Численное моделирование процесса формообразования профиля на четырехвалковом листогибочном станке
Авторы: Ахмед Солиман Мохамед Шериф Эль Сайед, Чинахов Д.А., Курлаев Н.В.
Опубликовано в выпуске: #4(172)/2026
Раздел: Металлургия и материаловедение | Рубрика: Обработка металлов давлением
Рассмотрен процесс формообразования швеллерного профиля из стальной листовой заготовки на четырехвалковом листогибочном стане. Для его реализации применено численное моделирование на основе метода конечных элементов, использованного в программном комплексе LS-DYNA. Построена трехмерная математическая модель взаимодействия заготовки с формующими роликами, учитывающая контактные условия, упругопластическое поведение материала, нелинейные свойства стали и последовательность технологических переходов. Эта модель дает возможность проследить за динамикой формирования профиля, выявить зоны локального концентрационного нагружения, оценить эффект кумулятивной пластической деформации и проанализировать влияние углов формовки, межвалкового расстояния и толщины листа на распределение напряжений и деформаций. В данной работе экспериментальная верификация не рассматривается; основной акцент сделан на разработке и анализе численной методики прогнозирования процесса формообразования швеллерных профилей. Для анализа риска дефектообразования и оценки предельного состояния материала был проведен FLD-анализ, позволяющий определить безопасные зоны деформации и зоны потенциального разрушения без необходимости физического эксперимента. В результате численного моделирования получены детальные поля эквивалентных напряжений, продольных и поперечных деформаций, рассчитаны изменения геометрических параметров профиля на каждом этапе формовки, а также выполнено сопоставление расчетных деформаций с кривой предельных деформаций на FLD-диаграмме. Анализ влияния ключевых технологических параметров на равномерность деформации и минимизацию концентраций напряжений позволяет оптимизировать последовательность формовочных переходов и параметры роликового инструмента. Разработанная численная модель помогает не только сделать прогноз геометрии готового профиля, но служит расчетной методической основной для планирования технологических процессов холодной профильной прокатки.
EDN SVRWXV
Литература
[1] Поздеев А.А., Няшин Ю.И., Трусов П.В. Остаточные напряжения: теория и приложения. Москва, Наука, 1982, 384 с.
[2] Коликов А.П., Лютцау А.В., Лисунец Н.Л., Гладков В.И., Шпунькин Н.Ф. Влияние остаточных напряжений на качество изделий при холодной обработке давлением листовых заготовок. Известия МГТУ «МАМИ», 2011, № 2 (12), с. 139–144.
[3] Макеев С.А., Горьковенко В.А., Сеитов Е.А., Рахуба Л.Ф. Определение остаточных напряжений в сжатых полках арочных стальных тонколистовых холоднокатаных профилированных листов. Вестник СибАДИ, 2019, т. 16, № 6 (70), с. 758–765. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2019-6-758-765
[4] Kiuchi M. Roll-Forming in Japan. The 25th Anniversary Issue of J. of Japan Society for Technology of Plasticity (JSTP), 1986, pp. 674–680.
[5] Zhu S.D., Panton S.M. and Duncan J.L. The effects of geometric variables in roll forming a channel section. Proc. Instn. Mech. Engrs., 1996, vol. 210, pp. 127–134.
[6] Bhattacharya D., Smith P.D. The Development of Longitudinal Strain in Cold Roll Forming and its Influence on Product Straightness. Adv. Technol. Plast., 1984, vol. 1, pp. 422–427.
[7] Lindgren M. Cold roll forming of a U-channel made of high strength steel. J. Mater. Process Technol., 2007, vol. 186 (1–3), pp. 77–81.
[8] Ingvarsson L. Förenklad teori för rullformning av elementär V-profil, jämförelse mellan normalt och höghållfast stål. VAMP 15-rullformning 23rd April 2001.
[9] Park J.C., Yang D.Y., Cha M.H., Kim D.G. and Namb J.B. Investigation of a new incremental counter forming in flexible roll forming to manufacture accurate profiles with variable cross-sections. Int. J. Mach. Tools Manuf., 2014, vol. 86, pp. 68–80.
[10] Woo Y.Y., Han S.W., Hwang T.W., Park J.Y. and Moon Y. H. Characterization of the longitudinal bow during flexible roll forming of steel sheets. J. Mater. Process. Technol., 2018, vol. 252, pp. 782–794.
[11] Ma Z., Luo Y., Wang. Y. and Mao J. Geometric design of the rolling tool for gear roll-forming process with axialinfeed. J. Mater. Process. Technol., 2018, vol. 258, pp. 67–79.
[12] Mohanraj Murugesana et al. Experimental and numerical investigation of cold roll forming process. J. Phys.: IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol. 758, Art. 012067.
[13] Астапов Ю.В., Христич Д.В. Численное моделирование экспериментов по определению типа начальной анизотропии упругих материалов. Вычислительная механика сплошных сред, 2015, т. 8, № 4, с. 386–396. https://doi.org/10.7242/1999-6691/2015.8.4.33
[14] Zhang W., Li Y., Wang H. Optimization of roll-forming process parameters for high-strength steel using neural network and genetic algorithm. Journal of Manufacturing Processes, 2022, vol. 75, pp. 1006–1015.
[15] Марутян А.С. Сравнительный расчет оптимальных параметров швеллерных гнутых и гнутозамкнутых профилей. Строительная механика инженерных конструкций и сооружений, 2019, № 15 (6), с. 415–432. EDN QZZIYQ
[16] Lee S., Kim H., Park C. A study on the edge wave defect in roll forming of advanced high-strength steel. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 2021, vol. 22 (3), pp. 487–499.
[17] Катрюк В.П., Сидельников С.Б., Дитковская Ю.Д., Якивьюк О.В., Галиев Р.И. Технология прокатки. Красноярск, СФУ, 2020 (2020-05-15), 32 с.
[18] Hong S., Lee S., Min S. Deep learning-based prediction of springback in roll forming. Journal of Materials Processing Technology, 2023, vol. 312, Art. 117842.
[19] Kurlaev N.V. and Ahmed Soliman M.E. Influence of the electromagnetic field pressure on the free bending of the straight side. J. Phys.: Conference Series, 2021, vol. 2094, Art. 042047 (7 р.).
[20] Ахмед Солиман М.Э. Исследование деформирования листовых алюминиевых сплавов при формообразовании деталей летательных аппаратов давлением импульсного магнитного поля: Дис. … канд. техн. наук: 01.02.06. Новосибирск, 2022, 239 с.
[21] Suzuki T., Yamamoto H. Effect of roll design on product quality in cold roll forming. Journal of Materials Processing Technology, 2020, vol. 275, Art. 116366.
[22] Anderson B., Clark D. Machine learning applications in roll forming process control. Artificial Intelligence in Manufacturing, 2022, vol. 4 (2), pp. 89–104.
[23] Wagner P., Schultz R. Hybrid modeling approach for roll forming process optimization. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2021, vol. 104, Art. 104377.