CN110147581A - 热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法，包括：分别构建用以描述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程以及在服役时承载性能变化过程的高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程；根据高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建关于硼钢板料的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形‑服役一体化本构方程；借助成形‑服役一体化本构方程，对硼钢板料进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能。本发明可以克服现有技术在预测热成形车身抗撞零件服役期承载性能时无法考虑成形过程中材料内部损伤演化对其服役时承载性能的影响，导致预测结果不准确、零件结构设计不合理的问题。

Description

热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法

技术领域

本发明涉及车身高强度抗撞零件领域，尤其涉及一种热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法。

背景技术

随着全球汽车产业的快速发展，能源紧缺和环境污染现象日趋严峻。如何提高能源利用率、减少环境污染备受各界关注，而合理、有效的车身轻量化措施对于节能减排至关重要。为了在实现车身轻量化的同时保证乘员安全，各种高强度钢被广泛应用于车身抗撞零件的设计和生产。然而，随着钢板强度逐渐提高，其在室温下的塑性明显降低，成形性能恶化，采用传统冲压工艺进行成形时，会出现成形载荷过大、模具磨损严重、板料易起皱、开裂等一系列问题。为解决上述问题，硼钢热成形工艺应运而生，其原理为：将微观组织为铁素体+珠光体的硼钢板料加热至A_c3以上某一温度，得到变形抗力小、延伸率大的均匀奥氏体组织，随后将板料迅速转移至带有冷却系统的冲压模具内快速成形，并保压、淬火，使其彻底转化为全马氏体组织，显著提高成形后零件的强度。

随着计算机辅助工程技术的发展，人们可以利用数值仿真方法来预测热成形车身抗撞零件服役时的承载性能，其过程主要包括两部分：整个热成形过程模拟和成形后零件服役时的承载模拟。目前的商用仿真软件能够较准确地预测出热成形后零件上的应力分布和组织分布等以及其在服役时的理想承载性能，但却无法考虑成形过程中材料内部损伤演化对其服役时承载性能的影响，从而降低了仿真结果的准确度，甚至会因仿真中过高地估计了热成形后零件的承载性能，导致产生不合理的结构设计。此外，由于目前的商用仿真软件中缺少完整、一体的成形-服役本构方程，因而需要依次建立热成形过程有限元模型和服役过程有限元模型，并在两个模型中分别调用相对独立的热成形本构方程和服役本构方程，同时需借助中间变量在两个模型间传递数据，才能最终预测出热成形零件服役时的承载性能，而无法基于一体的成形-服役本构方程在一个仿真计算文件中快速预测出热成形零件服役时的承载性能，导致仿真步骤繁琐、效率相对较低。

因此，需要提出一种方法，使得能够在同时考虑成形损伤和服役损伤的条件下，建立一个完整的成形-服役一体化本构方程，并在一个仿真计算文件中准确、高效地预测出热成形车身抗撞零件服役时的承载性能，进而增强数值仿真技术对实际设计的指导意义，减少试验次数，降低开发周期和成本。

发明内容

为了克服现有技术在预测热成形车身抗撞零件服役期承载性能时无法考虑成形过程中材料内部损伤演化对其服役时承载性能的影响，导致预测结果不准确、零件结构设计不合理的问题，本发明提供了一种热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法，所述方法包括：

分别构建用以描述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程以及在服役时承载性能变化过程的高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程；

根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建关于所述硼钢板料的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形-服役一体化本构方程；

借助所述成形-服役一体化本构方程，对所述硼钢板料进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能。

作为一种优选的实施方式，根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建所述关于硼钢板料的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形-服役一体化本构方程具体包括：

将体现所述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程的成形损伤因子进行变形处理，并传递到所述室温服役损伤本构方程中，得到所述成形-服役一体化本构方程。

作为一种优选的实施方式，借助所述成形-服役一体化本构方程，对所述硼钢板料进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能具体包括：

根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型并且对两个模型分别进行热成形仿真、承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线；

对所述抗撞零件进行热成形试验、承载试验，得到关于热成形后抗撞零件的载荷-挠度试验曲线；

将所述载荷-挠度仿真曲线与载荷-挠度试验曲线进行对比，进而得到其承载性能。

进一步地，根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型并且对两个模型分别进行热成形仿真、承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线具体包括：

根据所述高温成形损伤本构方程，建立关于所述抗撞零件的热成形过程仿真模型并进行热成形仿真，得到热成形后的抗撞零件；其中，所述热成形过程仿真模型包括：凸模、凹模和所述硼钢板料；

根据所述室温服役损伤本构方程，建立关于所述热成形后的抗撞零件的服役过程承载仿真模型并进行承载仿真，得到关于所述热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线；其中，所述服役过程承载仿真模型包括：所述热成形后的抗撞零件、压头、第一支辊和第二支辊。

作为一种优选的实施方式，构建用以描述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程的高温成形损伤本构方程包括：

对硼钢试件进行高温单轴拉伸试验，得到关于所述硼钢试件的若干条真应力-真应变曲线；

构建用以描述所述硼钢板料高温变形时流变应力与应变量、应变率和温度的关系的高温成形损伤本构方程；其中，所述高温成形损伤本构方程中的材料常数通过所述真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

进一步地，所述高温成形损伤本构方程中的材料常数的确定步骤包括：

选择用于评价所述高温成形损伤本构方程计算结果和所述高温单轴拉伸试验结果差异的目标函数；

在所述真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对所述目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应所述最优目标函数值的材料常数的集合即为所述高温成形损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。

作为一种优选的实施方式，构建用以描述所述硼钢板料在服役时承载性能变化过程的室温服役损伤本构方程包括：

对硼钢试件进行热成形过程模拟试验以及服役过程模拟试验，得到关于所述硼钢试件的若干条真应力-真应变曲线；

构建可同时考虑热成形历史及室温下应变率对所述硼钢板料变形行为影响的室温服役损伤本构方程；其中，所述室温服役损伤本构方程中的材料常数通过所述真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

进一步地，所述室温服役损伤本构方程中的材料常数的确定步骤包括：

选择用于评价所述室温服役损伤本构方程计算结果和服役过程模拟试验结果差异的目标函数；

在所述真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对所述目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应所述最优目标函数值的材料常数的集合即为所述室温服役损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。

上述技术方案带来的有益效果在于：

1.本发明方法克服了现有技术在预测热成形车身抗撞零件服役期承载性能时无法考虑成形过程中材料内部损伤演化对其服役时承载性能的影响，导致预测结果不准确、零件结构设计不合理的问题。通过引入“成形损伤因子”和“服役损伤因子”，将成形时的变形温度、成形速率、摩擦和服役时的变形速率等因素对零件服役时承载性能的影响进行综合考虑，显著提高了仿真计算的准确度，确保零件结构设计的合理性；

2.本发明方法可利用材料在热成形时和服役时的力学试验数据建立一个完整的成形-服役一体化本构方程。基于该方程可仅在一个仿真计算文件中就能准确、高效地预测出热成形车身抗撞零件服役时的承载性能，进而增强数值仿真技术对实际设计的指导意义，降低开发周期和成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是实施例中热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法的流程图；

图2是实施例中进行高温单轴拉伸试验时所用装置的示意图；

图3是实施例中进行高温单轴拉伸试验时所用硼钢试件的结构示意图；

图4是实施例中进行服役过程模拟试验时所用硼钢试件的结构示意图；

图5是实施例中热成形过程仿真模型的结构示意图；

图6是实施例中服役过程承载仿真模型的结构示意图；

图7是实施例中高温单轴拉伸试验得到的真应力-真应变曲线图；

图8是实施例中高温单轴拉伸试验得到的与高温成形损伤本构方程计算得到的真应力-真应变曲线的对比图；

图9是实施例中服役过程模拟试验得到的真应力-真应变曲线图；

图10是实施例中服役过程模拟试验得到的与室温服役损伤本构方程计算得到的真应力-真应变曲线的对比图；

图11是实施例中载荷-挠度仿真曲线与载荷-挠度试验曲线的对比图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“X轴”“Y轴”“Z轴”“垂直”“平行”“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例

参见图1，热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法包括：

S1、分别构建用以描述硼钢板料7在热成形阶段材料损伤过程以及在服役时承载性能变化过程的高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程。

步骤S1包括：

S11、构建用以描述硼钢板料7在热成形阶段材料损伤过程的高温成形损伤本构方程。具体包括：

S111、对硼钢试件2进行高温单轴拉伸试验，得到关于硼钢试件2的若干条真应力-真应变曲线。

在对硼钢试件2进行高温单轴拉伸试验之前，需对硼钢试件2进行连接处理。具体的，参见图2、图3，将K型热电偶丝1一端焊接在硼钢试件2表面中心，而另一端与热模拟试验机相连，用于实时反馈硼钢试件2的温度。此外，对热模拟试验机内部空间进行抽真空处理。试验过程中，利用热模拟试验机内部电阻加热方式实现硼钢试件2的加热，空冷和水冷结合的方式实现硼钢试件2的冷却，并且通过及时调节加热/冷却的速率可控制硼钢试件2的温度。热模拟试验机会同时记录硼钢试件2所受载荷和温度随时间变化的曲线，CCD摄像机3会记录硼钢试件2标距段GF的应变随时间变化的曲线。对硼钢试件2进行高温单轴拉伸试验具体的试验方案为：

1)以5℃/s的加热速率将硼钢试件2加热至925℃，并保温3min，使标距段GF材料完全奥氏体化；

2)以50℃/s的冷却速率将硼钢试件2分别冷却至变形温度600℃、700℃和800℃，并在各温度下保温5s，使标距段GF材料的温度均匀稳定；

3)在变形温度600℃、700℃和800℃和变形应变率0.1s^-1、1s^-1和10s^-1下对硼钢试件2进行等温单轴拉伸直至拉断，并在断后将硼钢试件2空冷至室温。

具体的，该步骤包括3个变形温度和3个变形应变率组合成的9种试验条件，分别为：变形温度600℃和变形应变率0.1s^-1、变形温度600℃和变形应变率1s^-1、变形温度600℃和变形应变率10s^-1、变形温度700℃和变形应变率0.1s^-1、变形温度700℃和变形应变率1s^-1、变形温度700℃和变形应变率10s^-1、变形温度800℃和变形应变率0.1s^-1、变形温度800℃和变形应变率1s^-1、变形温度800℃和变形应变率10s^-1。在每种试验条件下进行一次高温单轴拉伸试验，并输出相应的真应力-真应变曲线。图7展示了当变形温度为700℃、变形应变率分别为0.1s^-1、1s^-1和10s^-1时的真应力-真应变曲线以及当变形应变率为1s^-1、变形温度分别为600℃、700℃和800℃时的真应力-真应变曲线。

S112、构建用以描述硼钢板料7高温变形时流变应力与应变量、应变率和温度的关系的高温成形损伤本构方程；其中，高温成形损伤本构方程中的材料常数通过高温单轴拉伸试验得到的真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

本实施例中，高温成形损伤本构方程具体表现为：

式中：σ_e1为等效应力；H₁为由位错引起的加工硬化项；f_df和分别为成形损伤因子及其演化速率，f_df的变化范围为0≤f_df≤1，f_df＝0时表示材料处于无损状态，f_df＝1时表示材料完全失效；为等效塑性应变率；为塑性应变率张量；S_ij1为偏应力张量；和为归一化位错密度及其演化速率， ρ₀、ρ和ρ_m依次为材料初始、瞬时和饱和位错密度；σ_ij1为应力张量；γ₁₁、γ₂₁、γ₃₁、n_h1、A₁和为材料常数； 为四阶弹性张量，E₁为弹性模量，δ_ij为克罗内克符号，v为泊松比；和分别为总应变张量和塑性应变张量。

此外，其它随温度变化的材料参数如下：

式中：R为通用气体常数；T为绝对温度；k₀₁、K₀₁、n_v01、B₀₁、C₀₁、β_d01、E₀₁、和均为材料常数。

确定上述方程中材料常数的具体过程包括：

1)选择用于评价高温成形损伤本构方程计算结果和高温单轴拉伸试验结果差异的目标函数；

2)在高温单轴拉伸试验得到的真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应最优目标函数值的材料常数的集合即为高温成形损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。

本实施例中，采用的目标函数f(X)可表示为：

式中：X为待确定的材料常数组合矢量；M和j分别为参与优化的真应力–真应变曲线数目和索引号；N_j和i分别为参与优化的第j条曲线上所取的数据点数目和索引号；r为计算和试验数据点间的权重距离，其表达式为：

式中：上标e和c分别表示试验和计算数据；ω1_ij和ω2_ij分别为应变项和应力项的权重因子，其表达式分别为：

从高温单轴拉伸试验得到的每条真应力-真应变曲线上各取N个试验数据点，并设定初始种群规模及范围、选择函数、交叉函数、变异函数、最大进化代数和约束容差后，利用遗传算法进行优化计算。随着遗传代数的递增，最优目标函数值会在显著下降后趋于平稳，最终得到所有的材料常数值A₁、n_h1、γ₁₁、γ₂₁、γ₃₁、k₀₁、K₀₁、n_v01、B₀₁、C₀₁、β_d01、E₀₁、 和R。

本实施例中，当N为15时，得到的材料常数值分别为：A₁＝4.8、n_h1＝0.46、γ₁₁＝0.012、γ₂₁＝3.5、γ₃₁＝1.0、k₀₁＝15MPa、K₀₁＝30MPa、n_v01＝0.01、B₀₁＝90MPa、C₀₁＝55500、β_d01＝0.00015、E₀₁＝1280MPa、 R＝8.314J/(mol·K)，此外，将材料常数代入至高温成形损伤本构方程中，计算得到的真应力-真应变曲线与高温单轴拉伸试验得到真应力-真应变曲线的对比结果如图8所示。

S12、构建用以描述硼钢板料7在服役时承载性能变化过程的室温服役损伤本构方程。包括：

S121、对硼钢试件2进行热成形过程模拟试验以及服役过程模拟试验，得到关于硼钢试件2的若干条真应力-真应变曲线。

其中，对硼钢试件2进行热成形过程模拟试验之前，同样需要对硼钢试件2进行连接处理，具体步骤可参照步骤S111，此处不再赘述。对硼钢试件2进行热成形过程模拟试验的具体的试验方案为：

1)以5℃/s的加热速率将硼钢试件2加热至925℃，并保温3min，使标距段材料完全奥氏体化；

2)以30℃/s的冷却速率将硼钢试件2快速冷却至工程上常用的热成形温度X℃，并在该温度下保温5s；

3)以工程上常用的变形应变率Ys^-1将硼钢试件2拉伸至不同应变比率α＝ε_α/ε_f后淬冷至室温。其中，ε_α为应变比率是α时标距段的实际应变；ε_f为标距段的失效应变。

本实施例中，设置X＝850，Y＝1，不同应变比率α＝0％，10％，30％，50％，70％，100％，不同的应变比率α分别对应不同的硼钢试件2。

在热成形过程模拟试验之后，对硼钢试件2进行服役过程模拟试验，具体试验方案为：

将除α＝100％以外的所有硼钢试件2都进行切割，得到切割后的硼钢试件4(具体参见图4)。随后，用砂纸消除硼钢试件4表面的轻微氧化层。最后，将打磨后硼钢试件4标距段GS的实际厚度和宽度值输入至电子拉伸试验机的控制系统中，并在室温下以工程上常用的服役应变率Zs-¹将所有试件拉断，得到各硼钢试件4的真应力-真应变曲线。本实施例中，设置Z＝1，参阅图9，为服役应变率为1s^-1时的真应力-真应变曲线。

S122、构建可同时考虑热成形历史及室温下应变率对硼钢板料7变形行为影响的室温服役损伤本构方程；其中，室温服役损伤本构方程中的材料常数通过服役过程模拟试验得到的真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

本实施例中，室温服役损伤本构方程具体表现为：

式中：σ_e2为等效应力；H₂为由位错引起的加工硬化项；f_ds和分别为服役损伤因子及其演化速率，f_ds的变化范围为0≤f_ds≤1，f_ds＝0时表示材料处于无损状态，f_ds＝1时表示材料完全失效；为等效塑性应变率；为塑性应变率张量；S_ij2为偏应力张量；和为归一化位错密度及其演化速率， ρ₀、ρ和ρ_m依次为材料初始、瞬时和饱和位错密度；σ_ij2为应力张量；k₂、K₂、n_v2、B₂、n_h2、ξ₁、ξ₂、Δ₁、Δ₂、Δ₃和为材料常数； 为四阶弹性张量，E₂为弹性模量，δ_ij为克罗内克符号，v为泊松比；和分别为总应变张量和塑性应变张量。

确定上述方程中材料常数的具体过程包括：

1)选择用于评价室温服役损伤本构方程计算结果和服役过程模拟试验结果差异的目标函数；

2)在服役过程模拟试验得到的真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应最优目标函数值的材料常数的集合即为室温服役损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。

具体实现步骤可参考步骤S112，此处不再赘述。在服役过程模拟试验得到的每条真应力-真应变曲线上选取15个试验数据点，并设定初始种群规模及范围、选择函数、交叉函数、变异函数、最大进化代数和约束容差后，利用遗传算法进行优化计算。随着遗传代数的递增，最优目标函数值会在显著下降后趋于平稳，最终得到所有的材料常数值k₂＝640.5MPa、K₂＝160MPa、n_v2＝7.5、B₂＝1124MPa、n_h2＝0.4、ξ₁＝98.21、ξ₂＝105.6、Δ₁＝1.54、Δ₂＝0.0868、Δ₃＝0.19、此外，将材料常数代入至室温服役损伤本构方程中得到的真应力-真应变曲线与服役过程模拟试验得到真应力-真应变曲线的对比结果如图10所示。

S2、根据高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建关于所述硼钢板料7的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形-服役一体化本构方程。

具体的，将体现硼钢板料7热成形阶段材料损伤过程的成形损伤因子进行变形处理，并传递到室温服役损伤本构方程中，得到成形-服役一体化本构方程。

对公式5进行求导，得到：

令σ_e1＝G(1-f_df)，G为与成形损伤无关项。对式(24)等式两边求积分，并代入边界条件：当f_df＝0时，当f_df＝1时，其中，为塑性失效应变，最终可得到和如下：

由于热成形时，可得：

将式(26)代入式(21)和式(22)后，即可通过联立式(1)-(13)和式(18)-(23)得到成形-服役一体化本构方程。

S3、借助成形-服役一体化本构方程，对硼钢板料7进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能。

步骤S3包括：

S31、根据高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型并且对两个模型分别进行热成形仿真、承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线。

具体包括：

S311、根据高温成形损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型并进行热成形仿真，得到热成形后的抗撞零件；其中，热成形过程仿真模型包括：凸模5、凹模6和硼钢板料7。

本实施例中，在ABAQUS有限元软件中建立抗撞零件热成形过程模型(参阅图5)，热成形过程模型包括：凸模5、凹模6和硼钢板料7三部分。其中，凸模5和凹模6采用减缩积分壳单元网格、刚性结构材料和各向同性热材料，而硼钢板料7采用全积分壳单元网格、自定义成形-服役一体化结构材料和各向同性热材料。热成形仿真前，需设置各部分的热物性参数、温度边界条件、接触类型和摩擦系数等信息。整个热成形仿真过程中，凹模6始终保持静止，凸模5以一定的冲压速度向下运动直至行程结束。随后，利用模具对成形后的抗撞零件进行保压、淬冷，最终得到热成形后的抗撞零件8。

本实施例中，硼钢板料7的公称尺寸为300×60×2mm，设置各部分的热物性参数具体包括：凸模5及凹模6的泊松比为0.3、弹性模量为100GPa、密度为7890kg/m³、导热系数为24W/(m·K)、比热容为460J/(kg·K)，硼钢板料7的弹性模量为210GPa，其它热物性参数参阅表1。

此外，设置的温度边界条件、接触类型和摩擦系数具体为：凸模5及凹模6的温度为恒温25℃，硼钢板料7的初始成形温度为850℃，各部分间为面-面接触形式，动、静摩擦系数均为0.1；凸模5的冲压速度为100mm/s。

表1

S312、根据室温服役损伤本构方程，建立关于热成形后的抗撞零件的服役过程承载仿真模型并进行承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线；其中，服役过程承载仿真模型包括：热成形后的抗撞零件8、压头9、第一支辊10和第二支辊11。

服役时承载模型可根据零件实际使用时的受载工况进行建立，本实施例中参照国标GB/T 232-2010进行建立，用于评价零件承受弯曲载荷时塑性变形的能力，其包括：热成形后的抗撞零件8、压头9、第一支辊10和第二支辊11(参阅图6)。热成形后的抗撞零件8采用全积分壳单元网格和自定义成形-服役一体化结构材料，压头9、第一支辊10和第二支辊11采用减缩积分壳单元网格和刚性材料。其中，热成形后的抗撞零件8来源于热成形过程模型，且其上各点均包含了成形损伤。承载仿真前，需设置各部分的接触类型和摩擦系数等信息。整个服役过程中，压头9以预设的恒定速度(对应服役应变率Zs^-1)向下运动，第一支辊10和第二支辊11始终保持静止，并输出热成形后的抗撞零件8与压头9接触处实时的载荷-挠度曲线。

本实施例中，设置各部分间为面-面接触形式，动、静摩擦系数均为0.2，压头9的冲压速度为100mm/s(对应服役应变率1s^-1)。

S32、对抗撞零件进行热成形试验、承载试验，得到关于热成形后抗撞零件的载荷-挠度试验曲线。

其中，热成形试验所用的模具包括凸模、凹模，承载试验所用的模具包括：压头、第一支辊和第二支辊；即，热成形试验所用的模具、承载试验所用的模具与仿真环境中热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型中的模具相同，此外，热成形试验、承载试验与热成形仿真、承载仿真中的参数、步骤相同，此处不再进行赘述。

S33、将载荷-挠度仿真曲线与载荷-挠度试验曲线进行对比，进而得到热成形后的抗撞零件8的承载性能。

具体可参考图11，本发明方法可以较准确地预测热成形车身抗撞零件服役时的承载性能。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.热成形车身抗撞零件承载性能的预测方法，其特征在于，所述方法包括：

分别构建用以描述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程以及在服役时承载性能变化过程的高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程；

根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建关于所述硼钢板料的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形-服役一体化本构方程；

借助所述成形-服役一体化本构方程，对所述硼钢板料进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，构建所述关于硼钢板料的考虑热成形阶段材料损伤过程对其服役时承载性能影响的成形-服役一体化本构方程具体包括：

将体现所述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程的成形损伤因子进行变形处理，并传递到所述室温服役损伤本构方程中，得到所述成形-服役一体化本构方程。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助所述成形-服役一体化本构方程，对所述硼钢板料进行热成形及服役的仿真，进而得到其承载性能具体包括：

根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型并且对两个模型分别进行热成形仿真、承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线；

对所述抗撞零件进行热成形试验、承载试验，得到关于热成形后抗撞零件的载荷-挠度试验曲线；

将所述载荷-挠度仿真曲线与载荷-挠度试验曲线进行对比。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述高温成形损伤本构方程、室温服役损伤本构方程，建立关于抗撞零件的热成形过程仿真模型、服役过程承载仿真模型并且对两个模型分别进行热成形仿真、承载仿真，得到关于热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线具体包括：

根据所述高温成形损伤本构方程，建立关于所述抗撞零件的热成形过程仿真模型并进行热成形仿真，得到热成形后的抗撞零件；其中，所述热成形过程仿真模型包括：凸模、凹模和所述硼钢板料；

根据所述室温服役损伤本构方程，建立关于所述热成形后的抗撞零件的服役过程承载仿真模型并进行承载仿真，得到关于所述热成形后的抗撞零件的载荷-挠度仿真曲线；其中，所述服役过程承载仿真模型包括：所述热成形后的抗撞零件、压头、第一支辊和第二支辊。

5.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，构建用以描述硼钢板料在热成形阶段材料损伤过程的高温成形损伤本构方程包括：

对硼钢试件进行高温单轴拉伸试验，得到关于所述硼钢试件的若干条真应力-真应变曲线；

构建用以描述所述硼钢板料高温变形时流变应力与应变量、应变率和温度的关系的高温成形损伤本构方程；其中，所述高温成形损伤本构方程中的材料常数通过所述真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述高温成形损伤本构方程中的材料常数的确定步骤包括：

选择用于评价所述高温成形损伤本构方程计算结果和所述高温单轴拉伸试验结果差异的目标函数；

在所述真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对所述目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应所述最优目标函数值的材料常数的集合即为所述高温成形损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。

7.根据权利要求1～4任意一项所述的方法，其特征在于，构建用以描述所述硼钢板料在服役时承载性能变化过程的室温服役损伤本构方程包括：

对硼钢试件进行热成形过程模拟试验以及服役过程模拟试验，得到关于所述硼钢试件的若干条真应力-真应变曲线；

构建可同时考虑热成形历史及室温下应变率对所述硼钢板料变形行为影响的室温服役损伤本构方程；其中，所述室温服役损伤本构方程中的材料常数通过所述真应力-真应变曲线以及预设的目标函数进行确定。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述室温服役损伤本构方程中的材料常数的确定步骤包括：

选择用于评价所述室温服役损伤本构方程计算结果和服役过程模拟试验结果差异的目标函数；

在所述真应力-真应变曲线上选取试验数据点，利用遗传算法对所述目标函数进行优化计算，得到最优的目标函数值；其中，对应所述最优目标函数值的材料常数的集合即为所述室温服役损伤本构方程中的最优的材料常数的集合。