CN108595896A - 汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法，其方法步骤为：（1）确定典型厚度，选取该厚度的大生产数据；所述仿真分析用屈服强度值为屈服强度平均值+A*σ，其中屈服强度平均值为大生产数据的算术平均值，A取值范围为0.8～0.9，σ为大生产数据的标准差；（2）选取材料屈服强度在平均值+0.68σ～1.04σ范围内所有材料的数据；所述仿真分析用抗拉强度值、n值均为该批数据的平均值，某一个方向的r值为该批数据该方向r的平均值；（3）随机抽取若干批材料，在这些材料中选取屈服强度在平均值以上的材料，计算所选取材料其它两个方向r的平均值，计算结果为仿真分析用其它两个方向的r值。本发明真实反映材料的典型性能，满足了模拟仿真需求。

Description

汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法

技术领域

本发明属于板材性能检测分析技术领域，尤其是一种汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法。

背景技术

在汽车设计阶段，冲压仿真分析可以对零件可成形性进行预测，为零件结构设计和汽车板材料选材提供技术支持。通过冲压仿真计算，可以大大缩短车型开发时间，同时避免由于选材不当导致的成形问题，因此，冲压仿真分析越来越受到汽车厂和汽车板材料供应商的重视。然而影响冲压仿真结果的一个重要因素是汽车板材料的准确输入，只有输入准确的材料性能，才能保证仿真结果的准确性。对于汽车板材料，仿真分析需要输入以下参数：屈服强度、抗拉强度、n值、r0、r45、r90参数，其中r0、r45、r90是材料分别沿轧制方向、45°方向、垂直轧向的r值。

材料性能（屈服强度、抗拉强度、n值、r0、r45、r90）的输入参数来自以下几种方式：1）选取单个汽车板试样的材料参数，但这些参数不能反映材料整体性能水平，因此不具有代表性。2）利用大生产数据（正常生产检验检测的数据）计算材料各项性能的平均值，这些平均值作为输入参数；这种方式反应了材料的一个整体性能水平，但有50%的材料成形性能低于该平均值；利用平均值为输入进行冲压仿真分析，那些成形性能低于平均值的材料（比例50%）可能会出现成形问题。3）各项参数选取不利于冲压的上限值（或下限值），例如屈服强度选取上限，抗拉强度选取下限；这种方法不能反映材料的真实性能，因此屈服强度小时，抗拉强度一般也小。另外，由于汽车板的r值存在各向异性，但是大生产只检测标准中规定的一个方向的r值，另外两个方向的r值如何通过尽量少的试验检测来获得也成为一个难点。

因此，为了能真实反映材料的性能，同时满足冲压仿真需求，而且尽量少的开展试验检测，需要制定一个获得材料性能参数的有效试验和分析方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能反映材料性能、满足冲压仿真需求的汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：方法步骤为：（1）确定典型厚度，选取该厚度的大生产数据；所述仿真分析用屈服强度值为屈服强度平均值+A*σ，其中屈服强度平均值为大生产数据的算术平均值，A取值范围为0.8～0.9，σ为大生产数据的标准差；

（2）选取材料屈服强度在平均值+0.68σ～1.04σ范围内所有材料的数据；所述仿真分析用抗拉强度值、n值均为该批数据的平均值，某一个方向的r值为该批数据该方向r的平均值；

（3）随机抽取若干批材料，进行单向拉伸试验，获得每批次材料的屈服强度和其它两个方向的r值；

（4）计算步骤（3）所述材料的屈服强度平均值，在这些材料中选取屈服强度在平均值以上的材料，计算所选取材料其它两个方向r的平均值，计算结果即为仿真分析用其它两个方向的r值。

本发明所述步骤（1）中，大生产数据为300组及以上。

本发明所述步骤（2）中，选取的数据要求25组及以上。

本发明所述步骤（3）中，随机抽取材料30批及以上。

本发明的设计构思为：（1）由于汽车板过程工艺存在波动，因此汽车板的各项性能（屈服强度、抗拉强度值、n值和r值）也存在波动。而数值模拟仿真软件需要使用确定的材料的性能进行仿真分析。因此需要从批量的生产数据中抽取数据。

（2）材料性能影响着成形性能，其中屈服强度在成形过程中影响材料的变形抗力，对成形效果的影响最大。为了保证大部分材料满足成形要求，根据20/80原则，我们要求80%材料的性能要低于这个值。

由于屈服强度成正态分布，通过计算当屈服强度选取平均值+A*σ时，满足以上要求。

（3）屈服强度已经确定，那么其它的力学性能就受到约束，不能再使用平均值+A*σ的方法。比如，一般情况下，屈服低的材料r值高，如果在屈服强度和r值都按照以上方法确定，那么屈服强度和r值都取了偏上的性能，是不符合材料的真实性能的。

（3）为了得到该屈服强度下，材料的其它力学性能。我们抽取屈服强度附近各5%的数据进行统计分析。即屈服强度在+0.68σ～1.04σ范围内材料。通过计算平均值获得材料的抗拉强度、n值和一个方向的r值。

（4）根据汽车板标准要求，大生产数据只检测一个方向的r值。因此需要安排试验检测其它两个方向的r值。为减少试验次数，随机抽取30组汽车板进行单向拉伸，利用其中屈服偏高的15组数据进行另外两个方向r值的计算。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明通过利用大生产数据的统计方法和小批量试验的方法，在采取少量试验的情况下，获得了准确反映材料性能同时满足仿真分析数据需求的性能参数；本发明兼顾使用大生产数据和实验检测数据，真实反映材料的典型性能，满足模拟仿真需求。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

实施例：本汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法采用下述工艺。

（1）以获得0.8mm规格DC04材料的冲压仿真分析输入参数为例，在大生产数据中选取0.8mm厚度300组实验数据，具体见表1所示。

表1：300组大生产数据

表1中，通过计算，300组实验数据的屈服强度平均值为146.3MPa，标准差为5.3MPa；仿真分析用屈服强度值=屈服强度平均值+A*σ=146.3+0.84*5.3=150.8MPa，其中A选取典型数据0.84。通过以上公式确定的屈服强度值，约有80%的材料的屈服强度要高于该值。

（2）在仿真分析材料输入的6个参数中，屈服强度对于冲压效果的影响最大，因此以屈服强度作为依据，进行数据筛选。选取屈服强度在149.9～151.8MPa（屈服强度平均值+0.68σ～屈服强度平均值+1.04σ）范围内的材料。即选取表1中序号为229－256的数据，共28组。经计算，这28组的屈服强度平均值为150.7MPa，抗拉强度平均值为311.1MPa，延伸率平均值为44.06%，n平均值为0.242，r90平均值为2.47。那么，仿真分析用抗拉强度值为311.1MPa， n值为0.242，r90值为2.47。

（3）随机选择30组0.8mm的DC04进行拉伸性能检测，上述大生产试验采用的90°试样，那么这30批试样另外的方向选取0°和45°进行拉伸试验；检测数据结果见表2所示。

表2：30组实验检测数据

（4）根据表2数据，按屈服强度值排序，选取屈服强度高的50%的数据（屈服强度在30组平均值以上的所有材料），即序号为16－30组的数据。计算所选取的15组（16～30组）的r0平均值为2.16、r45平均值为1.99。那么，仿真分析用r0值为2.16、r45值为1.99。

（5）通过上述（1）～（4）的计算，得出冲压仿真用的材料所有的输入参数，具体见表3。

表3：冲压仿真用的材料输入参数

（6）以表1和表2中的数据为例，得到了按照常规方法得到的参数。其中按照取上限（下限）方法得到的参数见表4，按照平均的方法得到的参数见表5中。

表4： 按照取上限（下限）方法得到的参数

表5：平均值法得到的输入参数

通过对比，表4中的参数屈服强度与抗拉强度不匹配，不能真实反映材料的性能。表5中的数据为各种性能的平均值，虽然能反映材料的整体性能，但是与表3中的数据相比，各项力学性能要好于表3。使用表5中的参数进行仿真分析，则考虑了50%的材料性能，而使用表3中的参数则考虑了80%的材料性能。

Claims (4)

1.一种汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法，其特征在于，其方法步骤为：（1）确定典型厚度，选取该厚度的大生产数据；所述仿真分析用屈服强度值为屈服强度平均值+A*σ，其中屈服强度平均值为大生产数据的算术平均值，A取值范围为0.8～0.9，σ为大生产数据的标准差；

（2）选取材料屈服强度在平均值+0.68σ～1.04σ范围内所有材料的数据；所述仿真分析用抗拉强度值、n值均为该批数据的平均值，某一个方向的r值为该批数据该方向r的平均值；

（3）随机抽取若干批材料，进行单向拉伸试验，获得每批次材料的屈服强度和其它两个方向的r值；

（4）计算步骤（3）所述材料的屈服强度平均值，在这些材料中选取屈服强度在平均值以上的材料，计算所选取材料其它两个方向r的平均值，计算结果即为仿真分析用其它两个方向的r值。

2.根据权利要求1所述的汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法，其特征在于：所述步骤（1）中，大生产数据为300组及以上。

3.根据权利要求1所述的汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法，其特征在于：所述步骤（2）中，选取的数据要求25组及以上。

4.根据权利要求1、2或3所述的汽车板冲压仿真用材料数据的分析方法，其特征在于：所述步骤（3）中，随机抽取材料30批及以上。