摘要
汽车产业的蓬勃发展使得汽车的需求不断地提高，而这同时带来的是对于汽车整体性能要求的提高。结合齿是一种应用于汽车变速箱中的重要齿轮，其质量影响着汽车发动机从而影响着汽车的整体性能与质量。因此，过去的结合齿生产方式不能满足于今天对其的需求，需要开发一种新的生产加工方式。 在综合考虑后，利用温冷复合精密锻造成形技术来设计开发结合齿的生产加工方式是一种可行的方案。在设计过程中发现，由于结合齿是一种结构复杂的零件，同时为了提高温锻的终锻模具的使用寿命，需要设计预锻工步。但是目前没有一个较为统一的预锻件设计思路，大多是利用经验设计，在不断试错的过程中逐步找到一种较为合适的预锻件形状尺寸，使得设计周期相当长。虽然随着有限元技术的发展，可以利用有限元模拟软件对锻压过程进行模拟分析，从而节省大量的试错成本。但是由于锻压过程的影响因素过多，难以找寻到一种最优方案，因此BP神经网络技术被运用于对预锻件的形状尺寸参数进行建模，同时利用正交实验法大幅度降低所需实验次数，快速获取合适的实验数据。 首先，通过分析零件图，同时考虑到公司的具体生产条件，制定出温冷复合精密锻造的生产工艺方案。然后初步设计出结合齿终锻件，并根据该终锻件同时结合有限元模拟软件来分析设计预锻件。在此过程中，发现由于挤压方式不同与预锻件是否带有斜边结构对成形会产生比较大的影响，因此设计了四种方案来探究其对于终锻成形过程的影响，由此来判断预锻件的形状。经过探究后确定带有斜边的正向挤压方式的预锻件形状为最合适的形状结构。 其次，在确定了预锻件的形状结构后，根据工厂长期的实践经验与实际的生产条件对目前的理论探究做了进一步分析，将部分理论可行但实际生产中容易出现的问题做了优化修改，并对棒料进行设计。同时再一次利用有限元模拟软件对整体温锻过程进行了模拟分析，即从镦粗至终锻的过程。在验证了目前设计的终锻件与预锻件的可行性的同时，发现若是省略镦粗工步而直接进行预锻，其预锻结果与终锻结果与没有进行镦粗工步的结果相差无几；而省略预锻工步直接进行终锻的模拟结果与进行了预锻的模拟结果相差较大，因此确定了镦粗工步在有限元模拟中可以进行省略而不会影响其结果，但预锻工步不能进行省略从而直接进行终锻，这为后续获取神经网络数据加快了进程的同时又保障了实验精度。 最后，利用BP神经网络进行建模，以此来构建预锻件尺寸参数与终锻模具齿形部位的最大磨损量之间的非线性关系。同时，希望进一步降低模拟实验时长，因此利用正交试验来获取正确有效的数据。在经过训练后，验证了该神经网络具有可靠的预测效果，其平均相对误差仅为2.49%，并利用其找到了最优的预锻件形状尺寸参数。在经过有限元模拟验证后，证明了其结果的可信程度。这种设计思路减少了大量的实验次数，有效地提高了工艺开发的效率，为锻压的工艺开发过程提供了可靠的依据。
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