一种熔模精铸模具收缩率的确定方法

文档序号:6639590阅读:674来源:国知局
一种熔模精铸模具收缩率的确定方法
【专利摘要】本发明涉及一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,包括以下步骤:(1)针对熔模铸造的各工艺阶段分别建立数值分析模型;(2)将前一所述数值分析模型的模拟输出作为后一所述数值分析模型的模拟输入,建立全过程的误差流,获得最终的铸件仿真变形结果;(3)从铸件的仿真最终变形结果逆向反变形至模具设计阶段,确定每个关键尺寸的型面收缩率。与现有技术相比,本发明针对关键尺寸的误差演化建立了误差流,基于误差流的回溯可以获知更为准确和详尽的收缩率,丰富模具设计的设计细节准确度;并且在熔模设计这一源头针对铸件全过程的误差演化进行了预变形,可以节省后续工序对铸件的矫正工作,节约工作量,提升铸件的精度。
【专利说明】一种熔模精铸模具收缩率的确定方法

【技术领域】
[0001]本发明涉及熔模精铸领域,尤其是涉及一种熔模精铸模具收缩率的确定方法。

【背景技术】
[0002]随着能源利用效率的提升,基于复杂气动原理或者流体动力学设计的部件越来越多,其形状复杂,对于一体性和精度的要求较高。熔模铸造能够整体精密铸造出形状极为复杂的零件,因此成为生产复杂金属构件的主要方法甚至是唯一方法。但是,熔模铸造工艺繁杂,流程冗长(如图1所示),铸件从最初的设计直至熔模制备、型壳制备一直到铸件凝固和最终的后处理,每道工序都由于各种原因引入尺寸超差和变形(下文简称误差),各工序间的误差还存在着彼此影响作用,导致误差在熔模精铸冗长的工艺过程中的演化和累积规律较难掌握,最终导致铸件的精度难以达到要求(如图2所示)。
[0003]传统研宄较为关注熔模铸造工艺过程中某个关键制备阶段内形成的误差,默认在此阶段之前不发生任何尺寸超差和变形,并且对后续工艺阶段的误差也没有任何的影响,而对各制备阶段不同误差间前后相互传递和影响的规律往往不够重视,对单个阶段产生的误差对铸件最终变形的影响程度也缺乏清晰的了解。鉴于熔模铸造的复杂性和系统性,这种对铸件误差在单个工艺阶段内的孤立研宄无助于理解熔模铸造误差的产生、累积、抵消甚至加剧等演化过程,导致对熔模精铸件尺寸精度的系统控制措施缺乏足够的效果。
[0004]熔模铸造中控制铸件尺寸主要在两个工艺阶段:模具设计和热处理阶段。前者主要通过针对关键部位设置反变形收缩率来控制误差,但对模具关键部位的收缩率的确定通常视设计师的经验而定,且只能针对少数几个关键尺寸设定,较为简单粗糙。随着铸件的外形越来越复杂,这种通过简单几个收缩率的反变形模具设计模式越来越体现出过于宽泛和经验型的缺点,事实上也越来越难以通过这种设计模式获得令人满意的铸件精度。


【发明内容】

[0005]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种熔模精铸模具收缩率的确定方法;首先利用有限元仿真软件,针对每道工序建立制备过程系统数值模型,建立工艺级的误差分析模型;以此模型为基础,获得该工艺阶段的误差机理及误差程度;随后,以前一阶段的输出作为后一阶段的输入,建立起系统级的误差流传递模型;由该误差流逆向回溯至熔模模具设计阶段,针对关键尺寸的型面设置不同的收缩率,可以获得预变形更符合后续误差演化规律的熔模,从而控制铸件的最终变形。
[0006]本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
[0007]一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,包括以下步骤:
[0008](I)针对熔模铸造的各工艺阶段分别建立数值分析模型;
[0009](2)将前一所述数值分析模型的模拟输出作为后一所述数值分析模型的模拟输入,建立全过程的误差流,获得最终的铸件仿真变形结果;
[0010](3)从铸件的仿真最终变形结果逆向反变形至模具设计阶段,确定每个关键尺寸的型面收缩率。
[0011]所述的各工艺阶段包括熔模制造阶段、脱蜡焙烧阶段、合金浇注和凝固阶段、切割浇冒系统阶段、热处理阶段、焊补阶段以及喷砂阶段。
[0012]所述数值分析模型可通过在数值模拟软件上编写子程序的方法来建立。
[0013]所述数值模拟软件包括但不限于Moldf low、ABAQUS、ProCAST、MSC.Marc和ANSYS。
[0014]所述关键尺寸包括但不限于直径、厚度、高度、圆度、平行度、同心度和偏转角度。
[0015]所述每个关键尺寸的型面收缩率的方法具体为:。
[0016]将所述的仿真最终变形结果减去设计值后取绝对值除以设计值即为收缩率。
[0017]与现有技术相比,本发明具有以下效果:
[0018]通常熔模模具设计过程中收缩率的设置较为粗放,所能关注的关键尺寸极为有限,通过本发明,针对关键尺寸的误差演化建立了误差流,基于误差流的回溯可以获知更为准确和详尽的收缩率,丰富模具设计的设计细节准确度;并且在熔模设计这一源头针对铸件全过程的误差演化进行了预变形,可以节省后续工序对铸件的矫正工作,节约工作量,提升铸件的精度。

【专利附图】

【附图说明】
[0019]图1为熔模铸造的主要工艺流程图;
[0020]图2为传统熔模精铸过程中熔模铸件尺寸在各工艺阶段的变化。

【具体实施方式】
[0021]下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。
[0022]实施例1:
[0023]步骤一:
[0024]应用Moldflow建立航空发动机机匣斜支板模型,分析获得熔模制备阶段的变形云图。测量蜡模外环上法兰外径的模拟尺寸为1002mm。
[0025]步骤二:
[0026]应用ABAQUS针对机匣的型壳制备阶段建立模型,以上一步骤变形后的蜡模云图作为本模型的输入,获得型壳内腔变形云图,测量获得外环上法兰外径为1005mm。
[0027]步骤三:应用P1CAST针对机匣的合金凝固阶段建立模型,以上一步骤变形后的型壳内腔作为本模型的输入,获得变形后的铸件云图,测量外环上法兰外径为998mm。
[0028]步骤四:应用MSE.Marc针对机匣的热处理阶段建立模型,以上一步骤凝固变形后的铸件作为本模型的输入,获得热处理变形后的铸件云图,测量外环上法兰外径为995mm。
[0029]步骤五:计算出工艺阶段至此时机匣关键尺寸外环上法兰外径的变形值与设计值的比例为(1000-995)/1000,也即0.5%,该值即为机匣模具外环上法兰外径的收缩率。
[0030]实施例2:
[0031]步骤一:应用Moldflow建立发动机涡轮模型,分析获得其熔模制备阶段的变形。测得蜡模最大直径257mm。
[0032]步骤二:应用ABAQUS针对涡轮的型壳制备阶段建立模型,将上一步骤变形后的蜡模云图作为本模型的输入,获得型壳内腔变形云图,测得最大直径为259.2mm。
[0033]步骤三:应用P1CAST针对涡轮的合金凝固阶段建立模型,将上一步骤变形后的型壳内腔作为本模型的输入,获得变形后的铸件云图,测得最大直径为260mm。
[0034]步骤四:应用MSE.Marc针对涡轮的热处理阶段建立模型,将上一步骤凝固变形后的铸件作为本模型的输入,获得热处理变形后的铸件云图,测得最大直径为256.3mm。
[0035]步骤五:计算出工艺阶段至此涡轮关键尺寸最大直径的变形值与设计值258mm的比例为(256.3-258)/258,也即0.7%,该值即为涡轮最大直径的反变形收缩率。
[0036]实施例3:
[0037]步骤一:应用Moldflow建立燃气轮机三联叶片模型,分析获得熔模制备阶段的变形。获得叶片蜡模收缩后的变形轮廓。
[0038]步骤二:应用ABAQUS针对叶片的型壳制备阶段建立模型,将上一步骤变形后的蜡模云图作为本模型的输入,获得型壳内腔变形云图。
[0039]步骤三:应用P1CAST针对叶片的合金凝固阶段建立模型,将上一步骤变形后的型壳内腔作为本模型的输入,获得变形后的铸件云图。
[0040]步骤四:应用MSE.Marc针对叶片的热处理阶段建立模型,将上一步骤凝固变形后的铸件作为本模型的输入,获得热处理变形后的铸件云图。
[0041]步骤五:对上一步骤获得的变形件进行Imm厚度的层切,针对每一层进行反变形,计算出收缩率,并应用于模具设计。
【权利要求】
1.一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,包括以下步骤: (1)针对熔模铸造的各工艺阶段分别建立数值分析模型; (2)将前一所述数值分析模型的模拟输出作为后一所述数值分析模型的模拟输入,建立全过程的误差流,获得最终的铸件仿真变形结果; (3)从铸件的仿真最终变形结果逆向反变形至模具设计阶段,确定每个关键尺寸的型面收缩率。
2.根据权利要求1所述的一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,所述的各工艺阶段包括熔模制造阶段、脱蜡焙烧阶段、合金浇注和凝固阶段、切割浇冒系统阶段、热处理阶段、焊补阶段以及喷砂阶段。
3.根据权利要求2所述的一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,所述数值分析模型可通过在数值模拟软件上编写子程序的方法来建立。
4.根据权利要求3所述的一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,所述数值模拟软件包括但不限于 Moldf low、ABAQUS, ProCAST, MSC.Marc 和 ANSYS。
5.根据权利要求1-4中任意所述的一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,所述关键尺寸包括但不限于直径、厚度、高度、圆度、平行度、同心度和偏转角度。
6.根据权利要求1-4中任意所述的一种熔模精铸模具收缩率的确定方法,其特征在于,所述每个关键尺寸的型面收缩率的方法具体为:。 将所述的仿真最终变形结果减去设计值后取绝对值除以设计值即为收缩率。
【文档编号】G06F17/50GK104504195SQ201410802026
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月18日 优先权日:2014年12月18日
【发明者】何博, 汪东红, 李飞, 祝国梁, 孙宝德, 王俊 申请人:上海交通大学
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