CN114595533A - 一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法，包括夹芯结构优选模块、复合结构设计模块和液态模锻成形工艺模块；所述夹芯结构优选模块包括数据建立模块、预测模型建立和计算模块，通过赋予所述夹层结构的材料属性进行CAE有限元分析从而确定所述目标结构中的危险部位，通过优选合适的夹芯结构，与目标结构的危险部位集成，形成复合结构，显著的提高其力学性能，形成高成形质量和精度的复合结构件，并有力的推动镁、铝等轻质合金在高承载服役工况下的应用进程。

Description

一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形 方法

技术领域

本发明涉及合金液态模锻领域，具体涉及一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法。

背景技术

近年来，结构轻量化受到越来越多的关注，轻量化作为实现节能环保的最有力举措之一已达成国际共识。尤其在航空航天与汽车等领域，“以铝代钢”、“以镁代铝”和“以塑代镁”等使用轻质合金作为轻量化方案已经是大势所趋。随着以无序多孔泡沫金属和有序点阵金属组成的各类轻质高强复合结构出现，将其作为先进的轻质高强复合结构以实现结构轻量化已展现出了极大的应用潜力。尤其是兼具力学、声学、隔振和传热等性能于一体的轻质高强复合结构，在实现特殊功能的前提下，还可以很好的满足各类关键零部件在复杂服役条件下的耐久性可靠性要求。

然而，现有轻质高强复合结构的核心为夹芯结构，主要是通过仿生或以点阵空间布置等方式设计，具有多种构型方案，实际设计时难以根据具体的应用场景快速的选择最为合适的夹芯构型。如现有技术CN104139529A，公开了一种夹芯结构复合材料成型方法，采用真空辅助树脂灌注工艺成型，包括制坯与导流系统布设、树脂注胶、固化成型过程，导流系统包括设置在预制坯件一端上表面的注胶管/口和位于注胶口相对端的脱气区，导流系统还包括设置在排气端的半透膜，半透膜置于面板坯料底部并全部或部分覆盖坯料排气端端面，高度不低于夹芯结构层，脱气区与半透膜部分重叠，但是这种工艺流程复杂、生产效率低和成本高。另外，现有技术的液态模锻虽然可以制造出尺寸大小不一的复杂外形零部件，工艺简单，大批量制造具有较高生产效率的较低的生产成本，但其力学性能通常受其使用的合金液限制，即使性能优越的液态模锻件也难以满足高承载工况的应用需求。

发明内容

本发明的目的在于，针对在所存在的不足，提供一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统，包括夹芯结构优选模块、复合结构设计模块和液态模锻成形工艺模块，

所述夹芯结构优选模块包括数据建立模块、预测模型建立和计算模块，

其中，所述数据建立模块被配置用于对多个不同夹层结构方案的最小相对密度和最大相对密度进行限定，并以相对密度ρ的增加梯度Δρ建立相应的CAD数模库，其中，相对密度ρ为：ρ＝ρ_d/ρ₀，ρ₀表示夹层结构完全为实心结构的密度，ρ_d表示夹层结构的真实密度；以及对所述CAD数模库的模型进行网格划分，赋予不同的材料属性，通过所述夹层结构的轴压压缩和三点弯CAE仿真模型获得不同材料属性和不同夹层结构的最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据；

所述预测模型建立和计算模块被配置用于提取所述数据建立模块的不同夹层结构方案中的夹层结构图片、夹层结构材料属性、最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据，将夹层结构材料属性以所用的材料密度代替，建立夹层结构材料属性和材料密度的对应关系；以及基于计算机图像数字化处理，将所述不同夹层结构方案中的夹层结构图片转化为像素值，建立夹层结构图片和像素值大小的对应关系；

所述复合结构设计模块被配置用于对目标结构进行网格化，通过赋予所述夹层结构的材料属性进行CAE有限元分析从而确定所述目标结构中的危险部位，并与所述目标结构的目标强度进行对比，根据目标结构的CAE有限元分析结果与目标之间的差值确定目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度；以及通过提取夹芯结构优选模块的夹层结构方案和材料属性，根据目标结构所用的材料属性和材料熔点对夹层结构进行筛选，若目标结构所用材料的熔点高于夹层结构材料属性的熔点，则认为该材料属性下的夹层结构方案符合设计要求，否则，剔除该类熔点较低的材料属性下的夹层结构方案；再将符合熔点筛选要求的夹层结构方案和材料属性集成至目标结构的危险部位内形成相应的复合结构设计方案，进一步对该方案进行网格化和CAE仿真分析，选取满足复合结构的目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度且所述比吸能最大的设计方案作为最终复合结构；

所述液态模锻成形工艺模块被配置用于对复合结构设计模块生成的所述最终复合结构中的夹层结构单独制造，将所夹层结构作为嵌入件预热至一定的温度后置于目标结构成形模具内，随后将目标结构的液态金属液注入所述目标结构成形模具内，金属液和嵌入件实现冶金结合，最终形成目标结构和夹层结构的复合结构。

优选的，将所述预测模型建立和计算模块从所述数据建立模块提取的数据划分为训练集和测试集，其中所述训练集和所述测试集的输入参数分别为最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度，输出参数分别为像素值和材料密度，基于提取的数据建立径向基神经网络预测模型，所述径向基神经网络预测模型的非线性映射关系为：

其中，y_i代表输出值，即y₁为像素值，y₂为材料密度；h为隐含层的节点个数；x_k代表输入值，即x₁为最大压溃力峰值，x₂为最大比吸能，x₃为最大抗弯刚度；β_ji为连接权重；σ为最小二乘的损失函数

其表示输入参数之间的最大距离；C_j为基函数中心；

优选的，基于所述径向基神经网络预测模型输出的像素值和材料密度分别获得与像素值对应的夹层结构图片，以及与材料密度对应的夹层结构材料属性。

优选的，在液态模锻成形工艺模块中，所述夹层结构温度位于浇铸温度和成形模具温度之间。

本申请还公开了一种应用于轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统的成形方法，所述成形方法包括：

S1、获取目标结构单独成形的液态模锻的金属液浇铸温度、挤压比压和充型速度工艺参数；

S2、以目标结构单独成形的成形模具温度和保压时间为初始值，根据目标结构和夹层结构的熔点和导热性确定夹层结构温度；

S3、沿所述目标结构的长度方向施加M型频率超声波，然后采用液态模锻设备进行成形；其中所述夹层结构与所述目标结构接触的区域M型频率超声波频率最大，所述夹层结构中心位置的M型频率超声波频率最小，从而减小夹层结构和目标结构接触区的金属液与其相邻的金属液之间的温度梯度；

S4、利用铸件探伤仪获取目标结构与夹层结构冶金结合区域的复合缺陷图片，基于原始目标结构单独成形的参考缺陷图片与所述复合缺陷图片之间的RGB值色差，利用图片相似度识别算法计算缺陷相似度；

S5、若缺陷相似度在允许的阈值范围内，则降低保压时间，再次采用液态模锻设备进行成形，直至缺陷相似度大于所允许的阈值范围，取前一次保压时间为最优保压时间工艺参数后进入步骤S6；若缺陷相似度不在允许的阈值范围内，则修正成形模具温度，计算夹层结构温度，返回步骤S3，直至缺陷相似度在所允许的阈值范围内，其中，在修正成形模具温度时，所述夹层结构温度的计算值为当前修正的成形模具温度和上一次成形模具温度和夹层结构温度的梯度差绝对值之和；

S6、检测浇铸脱模后的复合结构温度分布，根据相邻区域的温度梯度差控制复合结构不同区域的冷却速率均匀冷却至室温，随后对所述复合结构的表面进行激光表面淬火，并且对已淬火位置进行高速喷氦气撞击，实现表面加强和冷却，最终形成高质量和精度的复合结构液态模锻件。

本发明的有益效果：本发明通过优选合适的夹芯结构，与目标结构的危险部位集成，形成复合结构，再结合对成形工艺的模具温度、夹层结构温度、保压时间和M型频率超声波的综合性调控，以进行液态模锻成形工艺进行一体化制造，可以使复合结构在具备最佳的轻量化效果的前提下，显著的提高其力学性能，形成高成形质量和精度的复合结构件，并有力的推动镁、铝等轻质合金在高承载服役工况下的应用进程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述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所示为本发明轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统各模块连接示意图；

图2所示为本发明的数据建立模块示意图；

图3所示为本发明的预测模型建立和计算示意图；

图4所示为本发明复合结构设计模块示意图；

图5所示为本发明液态模锻成形工艺模块示意图；

图6所示为本发明复合结构示意图；

图7所示为本发明目标结合示意图；

图8所示为本发明夹层结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

如图1至图8所示，如图1所示，该实施例提供了一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统及成形方法，如图6所述，符合结构包括目标结构1和复合结构2，复合结构优化设计系统分为夹芯结构优选模块、复合结构设计模块和液态模锻成形工艺模块。

其中，夹芯结构优选模块分为数据建立模块、预测模型建立和计算模块。

数据建立模块根据不同的夹层结构方案(塑料泡沫、金属泡沫、金字塔点阵、BCC点阵和FCC点阵等)，对各种夹层结构方案的最小相对密度和最大相对密度进行限定，以相对密度的增加梯度Δρ建立相应的CAD数模库。

其中，相对密度ρ为：

ρ＝ρ_d/ρ₀

ρ₀表示夹层结构完全为实心结构的密度，ρ_d表示夹层结构的真实密度。

对上述CAD数模库的模型进行网格划分，赋予不同的材料属性，通过夹层结构的轴压压缩和三点弯CAE仿真模型，获得不同材料属性和不同夹层结构的最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据。

预测模型建立和计算模块提取数据建立模块的不同夹层结构方案中的夹层结构图片和夹层结构材料属性、最大压溃力峰值、比吸能和抗弯刚度数据，将夹层结构材料属性以所用的材料密度大小来代替，建立夹层结构材料属性和材料密度的对应关系；基于计算机图像数字化处理，将不同夹层结构方案中的夹层结构图片转化为像素值，建立夹层结构1的图片和像素值大小的对应关系。

上述数据划分为训练集和测试集，训练集和测试集的输入参数分别为最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度，训练集和测试集的输出参数为像素值和材料密度，分别建立输入值分别为最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度的三个径向基神经网络预测模型，通过调整隐含层的节点个数，以满足训练集的非线性拟合精度，并验证测试集的准确度。

进一步的，最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度的三个径向基神经网络预测模型的非线性映射关系为：

其中，y_i代表输出值，即y₁为像素值，y₂为材料密度；h为隐含层的节点个数；x_k代表输入值，即x₁为最大压溃力峰值，x₂为最大比吸能，x₃为最大抗弯刚度；β_ji为连接权重；σ为最小二乘的损失函数，由

表示，为输入参数之间的最大距离；C_j为基函数中心；

进一步的，对于预测模型建立和计算模块获得的上述高准确度的径向基神经网络模型，以需求性能的压溃力峰值、比吸能和抗弯刚度为输入，分别通过压溃力峰值径向基神经网络预测模型、比吸能径向基神经网络预测模型和抗弯刚度径向基神经网络预测模型计算满足上述需求性能的像素值和材料密度，基于夹层结构材料属性和材料密度的对应关系、夹层结构图片和像素值大小的对应关系，获取对应的夹层结构方案和材料属性。

复合结构设计模块首先对目标结构1进行网格化，赋予材料属性，进行CAE有限元分析，确定目标结构1中的危险部位。再通过提取夹芯结构优选模块获得的夹层结构2的方案和材料属性，根据目标结构1所用的材料属性对夹层结构2进行筛选，筛选原则根据材料熔点进行制定，若目标结构1所用材料的熔点高于夹层结构2的材料属性的熔点，则认为该材料属性下的夹层结构2方案符合设计要求，否则，剔除该类熔点较低的材料属性下的夹层结构2方案。

最后再将符合熔点筛选要求的夹层结构2的方案和材料属性，集成至目标结构1的危险部位内，形成相应的复合结构设计方案，对该方案进行网格化，进行CAE仿真分析，选取满足复合结构的目标压溃力峰值、比吸能和抗弯刚度，且其单位质量比吸能最大的设计方案作为最终的复合结构。

液态模锻成形工艺模块对复合结构设计模块生成的复合结构中的夹层结构2单独制造，并作为嵌入件，预热至一定的温度，置于目标结构成形模具内，随后将目标结构1的液态金属液注入目标结构成形模具内，金属液和嵌入件实现冶金结合，最终形成目标结构1和夹层结构2的复合结构。其中，夹层结构温度位于浇铸温度和成形模具温度之间，以降低热应力，提高成形质量和精度。

其中，夹层结构2表面若比较光滑，则在其单独制造时，在其表面增加凹凸不平的坑洼，以扩大夹层结构2与目标结构1之间的接触面积，以提升其冶金结合性能。

其中，夹层结构2预热至一定的温度与夹层结构所用材料有关。与目标结构材料熔点相比，夹层材料的熔点越靠近目标结构材料的熔点，夹层结构的温度越低，但高于成形模具温度，否则，夹层结构2的温度越高，但低于目标结构材料熔点。

与目标结构1材料导热性相比，夹层结构2材料的导热系数越靠近目标结构材料的导热系数，夹层结构2的温度越靠近在成形模具温度和金属液温度之间的中间值；若夹层材料的导热系数大于目标结构1材料的导热系数，夹层结构的温度越低，否则，夹层结构2的温度越高，但低于目标结构1材料熔点。

针对夹层结构位于目标结构中间，上述液态模锻成形工艺模块的具体工艺包括：金属液浇铸温度，成形模具温度，夹层结构温度，挤压比压，充型速度，保压时间，M型频率超声波(超声波加热原理)。最优浇铸工艺确定包含以下步骤：

S1、获取目标结构单独成形的液态模锻的金属液浇铸温度、挤压比压和充型速度工艺参数；

S2、以目标结构单独成形的成形模具温度和保压时间为初始值，根据目标结构和夹层结构的熔点和导热性确定夹层结构温度；

S3、沿所述目标结构的长度方向施加M型频率超声波，然后采用液态模锻设备进行成形；其中所述夹层结构与所述目标结构接触的区域M型频率超声波频率最大，所述夹层结构中心位置的M型频率超声波频率最小，从而减小夹层结构和目标结构接触区的金属液与其相邻的金属液之间的温度梯度；

S4、利用铸件探伤仪获取目标结构与夹层结构冶金结合区域的复合缺陷图片，基于原始目标结构单独成形的参考缺陷图片与所述复合缺陷图片之间的RGB值色差，利用图片相似度识别算法计算缺陷相似度；

S5、若缺陷相似度在允许的阈值范围内，则降低保压时间，再次采用液态模锻设备进行成形，直至缺陷相似度大于所允许的阈值范围，取前一次保压时间为最优保压时间工艺参数进入步骤S6；若缺陷相似度不在允许的阈值范围内，则修正成形模具温度，计算夹层结构温度，返回步骤S3，直至缺陷相似度在所允许的阈值范围内，其中，在修正成形模具温度时，所述夹层结构温度的计算值为当前修正的成形模具温度和上一次成形模具温度和夹层结构温度的梯度差绝对值之和；

S6、检测浇铸脱模后的复合结构温度分布，根据相邻区域的温度梯度差控制复合结构不同区域的冷却速率均匀冷却至室温，随后对所述复合结构的表面进行激光表面淬火，并且对已淬火位置进行高速喷氦气撞击，实现表面加强和冷却，最终形成高质量和精度的复合结构液态模锻件。

优选的，液态模锻成形工艺模块最后检测浇铸脱模后的复合结构温度分布，根据相邻区域的温度梯度差，控制复合结构不同区域的冷却速率，直至复合结构件均匀冷却至室温，随后对其表面进行激光表面淬火，对已淬火位置进行高速喷氦气撞击，实现表面加强和冷却，最终形成高质量和精度的复合结构液态模锻件。

需要声明的是，上述具体实施方式仅仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语并不是限制，仅仅是为了便于描述。

Claims (5)

1.一种轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统，包括夹芯结构优选模块、复合结构设计模块和液态模锻成形工艺模块，其特征在于：

所述夹芯结构优选模块包括数据建立模块、预测模型建立和计算模块，

其中，所述数据建立模块被配置用于对多个不同夹层结构方案的最小相对密度和最大相对密度进行限定，并以相对密度ρ的增加梯度Δρ建立相应的CAD数模库，其中，相对密度ρ为：ρ＝ρ_d/ρ₀，ρ₀表示夹层结构完全为实心结构的密度，ρ_d表示夹层结构的真实密度；以及对所述CAD数模库的模型进行网格划分，赋予不同的材料属性，通过所述夹层结构的轴压压缩和三点弯CAE仿真模型获得不同材料属性和不同夹层结构的最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据；

所述预测模型建立和计算模块被配置用于提取所述数据建立模块的不同夹层结构方案中的夹层结构图片、夹层结构材料属性、最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度数据，将夹层结构材料属性以所用的材料密度代替，建立夹层结构材料属性和材料密度的对应关系；以及基于计算机图像数字化处理，将所述不同夹层结构方案中的夹层结构图片转化为像素值，建立夹层结构图片和像素值大小的对应关系；

所述复合结构设计模块被配置用于对目标结构进行网格化，通过赋予所述夹层结构的材料属性进行CAE有限元分析从而确定所述目标结构中的危险部位，并与所述目标结构的目标强度进行对比，根据目标结构的CAE有限元分析结果与目标之间的差值确定目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度；以及通过提取夹芯结构优选模块的夹层结构方案和材料属性，根据目标结构所用的材料属性和材料熔点对夹层结构进行筛选，若目标结构所用材料的熔点高于夹层结构材料属性的熔点，则认为该材料属性下的夹层结构方案符合设计要求，否则，剔除该类熔点较低的材料属性下的夹层结构方案；再将符合熔点筛选要求的夹层结构方案和材料属性集成至目标结构的危险部位内形成相应的复合结构设计方案，进一步对该方案进行网格化和CAE仿真分析，选取满足复合结构的目标压溃力峰值、目标比吸能和目标抗弯刚度且所述比吸能最大的设计方案作为最终复合结构；

所述液态模锻成形工艺模块被配置用于对复合结构设计模块生成的所述最终复合结构中的夹层结构单独制造，将所夹层结构作为嵌入件预热至一定的温度后置于目标结构成形模具内，随后将目标结构的液态金属液注入所述目标结构成形模具内，金属液和嵌入件实现冶金结合，最终形成目标结构和夹层结构的复合结构。

2.根据权利要求1所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统，其特征在于，将所述预测模型建立和计算模块从所述数据建立模块提取的数据划分为训练集和测试集，其中所述训练集和所述测试集的输入参数分别为最大压溃力峰值、最大比吸能和最大抗弯刚度，输出参数分别为像素值和材料密度，基于提取的数据建立径向基神经网络预测模型，所述径向基神经网络预测模型的非线性映射关系为：

其中，y_i代表输出值，即y₁为像素值，y₂为材料密度；h为隐含层的节点个数；x_k代表输入值，即x₁为最大压溃力峰值，x₂为最大比吸能，x₃为最大抗弯刚度；β_ji为连接权重；σ为最小二乘的损失函数

其表示输入参数之间的最大距离；C_j为基函数中心。

3.根据权利要求2所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统，其特征在于：基于所述径向基神经网络预测模型输出的像素值和材料密度分别获得与像素值对应的夹层结构图片，以及与材料密度对应的夹层结构材料属性。

4.根据权利要求1-3之一所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统，其特征在于，在液态模锻成形工艺模块中，所述夹层结构温度位于浇铸温度和成形模具温度之间。

5.一种应用于权利要求1所述的所述的轻质合金液态模锻高强韧复合结构优化设计系统的成形方法，其特征在于，所述成形方法包括：

S1、获取目标结构单独成形的液态模锻的金属液浇铸温度、挤压比压和充型速度工艺参数；

S2、以目标结构单独成形的成形模具温度和保压时间为初始值，根据目标结构和夹层结构的熔点和导热性确定夹层结构温度；

S3、沿所述目标结构的长度方向施加M型频率超声波，然后采用液态模锻设备进行成形；其中所述夹层结构与所述目标结构接触的区域M型频率超声波频率最大，所述夹层结构中心位置的M型频率超声波频率最小，从而减小夹层结构和目标结构接触区的金属液与其相邻的金属液之间的温度梯度；

S4、利用铸件探伤仪获取目标结构与夹层结构冶金结合区域的复合缺陷图片，基于原始目标结构单独成形的参考缺陷图片与所述复合缺陷图片之间的RGB值色差，利用图片相似度识别算法计算缺陷相似度；

S5、若缺陷相似度在允许的阈值范围内，则降低保压时间，再次采用液态模锻设备进行成形，直至缺陷相似度大于所允许的阈值范围，取前一次保压时间为最优保压时间工艺参数进入步骤S6；若缺陷相似度不在允许的阈值范围内，则修正成形模具温度，计算夹层结构温度，则返回步骤S3，直至缺陷相似度在所允许的阈值范围内，其中，在修正成形模具温度时，所述夹层结构温度的计算值为当前修正的成形模具温度和上一次成形模具温度和夹层结构温度的梯度差绝对值之和；

S6、检测浇铸脱模后的复合结构温度分布，根据相邻区域的温度梯度差控制复合结构不同区域的冷却速率均匀冷却至室温，随后对所述复合结构的表面进行激光表面淬火，并且对已淬火位置进行高速喷氦气撞击，实现表面加强和冷却，最终形成高质量和精度的复合结构液态模锻件。

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