总步数为100～200。设置步长时可用时间或每步的行程，在没有模具运动的模拟如加热等情形中，使用时间增量设置步长，此时计算步长时间应大于零且小于模拟所需的总时间。该模具的冲压过程存在模具运动，因此用每步的行程表示步长。当模具的运动行程较大时，总步数选择为150～200；当模具运动行程较小时，总步数选择为100～150；所选择的总步数要保证步长能用每步的行程来表示。用模具的运动行程除以总步数，得到数值模拟过程的步长为0.13-0.53mm。为了更好的达到分析效果，该步长满足大于零，并小于所划分的网格尺寸的三分之一的条件。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中，模具的工作温度的选择范围较宽，从常温到高温工作环境都可以。为了节约计算时间，一般认为模具和板料的均为20℃。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中，模具的传热接触方式选自恒温模式、传热模式、非恒温模式中的一种，超高强钢冷冲压过程的温度变化对冲压过程各参数的影响较小，为节省计算时间，忽略对结果影响较小的因素，不需要对冲压过程进行热力耦合模拟。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中，定义模具的接触问题和摩擦问题时，模具之间的接触搜寻问题一般有两种接触类型可以选择：一致耦合接触和罚函数接触。当问题是变形体与变形体接触，且变形较大时，一般用一致耦合接触算法，可以强化接触约束条件。罚函数法中位于一个接触面上的接触点允许穿透与之相接触的另一个接触面，接触力的大小与穿透量成正比，这种方式对接触的约束相对较弱一些，但是可应用的接触类型更多，例如两个刚性表面之间的接触。在冲压成型过程中，模具表面为刚性而板料为变形体，适合采用一致耦合接触算法。定义与板料或其他工具体存在接触的模具表面都是接触面；物间关系主要是指模具与板料之间的接触关系，其中模具为为主接触面，板料为次接触面。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中，定义模具的摩擦问题时，所用摩擦模型选自剪切摩擦模型、库仑摩擦模型和混合摩擦模型中的一种，但无论用哪一种模型，其摩擦系数为0.08～0.7。超高强钢板的冲压工艺是塑性成形工艺中模具受力状况较恶劣的一种，采用剪切摩擦模型。金属剪切摩擦的具体类型有六种可以选择：硬质合金模具的冷成型、钢模具的冷成型、温热成型、有润滑的热锻成型、无润滑的热锻成型、铝合金成型。超高强钢板冲压成型为钢模具的冷成型，查表获得接触面之间的摩擦系数为0.12。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤三中，模拟的停止条件有三种定义方法：①在加热和热处理时以秒为单位用时间定义模拟结束；②设置主动模具的运动行程达到一定值时模拟结束；③设置模具之间的距离达到一定值时模具停止运动。本发明中所提到的方法存在模具运动，因此选择主动模具的位移作为冲压过程停止的临界条件，当凹模在Z向的位移达到指定位移值时，冲压过程结束。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤三中，板料的成型过程选用动力显示算法，可选择的求解器有三种：其中共轭梯度求解法计算快，收敛性较差；稀疏矩阵法计算慢，收敛性较好；最小残量法的计算速度和收敛性均介于两者之间。模具模型较大，网格数量多，为节省计算时间，选择共轭梯度求解法，同时将收敛误差提高一个数量级，改善弹塑性材料的收敛问题。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤五中，理论上，随着冲压次数的增加，模具表面与工件的接触压力、接触温度均会有一定程度的增大，模具之间的接触型面也有一些变化。实际生产中，模具的状态参数发生变化后，会影响到下一次冲压过程的磨损。模具冲压次数达到千次时，磨损量变化较明显，考虑前次冲压对后续冲压过程的模具磨损影响，假设每N次的模具磨损量为恒定值，采用磨损累积有限元方法，预测模具修模前的使用寿命，所述N选自在500～2000中任意一个整数。在实际应用过程中，考虑到冲压模具的特殊性，一般假定模具在1000次以内的单次磨损量为恒定值，以1000次冲压成型为一组，根据磨损结果将模具型面进行修正后再进行下一组模拟，直到计算得到的模具磨损量达到修模前的临界值，此时的冲压次数即为模具的使用寿命。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤六中，通过白光扫描方法获得实际生产中的模具磨损后的型面的的点云信息，将扫描后得到的模具型面点云进行曲面拟合，与模具未磨损时的型面进行法向的差值分析，得到模具的实际最大磨损量，验证CAE分析方法的可行性。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中所述边界条件包括：边界条件中主要定义模具的接触问题和摩擦问题。在冲压成型过程中，模具表面为刚性而板料为变形体，适合采用一致耦合接触算法。定义与板料或其他工具体存在接触的模具表面都是接触面；物间关系主要是指模具与板料之间的接触关系，其中模具为为主接触面，板料为次接触面。超高强钢板的冲压工艺是塑性成形工艺中模具受力状况较恶劣的一种，采用剪切摩擦模型，同时属于钢模具的冷成型，查表获得接触面之间的摩擦系数为0.12。

本发明一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，步骤二中，所述模拟步数与步长是通过下述方案计算得出的：

该模具的冲压过程存在模具运动，因此用每步的行程表示步长。为节省计算时间，根据模具位移选择总步数为100～150之间的某一个整数，保证步长能用每步的行程来表示。用模具位移除以总步数，得到数值模拟过程的步长。该步长满足大于零，小于所划分的网格尺寸的三分之一的条件，说明可以这样选择。

原理和优势：

本发明提出的冲压模具磨损分析方法具有一定的创新性和可行性。在板料冲压成形的过程的数值模拟中，金属板料和冲压模具表面之间的状态是影响数值模拟结果的重要因素之一，因此对数值模拟的边界条件的假设的优化和精确是优化数值模拟结果的重中之重。数值模拟选用DEFORM-3D软件，在CAE分析过程中，将板料设置为理想弹塑性模型，模具材料设置为理想刚性模型。这样既考虑冲压模具的实际工作情况，又可以在对结果影响不大的情况下保证计算效率。模具的行程和载荷条件根据实际冲压工艺而定，冲压速度设置为300mm/s，设置板料与模具之间为剪切摩擦关系，摩擦系数为0.12。输入所需的板料和模具的材料参数，在冲压过程中保持不动的模具设置为初始参照模具，运动的工具体相对于初始参照模具的位移即模具的工作行程。根据模具位移来确定数值模拟时的计算步长，该步长应大于零，小于所划分的网格尺寸的三分之一。用模具位移除以计算步长，得到数值模拟过程的总步数，步数越大计算时间越长。

根据对冲压过程的理论研究和实验经验，冲压模具的磨损特性受到多方面的因素影响：一方面，冲压件的材料种类、机械性能、料厚和表面质量等对冲模的寿命有重要影响；另一方面，冲模材料的微观结构，表面处理工艺，模具形状，工作条件等也影响着冲模的寿命。该方法选取经典的Archard模型，设置相应的模拟参数，模拟超高强钢板冲压成型过程。成型结束后，可得到模具的磨损分布和磨损量。同时，在其他模拟条件不变的情况下，改变模具表面硬度、模具运动速度和模具材料，分别进行模拟得到磨损结果。研究这些因素对超高强钢模具磨损的影响，结果表明：磨损区域主要集中在模具圆角处；模具磨损量随着模具硬度增大而减小，随模具运行速度增大而增大；选择模具材料和表面处理方式需要同时考虑减小模具磨损量和经济成本。

实际生产中，模具的状态参数发生变化后，会影响到下一次冲压过程的磨损。但由于模具寿命比较长,单次磨损的累加会浪费较多的资源。模具冲压次数达到千次时，磨损量变化较明显，假定模具在1000次以内的单次磨损量为恒定值。以1000次冲压成型为一组，根据磨损结果将模具型面进行修正后再进行下一组模拟，这样节约计算时间，磨损结果也没有较大误差。

本发明利用磨损累积有限元方法预测模具磨损修模前的使用寿命。实验方法主要是采用白光扫描得到实际生产中磨损后的模具型面，利用Geomagic Qualify软件实现迅速检测，通过曲面拟合对比得到模具的实际磨损量。利用数值模拟结果与实际情况基本一致，说明模具磨损的CAE分析方法具有一定的可行性，有利于指导超高强钢模具的设计制造。

与现有技术相比本发明所具有的优势为：

A目前针对超高强钢板冲压模具的磨损问题，还没有一套成熟有效的CAE分析方法。在目前极少数研究超高强钢板冲压模具磨损的文献中，有研究者利用ABAQUS软件对型面接触应力和磨损量进行估算。该方法根据磨损量估算公式计算得到凹模圆角各节点处的接触应力和相对滑动距离，但是该方法只得到了圆角局部的模具磨损量，且只关注了接触应力值，并没有分析整个模具型面的磨损情况。而本发明中所提到的方法能够模拟整个冲压过程，从而得到成型结束后所有模具型面的磨损情况，同时分析了一些典型因素对模具磨损的影响规律，所提出的模具寿命预测方法更是对实际生产具有重要的指导意义。

B目前已有的CAE分析方法中主要是先改变各个参数进行模拟仿真，得到多组仿真结果，将结果进行对比之后反馈到参数选择环节，选择结果最优情况下的参数值作为模拟参数。本发明中所提到的CAE分析方法是先根据实际工况确定合适的模拟参数，得到需要的分析结果，再改变单一参数进行模拟计算，将结果进行对比分析。这样的分析方法的优势主要有三点：①在参数选择中减少了反馈、调试的过程，节省了分析时间；②模拟所用的参数值是根据实际工况而定，更加接近实际工作情况，所得到的仿真结果更接近真实值；③改变单一参数值计算，可以很明显的看出结果值随变量的变化情况。

综上所述，本发明具有以下优点和积极效果

(1)预测模具的磨损区域，为模具结构设计提供一定的参考，缩短了产品的开发周期；

(2)分析了模具磨损的影响因素，为冲压工艺参数的选择提供了参考依据；

(3)为模具材料选择提供了依据，减少模具材料浪费；

(4)估算了模具修模前的磨损寿命，为模具的使用寿命提供依据。

附图说明：

附图1为本发明所用摩擦磨损CAE分析的模具优化方法的流程图；

附图2为实施例1中步骤三中模拟冲压结束后的板料的正向图；

附图3为实施例1中步骤三中模拟冲压结束后的凸模型面图；

附图4为实施例1中步骤三中模拟冲压结束后的凹模型面图；

附图5为实施例1中步骤四中模拟不同运动速度时凹模磨损结果；

附图6为实施例1中步骤四中模拟不同运动速度时凸模磨损结果；

附图7为实施例1中步骤四中模拟改变模具材料和表面硬度时的模具磨损结果；

附图8为实施例1中步骤五中磨损累积有限元法预测模具寿命的过程图；

附图9为实施例1中步骤六中试验验证凸模的磨损检测结果图；

从图1中可以看出本发明的具体操作流程。

从图2中可以看出成型工序结束后，板料成型结果良好。

从图3中可以看出成型结束后的凸模型面。

从图4中可以看出成型结束后的凹模型面。

从图5中可以看出模具凹模的磨损量随模具运动速度的变化结果，凹模的模具磨损量与模具运动速度成正相关关系。

从图6中可以看出模具凸模的磨损量随模具运动速度的变化结果，凸模的模具磨损量与模具运动速度成正相关关系。

从图7中可以看出不同的模具材料和表面硬度组合的情况下，模具磨损量的变化情况。

从图8中可以看出磨损累积有限元法预测模具寿命的过程，当模具冲压8000～9000次时，模具的最大磨损量就会达到修模的临界值0.5mm。

从图9中可以看出模具的实际磨损量的检测结果为0.462mm。

具体实施方式

实施例1

以雪弗兰迈锐宝前纵梁中部加强件的成型工序模具为例，进行模具磨损的CAE分析和模具优化。板料选择DP780钢，模具材料为常用的Cr12MoV。

步骤一

在有限元软件中建立模具的有限元网格模型，板料料厚1mm，进行网格划分时四面体单元尺寸设置为1mm，得到板料的网格单元数为38038；所述板料的网格模型所用网格单元为实体单元；所述板材的材料模型为弹塑性模型。模具模型的网格单元数分别为：凹模341391，凸模381928，上压边圈310173；所述模具的网格模型所用网格单元为实体单元；所述模具的材料模型为理想刚性模型。所用模具的磨损模型为Archard理论磨损模型；

步骤二

结合实际工况，选择板模具的表面硬度为55HRC、模具的运动行程为30mm、模具的运行速度为300mm/s、模拟总步数为120、模具的工作温度为20℃、模具的传热接触方式为恒温模式、模具的接触问题为一致耦合接触算法、模具的摩擦问题为金属剪切摩擦模型，摩擦系数为0.12；

步骤三

对模具冲压过程进行仿真计算，成型结束后的板料、凸模型面、凹模型面分别如图2、图3、图4所示，磨损区域主要集中在模具的圆角或圆角过渡处。这是因为圆角处的坯料流入量较多，模具与板料接触区域的正压力和温度相比其他部位更大，使其磨损量也是最大的，故成为模具磨损失效的主要区域。其中凹模的最大磨损量为6.81*10^-5mm，凸模的最大磨损量为7.49*10^-5mm，模具的磨损率为6.78*10^-5mm/s，模具在法向承受的最大载荷为7.34438*10⁶N。

步骤四

在其它冲压工艺参数不变的情况下，改变模具热处理方式，将模具硬度提高到65HRC，再次进行数值模拟。得到凹模的最大磨损量为4.88*10^-5mm，凸模的最大磨损量为5.36*10^-5mm。相比于硬度为55HRC时的模具磨损量均减小了28％左右，模具的滑动速度和接触应力没有变化，磨损率减小了28.3％，可以看出冲压成型过程中模具磨损量与模具硬度成反向的非线性关系。

改变模具的运动速度，分别进行冲压成型的数值模拟，模拟结果如图5和图6。模具运动速度增大时，凹模和凸模的最大磨损量均变大，模具相对于板料的滑动速度、接触应力、磨损率也大致呈正比增长关系。同时，模具运动速度较小时，对板料的拉伸和变形有一定的影响，有可能导致板料成型不充分。模具运动速度在一定程度上影响着生产效率，因此实际生产中，需要综合考虑选择最佳的模具运行速度。

不同模具材料的抗磨损性能不同，以7CrSiMnMoV钢为材料的模具最大磨损量比Cr12MoV钢做材料的模具最大磨损量更大。结果如图7，通过表面镀层方法将7CrSiMnMoV钢模具的表面硬度提高到65HRC，模拟得到的模具最大磨损量为5.44*10^-5mm，比硬度55HRC的Cr12MoV钢模具的最大磨损量更小。可在模具磨损较大的部位采用镶块结构，选用Cr12MoV为模具材料。模具磨损较小的部位如压边圈镶块可采用7CrSiMnMoV制造镶块，热处理获得55HRC的模具硬度即可满足使用要求，在减小模具磨损量的同时降低生产成本。

步骤五

实际生产中，模具的状态参数发生变化后，会影响到下一次冲压过程的磨损。但由于模具寿命比较长,单次磨损的累加会浪费较多的资源。模具冲压次数达到千次时，磨损量变化较明显，假定模具在1000次以内的单次磨损量为恒定值。将凸模的最大磨损量为依据，以1000次冲压成型为一组，根据磨损结果将模具型面进行修正后再进行下一组模拟，采用磨损累积模拟方法预测模具修模前的寿命为8000～9000次，模拟过程如图8所示。

步骤六

模具磨损测试主要通过白光扫描得到模具型面的点云信息，将扫描后得到的凸模型面点云与模具未磨损时的型面进行法向的差值分析，如图9所示得到凸模的最大磨损量为0.462mm。实例模具已实际冲压约7500次，通过数值模拟得到的凸模最大磨损量约为0.4552mm，比实验数据偏大，误差为1.47％，表明本文采用的模具磨损的数值模拟方法具有很好的精度。

Claims (8)

1.一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤一

用有限元方法建立板料和模具的网格模型，同时定义板材和模具的材料模型以及模具的磨损模型；所述板料的网格模型所用网格单元为实体单元或壳单元；所述模具的网格模型所用网格单元为实体单元；所述板材的材料模型选自塑性模型、弹塑性模型中的一种；所述模具的材料模型选自理想刚性模型、理想刚塑性模型、理想刚粘塑性模型中的一种；所述模具的磨损模型为Holm粘着磨损模型或Archard理论磨损模型；

步骤二

结合实际工况，选择板材的屈服强度、模具的材质、模具的表面硬度、模具的运动行程、模具的运行速度、模拟总步数、模具的工作温度、模具的传热接触方式、模具的接触问题和摩擦问题；所述板材的屈服强度≥550MPa；

步骤三

在步骤二限定的条件下进行仿真；得到板料的成型结果以及模具的磨损区域和最大磨损量；

步骤四

在其它仿真条件不变的情况下，分别改变模具的表面硬度、模具的材质、模具的运行速度，进行仿真计算，得到该条件下模具的磨损区域和最大磨损量，分析不同参数对模具磨损的影响；

步骤五

考虑前次冲压对后续冲压过程的模具磨损影响，假设每N次的模具磨损量为恒定值，采用磨损累积有限元方法，预测模具修模前的使用寿命，所述N选自500～2000中任意一个整数；

步骤六

通过白光扫描方法获得实际生产中的模具磨损后的型面，快速检测获得模具的实际磨损量，验证CAE分析方法的可行性。

2.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤一中，板料的网格模型所用网格单元的尺寸为1mm～10mm；模具的网格模型所用网格单元为四面体单元或者六面体单元，其尺寸为1mm～10mm。

3.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤一中，所述板材的材料模型为弹塑性模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤一中，所述模具的材料模型为理想刚性模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤一中，所述模具的磨损模型为Archard理论磨损模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤二中，

所述模具的材质选自Crl2、Crl2MoV、T10A、CrWMn、GCr15、W18Cr4V、7CrSiMnMoV中的一种；

所述模具的表面硬度为55HRC～65HRC；

所述模具的运动行程为10mm～100mm；

所述模具的运行速度为100mm/s～1000mm/s；

所述模拟总步数为100～200。

7.根据权利要求6所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤二中，

所述模具的运动行程为20mm～80mm；

所述模具的运行速度为100mm/s～500mm/s。

8.根据权利要求1所述的一种基于摩擦磨损CAE分析的模具优化方法，其特征在于：步骤二中，

选择模具的接触问题时，定义模具为主接触面、板料为次接触面；

选择摩擦问题时，设定摩擦模型为剪切摩擦模型。