蠕变时效成形回弹预测及工装型面优化

马振武; 童国权; 徐宝林

doi:10.16080/j.issn1671-833x.2017.1/2.066

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蠕变时效成形回弹预测及工装型面优化

学术论文 | 更新时间：2025-10-30

- 蠕变时效成形回弹预测及工装型面优化
- 航空制造技术 2017年60卷第1/2期
- 作者机构：
  
  1. 南京航空航天大学机电学院,南京,210016
  2. 南京晨光集团有限责任公司,南京,210006
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16080/j.issn1671-833x.2017.1/2.066
  中图分类号：
- 纸质出版：2017
- 稿件说明：
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马振武，童国权，徐宝林. 蠕变时效成形回弹预测及工装型面优化[J]. 航空制造技术, 2017, 60(1/2): 66-69. MA Zhenwu1, TONG Guoquan1, XU Baolin2. Springback Prediction and Tooling Profile Optimization of Creep Age-Forming. Aeronautical Manufacturing Technology, 2017, 60(1/2): 66-69.

MA Zhenwu, TONG Guoquan, XU Baolin. Springback Prediction and Tooling Profile Optimization of Creep Age-Forming[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2017, 60(1/2).
马振武，童国权，徐宝林. 蠕变时效成形回弹预测及工装型面优化[J]. 航空制造技术, 2017, 60(1/2): 66-69. MA Zhenwu1, TONG Guoquan1, XU Baolin2. Springback Prediction and Tooling Profile Optimization of Creep Age-Forming. Aeronautical Manufacturing Technology, 2017, 60(1/2): 66-69. DOI： 10.16080/j.issn1671-833x.2017.1/2.066.

MA Zhenwu, TONG Guoquan, XU Baolin. Springback Prediction and Tooling Profile Optimization of Creep Age-Forming[J]. Aeronautical Manufacturing Technology, 2017, 60(1/2). DOI： 10.16080/j.issn1671-833x.2017.1/2.066.

摘要

蠕变时效成形是一种将蠕变成形与时效强化同步进行的成形工艺。由于卸载后工件的回弹量较大，因此回弹的预测和成形工装型面的优化很重要。以LY12 的蠕变时效成形为研究对象，对经典蠕变本构方程进行了修正并将其开发为ABAQUS/CREEP 子程序。对板材的蠕变时效成形特点进行了模拟研究，建立了LY12 的回弹预测函数。试验结果表明：其预测准确性较高。将变偏差调节算法与ABAQUS/CREEP 相结合用于某蒙皮的成形工装型面的优化，通过7 次迭代，型面精度达到97.9%，结果表明该组合算法优化速度快、精度高。

Abstract

Creep age-forming is a metal forming process that combines creep forming with age strengthening. In consideration of the big unloading springback value for the forming parts

it’s very important to predict the springback and optimize the tooling profile. For the creep age-forming of LY12

we fix the classical creep constitutive equation and develop it as a ABAQUS/CREEP subroutine. we simulate the creep and springback process and establish the springback function of LY12

and the accuracy of the predicted value is verified by experiments. Using the variable deviation adjusting algorithm

combines with ABAQUS/CREEP for the optimization of tooling profile

through 7 iterations

we get the profile accuracy of 97.9%. Results show this combinatorial optimization method is fast and owns high accuracy.

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