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최근 자동차의 경량화 추세에 따라 수요가 증가하고 있는 자동차용 고장력강 판재 및 알루미늄 합금판재는 일반적인 철판 재질에 비해 성형성이 열등하고 성형 후 형상복원량(springback)이 커서 성형해석이 까다로운 것으로 알려져 있다. 따라서 자동차 판재생산용 금형제작 분야에서는 이들 난성형재의 소성거동을 제대로 표현할 수 있는 경화곡선 및 경화법칙 그리고 등방성 항복함수 등을 포함한 구성방정식의 개발과 이를 도입한 ...

최근 자동차의 경량화 추세에 따라 수요가 증가하고 있는 자동차용 고장력강 판재 및 알루미늄 합금판재는 일반적인 철판 재질에 비해 성형성이 열등하고 성형 후 형상복원량(springback)이 커서 성형해석이 까다로운 것으로 알려져 있다. 따라서 자동차 판재생산용 금형제작 분야에서는 이들 난성형재의 소성거동을 제대로 표현할 수 있는 경화곡선 및 경화법칙 그리고 등방성 항복함수 등을 포함한 구성방정식의 개발과 이를 도입한 성형 공정의 유한요소 해석이 중요한 연구과제가 되고 있다. 본 논문에서는 자동차용 고장력강판의 성형성과 형상복원성을 평가하기 위해 오토폼(Autoform)을 이용하여 성형해석을 실시한후 실제 판넬의 측정 결과와 비교를 실시하였다. 오토폼에서 제공하는 기본입력값을 적용하지 않고 Tool offset량, Mesh Refinement Level 등의 해석인자의 조정을 통하여 해석정도를 높일 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

To reduce weight and increase fuel efficiency and safety, more and more automotive sheet stamping parts are being made of aluminum and high strength steels. Forming of such materials encounters not just reduced formability but also dimensional quality problems. Springback prediction accuracy and com...

To reduce weight and increase fuel efficiency and safety, more and more automotive sheet stamping parts are being made of aluminum and high strength steels. Forming of such materials encounters not just reduced formability but also dimensional quality problems. Springback prediction accuracy and compensation effectiveness have been the major challenge to die development, construction and tryout. In this paper, the factors that affect the accuracy of springback prediction by using Autoform are discussed, which includes the effect of tool offset, the selection of element size, and mesh refinement level. Springback prediction of high strength panel is compared with measurement data. The example show that the prediction correlates with measurement data in both springback trend and magnitude. The effect of springback on final product can be reduced or eliminated through the control of Autoform's input parameter.

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