某汽車同步器齒環熱精鍛工藝優化

賀煥利，王科銀,b，王宇峰

某汽車同步器齒環熱精鍛工藝優化

賀煥利a，王科銀a,b，王宇峰a

（湖北汽車工業學院 a.汽車工程學院；b.汽車動力傳動與電子控制湖北省重點實驗室，湖北 十堰 442002）

提高某汽車同步器齒環精鍛成形的材料利用率、成形精度及降低成形載荷。構建以飛邊體積為優化目標、以坯料尺寸和初始溫度為優化變量、以未出現欠填充和折疊缺陷為約束條件的優化模型，并將克里金模型和遺傳算法相結合，提出全局優化算法。使用構建的優化模型和優化算法，經過100代優化得到了飛邊較小且無欠填充、無折疊缺陷的同步器齒環熱精鍛工藝參數，并使用實驗驗證了該優化工藝參數的合理性。優化和驗證實驗結果表明，坯料內徑為62 mm、坯料高度為17 mm、成形溫度為700 ℃時，熱精鍛成形的齒環沒有折疊和欠填充缺陷，且飛邊體積減少了大約10%、成形載荷下降了23%。對鎳黃銅同步器齒環的優化和實驗驗證表明，使用克里金模型和遺傳算法相結合的策略是解決此類小樣本黑盒問題的有效手段。

熱精鍛；克里金；同步器齒環；遺傳算法

近年來，我國的汽車產業發展形勢迅猛，已成為我國第二產業的重要組成部分[1-5]，鎳黃銅因具有較高的耐磨性而被廣泛應用于汽車同步器齒環的制造[6]。目前同步器齒環已經逐漸從機械加工向精鍛成形方向發展并取得了一定的突破[7]。精鍛工藝能夠提高材料利用率、減少制造周期、降低成本以及提高鍛件的力學性能，因而熱精鍛工藝已成為同步器齒環成形的研究重點。同步器齒環熱精鍛成形有許多技術難點，其中齒形欠填充和折疊缺陷是迫切需要解決的難點之一。目前，有許多學者對齒環熱精鍛工藝進行研究，鞠麗等[8]利用Deform?3D分析了齒環的精鍛工藝并將該工藝進行了精鍛生產。肖章林等[9]為了提高材料利用率，采用粒子群算法對成形工藝進行了優化，材料利用率提高到60.52%。徐榮貴等[10]用響應面和粒子群算法對齒環精鍛工藝進行了優化，材料利用率提高了9.4%。王夢寒等[11]通過有限元模擬獲得了同步器齒環精鍛成形的最優工藝參數。陳飛等[12]用數值模擬技術分析了鋼質汽車同步器齒環塑性成形的工藝，確定了包括坯料尺寸在內的工藝參數，可以有效地提高材料利用率，從而降低產品成本。在這些汽車同步器齒環的眾多研究中，一直以提高材料利用率為核心目的，關于控制成形缺陷的研究相對較少。

為了進一步提高某汽車同步器齒環熱精鍛成形工藝的材料利用率、提高成形精度、降低成形載荷。首先，以飛邊體積為優化目標、以坯料尺寸和初始溫度為優化變量、以未出現欠填充和折疊缺陷為約束條件，構建最小化飛邊體積的優化模型。其次，使用克里金模型作為實驗數據的預測模型，使用遺傳算法作為全局尋優算法，優化后得到了飛邊最小且無欠填充、折疊缺陷的同步器齒環精鍛工藝參數。最后，通過數值仿真和實驗驗證了最優化工藝參數的合理性。

1 同步器齒環數值仿真

1.1 實驗材料性能

通常汽車同步器齒環采用耐磨性較好的銅合金，其中鎳銅合金的耐磨性和強度在銅合金材料中比較突出。實驗使用直徑為80 mm的鎳黃銅管材，其材料的化學成分如表1所示。為了測試該材料的高溫流變性能，將鎳黃銅棒材切割成直徑為8 mm、長度為10 mm的圓柱試樣，并用Geeble?3500對試樣在不同應變速率、不同溫度下進行等溫壓縮。

表1 鎳黃銅合金化學成分

Tab.1 Chemical composition of a nickel brass alloy wt.%

等溫壓縮實驗中溫度為600、700、800 ℃，應變速率為0.01、0.1、1、10 s?1，共計12個試樣，等溫壓縮的具體過程如下：首先將試樣加熱到對應的溫度并保溫180 s，隨后采用對應的應變速率進行壓縮，壓縮至真實應變為0.9時結束壓縮并將試樣水冷。圖1為不同溫度和應變速率下的壓縮真實應力? 應變曲線。

圖1 不同溫度下的真實應力－應變曲線

由圖1可知，材料的變形抗力隨著應變速率的增加而顯著提升，隨著溫度的增加而顯著減小，因此，該材料的變形抗力對應變速率和溫度都十分敏感。此外，該材料在600 ℃溫度下壓縮時的軟化現象十分顯著，鎳銅合金在該溫度就已發生動態再結晶，因此在熱精鍛工藝中材料會發生動態再結晶。

1.2 材料本構方程

壓縮實驗結果表明，該鎳黃銅合金材料的本構方程需考慮到溫度、應變速率的影響，可以用唯象Hansel-Spittel本構方程來描述材料的應力、應變、應變速率和溫度之間的關系[13-15]，如式（1）所示。

1.3 數值仿真模型

通常情況下，不同類型零件的成形工藝不同，在設計成形工藝時需要根據零件的成形設備、成形精度和生產節拍設計相應的工藝。圖2為某廠的同步器齒環的鍛件圖，由于某廠對同步器齒環零件的成形精度要求較高，因此文中使用精鍛成形工藝。

某汽車同步器齒環的熱精鍛成形工藝步驟為管材→下料→預熱→熱精鍛。生產試制前先在Forge軟件中進行數值仿真優化，數值仿真時模具下壓速度為100 mm/s，摩擦條件為油潤滑，傳熱條件為金屬模強傳熱。在Forge軟件中，只需要選擇摩擦條件，軟件自動根據選擇的摩擦、傳熱條件推薦相對應的參數值。根據精鍛工藝設計了相應的鍛造模具如圖3所示。

考慮到是熱精鍛成形，鎳銅合金在鍛造前后體積會發生變化，因此在設計模具時，鎳銅合金熱成形的縮放系數選擇0.008。此外，為了使金屬被約束在模具型腔內部，也為了能夠將多余金屬容納于模具內部而不流出模具外造成載荷急劇增加，對模具設計了相應的飛邊槽，如圖3所示。

圖2 某汽車同步器齒環鍛件圖

圖3 熱精鍛工藝凸凹模具

數值仿真的成形溫度場和等效應變場如圖4所示。由圖4可知，最高成形溫度接近800 ℃，等效應變都較大，這說明鍛件變形量較大，其性能可以被改善。在齒環頂部紅色區域內容易出現欠填充，黑色圈內容易出現折疊缺陷，下面將繼續介紹該齒環的工藝參數優化。

圖4 溫度場和等效應變場數值仿真結果

2 優化策略

2.1 優化數學模型

1）目標函數。由于齒環的成形工藝為熱精鍛，因此其坯料體積尤為重要，若坯料體積過大，不僅達不到精密成形的目的，還會極大地增大成形載荷，因此將成形結束后坯料的飛邊體積作為優化目標，使其最小化，進而達到精鍛的目的。

2）優化變量。由于直接影響坯料體積的變量為環坯內徑和高度，因此選取這2個參數作為優化變量。經過材料的壓縮實驗可知，材料的強度對溫度比較敏感，故坯料初始溫度也作為優化變量，因此總共3個優化變量。

對于齒環的熱精鍛工藝，必須保證充填完整、無折疊缺陷，此外還需盡可能降低成形載荷。大部分鍛造成形工藝的成形載荷急劇增加都是在成形末期。在成形末期，由于材料流入飛邊槽，上下模接觸區域形成較薄的金屬層阻礙模具移動，進而成形載荷急劇增大。因此將飛邊體積最小化，從很大程度上可以減小成形載荷。

2.2 模擬方案設計

模擬和實際鍛壓時的工藝參數相同，其參數如表2所示。

如表2所示，鍛壓設備為電動螺旋壓力機，其壓制速度為100 mm/s、欠壓距離為1.2 mm。模具材料為H13、模具預熱溫度為250 ℃，轉運時間為5 s。摩擦模型選用混合摩擦模型，即材料發生屈服前為庫倫摩擦，其庫倫摩擦因數為0.3；材料發生屈服后為剪切摩擦，其剪切摩擦因數為0.15。熱傳交換系數為10 000 W/(m2·K)。

表2 鍛造工藝參數

Tab.2 Forging process parameters

優化變量中坯料內徑設計為55、57、59、61、63 mm，坯料高度設計為15、16、17、18、19 mm，坯料溫度設計為600、650、700、750、800 ℃。根據拉丁超立方抽樣的相關理論設計了如表3所示的實驗方案，計算每組數值模擬方案的飛邊體積，得到的數值模擬結果見表3。

2.3 優化方法

由于實驗數據樣本僅有15組，神經網絡預測模型不適合用于構建優化變量與優化目標之間的關系，此外，多項式響應面也難以逼近小樣本高度非線性變量之間的關系。通常對小樣本數據的非線性映射來說，克里金模型比較適合用于構建優化變量與優化目標之間的關系，因而文中采用克里金模型來構建設計變量與設計目標之間的非線性關系。

表3 實驗設計與結果

Tab.3 Experimental design and results

克里金模型預測的相對誤差如圖5所示，采用克里金模型能保證實驗樣本點上的誤差極小，此外根據克里金模型的特性在樣本范圍內預測具有保形性，因此在樣本點區間內預測精度無需擔憂。然而，克里金模型只能得到優化變量與優化目標之間的近似關系，為了優化變量，還需要使用優化算法對預測模型進行迭代優化，并需要用實驗進行驗證，進而得到優化后的成形工藝參數。由于克里金模型沒有梯度信息，3大智能算法之一的遺傳算法可用于優化克里金預測模型，其優化流程如圖6所示。

圖5 克里金模型預測的相對誤差

圖6 遺傳算法對克里金模型優化流程

圖6所示的優化策略是將遺傳算法和克里金模型進行耦合，使用克里金模型計算每個個體代表的成形工藝參數所對應的飛邊體積，使用遺傳算法對飛邊體積進行評估，進而控制個體參數向著飛邊體積最小化的方向進行優化。

3 優化驗證

利用MATLAB自帶的遺傳算法優化工具箱對克里金預測模型進行優化，并設定優化變量的取值范圍如下：∈[55,63]，∈[15,19]，∈[600,800]。遺傳算法的種群數目設置為100，進化代數設置為100，交叉概率設置為0.8，變異概率設置為0.2。優化目標收斂曲線如圖7所示，上面的點集為種群每一代的平均適應度，下面的點集為每一代的最優適應度。經過100代的優化，種群最優適應度已經趨于平穩，此外，最優適應度與平均適應度重合，這說明算法收斂。

圖7 優化目標收斂曲線

由圖7可知，遺傳算法的優化效率隨著進化代數的增加逐漸降低，在開始的10代以內其優化效率較高，收斂曲線呈急劇下降的趨勢，隨后收斂曲線逐漸平緩下降。

經過100代的優化后，其優化后的結果如下：坯料內徑=62 mm，坯料高度=17 mm，成形溫度為700 ℃。最終得到的飛邊體積為538.65 mm3，鍛件體積為718.2 mm3，優化之前的最小飛邊體積為598.49 mm3，鍛件體積為920.75 mm3。圖8a和b分別為優化前和優化后的鍛件，優化前齒頂部位存在欠填充和折疊缺陷，飛邊也比較大，優化后的鍛件沒有折疊和欠填充缺陷且優化后的鍛件飛邊也較少、較薄。由圖8可知，優化的熱精鍛參數能夠有效地提高材料利用率、降低成形載荷、避免鍛造缺陷。

圖9a和b分別為最優化參數下的仿真鍛件和實驗鍛件，其形狀相似度極高，這說明數值仿真結果和實驗結果吻合。對優化后的參數進行數值仿真模擬驗證，結果表明，該參數下鍛件沒有折疊和欠填充缺陷，飛邊體積減少了大約10%。

圖8 優化前和優化后實際鍛件的成形對比

圖9 仿真優化結果和實驗結果對比

優化前后成形載荷對比如圖10所示，由圖10可知，優化后的最大成形載荷大約為210×104N，相較于原方案，成形載荷降低了大約23%。

圖10 優化前后成形載荷對比

4 結論

使用克里金模型和遺傳算法相結合的優化策略能夠有效地對鎳銅合金齒環熱精鍛成形工藝進行優化。使用優化后的工藝參數進行數值仿真和實驗驗證，仿真鍛件和實驗鍛件的幾何形狀高度相似，這表明數值仿真能夠有效模擬實際鍛造的過程，因此用數值仿真代替實驗獲得優化變量和優化目標之間的數據是一種降本的有效方式。此外，克里金模型對小樣本數據的逼近能力較強，遺傳算法的全局尋優能力也比較突出，兩者結合是優化該類問題的最佳組合。最優化參數的仿真和實驗驗證都表明優化得到的參數能夠有效提高材料利用率、降低成形載荷、避免鍛造缺陷。最優工藝參數沒有出現折疊和欠填充缺陷、飛邊體積減少了大約10%、成形載荷下降了23%。

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Optimization of Hot Precision Forging Process for Synchronizer Gear Ring of an Automobile

HE Huan-lia, WANG Ke-yina,b, WANG Yu-fenga

(a. School of Automotive Engineering; b. Hubei Key Laboratory of Automotive Power Transmission and Electronic Control, Hubei University of Automotive Technology, Hubei Shiyan 442002, China)

In order to improve the material utilization, improve the forming accuracy and reduce the forming load of the hot precision forging of an automobile synchronizer gear ring, an optimization model is established with the flash volume as the optimization objective, the billet size and initial temperature as the optimization variables, and no underfill and folding defects as the constraints. In addition, a global optimization method based on Kriging agent model and genetic algorithm is proposed. Using the constructed optimization model and algorithm, through 100 generations of evolutionary optimization, the hot precision forging process parameters of synchronizer gear ring with small flash and no underfill and folding defects are obtained, and the rationality of the optimized process parameters is verified by experiments. The optimization and verification experimental results show that when the blank inner diameter is 62 mm, the blank height is 17 mm and the forming temperature is 700 ℃, the gear ring formed by hot precision forging has no folding, underfilling defects, the flash volume is reduced by about 10% and the forming load is reduced by 23%. The optimization and experimental verification of nickel brass synchronizer ring show that the strategy based on Kriging model prediction and genetic algorithm optimization is an effective means to solve this kind of small sample black box problem.

hot precision forging; Kriging; synchronizer ring; genetic algorithm

10.3969/j.issn.1674-6457.2022.05.008

TG316

A

1674-6457(2022)05-0048-07

2021?08?19

湖北省重點實驗室開放基金（ZDK1202003）

賀煥利（1984—），女，碩士，講師，主要研究方向為汽車零部件設計及測試、汽車試驗。

責任編輯：蔣紅晨