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大口径无缝钢管@@卸载后常见的质量缺陷有@@

点击数@@:10522019-12-04 16:35:15 来源@@: 无锡@@20号@@ 45号@@无缝钢管@@@@,无锡@@20g高压锅炉管@@@@,镀锌无缝管@@-bob电竞网

大口径无缝钢管@@塑性弯曲卸载后常见的质量缺陷有@@:回弹@@、横截面畸变@@、外侧管壁减薄甚至断裂@@、内侧管壁增厚甚至起皱等@@。弯曲过程中@@,在外壁不破裂和内壁不起皱的条件下@@,对弯管成形性的评价主要从两个方面进行@@:一是弯曲变形部分局部的形状尺寸精度@@,主要以外壁减薄率与横截面畸变@@率作为@@评价指标@@;二是管材弯曲成形后整体的形状尺寸精度@@,主要以弯曲变形后的回弹@@率作为@@评价指标@@。实际生产中@@,这些缺陷不一定同时发生@@,但会随着弯管半径@@、工艺参数等的不同使得缺陷的发生方式和部位有所不同@@,因此@@应在弯曲加工前采取相应的措施加以防止@@。回弹@@直接影响弯管件的形状和尺寸精度@@,降低装配效率@@,并可能造成过大的残余应力@@,进而影响单个大口径无缝钢管@@或整个机构的可靠性@@@@。由于影响回弹@@的因素很多@@,因此@@很难准确描述回弹@@规律@@,实际生产中@@通常采用退火处理@@、回弹@@补偿等措施弥补回弹@@引起的弯曲角度误差@@,但需要建立在大量实验的基础上@@,以免造成人力@@、物力和财力的大量浪费@@。管材塑性弯曲过程中@@外侧壁很容易出现裂纹或断裂@@,尤其对于薄壁管弯曲成形@@,这一现象更为@@常见@@。产生外壁开裂的原因是多方面的@@,例如@@,大口径无缝钢管@@的热处理不当@@;压模压力太大@@,造成管材弯曲过程中@@材料流动的阻力过大@@;芯轴与管材内壁的间隙过小使得芯轴与内壁摩擦力太大@@;芯轴伸出量过大等@@。为@@防止这种缺陷的发生@@,首先应保证管材具有良好的热处理状态@@,然后在排除管材本身的因素后@@,检查压模的压力是否过大@@;芯轴与管材内壁间隙是否过小@@;芯轴伸出量是否过大@@;芯轴与管材内壁间的润滑情况等@@。弯管起皱主要发生在内弯侧@@。通常分为@@三种情况@@:前切点处起皱@@、后切点处起皱@@、圆弧内侧全起皱@@。前切点处起皱@@一般是由于芯轴安装时伸长量过小@@,前切点处管壁在弯曲过程中@@得不到芯棒支撑@@。
后切点处起皱@@一般是由于没有安装防皱模或防皱模的安装位置不对@@。全皱纹的产生原因较为@@复杂@@,主要在于@@:防皱模位置靠后或型槽尺寸过大@@,防皱模起不到支撑管壁的作用@@;压模压力过小使得管材与防皱模间隙过大@@,给管材的失稳起皱提供了空间@@;芯轴直径尺寸过小和位置不合理等为@@防止弯管内侧起皱应根据起皱位置采取相应措施@@,若是前切点起皱@@,应向前调整芯棒位置@@;若是后切点起皱@@,应加装防皱模@@,调整合理的倾角@@,还要调整压模的压力@@;若弯管内侧全起皱@@,除调整压模使压力适当外@@,还要检查芯轴直径@@,直径太小或磨损严重时需要及时更换以上所述的质量缺陷将直接影响大口径无缝钢管@@零件的安全性@@、可靠性@@、耐久性以及外观质量@@,严重制约弯管技术的发展@@。大量实验表明@@,管材塑性弯曲成形质量除受材料参数和几何参数的影响外@@,工艺参数对管材质量缺陷也有显著的影响@@,而且它是弯管质量控制中最直接@@、最有效@@、最可控的因素@@。结合管材弯曲成形机理分析@@,应用有限元数值模拟技术研究工艺参数对管材弯曲成形质量的影响规律@@,对于制定合理的工艺参数优化方案@@,推动管材弯曲的数字化进程@@,具有重要的工程意义和实用价值@@。
材料本构关系是指材料的流变应力与变形温度@@、应变速率@@、应变等热力参数之间的依赖关系@@,它体现了材料在热态塑性加工过程中对热力参数的动态响应@@,影响有限元模拟的准确性与精确度管材的中空结构使其组织和性能发生了变化@@,本构关系已不同于板材棒材等型材@@,相关参数难以从手册中直接査到@@,而且即使是同一牌号@@@@、同一规格的大口径无缝钢管@@@@,其塑性本构关系参数也存在差异@@,因此@@,管材力学性能参数作为@@研究管材塑性弯曲变形行为@@的关键因素之一@@,在管材塑性成形研究中占有重要的地位@@。目前@@,各国学者主要是利用实验数据@@,借助统计回归方法@@、神经网络@@预测方法构建材料的本构模型@@。管材材料性能参数以及本构模型的准确建立对于精确预测弯管成形质量有非常重要的作用@@。近年来@@,由于智能算法能够有效解决加工制造中复杂系统的优化问题@@,在生产实际中得到了广泛的应用@@。其中反算法能够根据实时监测所获得的反映被加工件变形特征的某些信息@@,通过分析和计算得到另外一些对成形过程具有决定作用的信息@@。西北工业大学的孙志超等基于管材成形力和行程的关系曲线@@,提出了用反算法确定管材塑性本构关系的方法@@,并开发了确定塑性本构关系参数的反算程序@@,具有一定的参考价值神经网络@@具有较强的非线性映射功能@@,在参数预测方面受到高度重视@@。林启权等以管材拉伸试验数据为@@样本建立了某合金本构关系的神经网络@@模型@@,并利用所建立的网络模型对其他一些热力学状态下材料的流变应力进行了较好的预测@@。沈昌武基于@@TA15钛合金等温压缩实验数据@@,构造了一个四层@@BP神经网络@@,预测了@@TA15钛合金本构关系@@。之后为@@了提高管材本构关系预测精度@@,闫晶等采用人工神经网络@@@@、有限元模拟以及基于平面应力状态的拉伸实验相结合的参数识别方法@@,预测了@@尺寸因子@@(D/t)为@@50的铝合金管@@的塑性本构参数@@。
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