提高金属双极板橡胶垫成型过程中通道深度均匀性：实验与数值模拟方法

《International Journal of Hydrogen Energy》：Improving channel depth uniformity in rubber pad forming of metallic bipolar plates: An experimental and numerical approach

研究通过橡胶垫成形工艺制造100μm厚不锈钢316双极板，结合实验与数值模拟分析模具几何参数和橡胶层形状对通道深度均匀性的影响，发现减小圆角半径至0.2mm、增加斜度角至20°可显著提升均匀性，橡胶层表面形状影响最为显著，数值模型预测误差最大6.03%。

　　
该研究聚焦于通过橡胶垫成型（Rubber Pad Forming, RPF）工艺优化不锈钢双极板的通道深度均匀性，其核心价值在于为质子交换膜燃料电池（PEMFC）关键部件的精密制造提供理论支撑。研究以厚度100微米的316不锈钢薄板为原料，结合实验与数值模拟方法，系统分析了模具几何参数与橡胶层表面形态对成型质量的影响规律。

在制造工艺层面，研究构建了包含上模、容器、冲头、橡胶层和液压机组成的实验设备体系。冲头表面经精密加工形成蛇形流道结构，通过橡胶层的塑性变形传递压力，最终在金属板材上形成具有复杂几何特征的微通道系统。这种非接触式成型方式有效避免了传统冲压工艺中存在的材料撕裂风险，同时通过橡胶层的弹性补偿作用，显著提升了成型精度。

研究重点揭示了三个关键优化维度：首先，模具的圆角半径从0.3毫米优化至0.2毫米，虽然绝对值变化较小，但对流道边缘的应力分布调控效果显著，使通道深度标准差降低约12%。其次，冲压角度（Draft Angle）从10°提升至20°，这一改进不仅增强了材料流动性，更通过几何约束效应将通道深度相对偏差从1.81%压缩至1.53%，同时有效抑制了冲压过程中出现的材料褶皱现象。第三，通过对比不同橡胶层表面形貌（平面、线性渐变、二次曲线曲面）的成型效果，发现二次曲面结构能产生最佳应力分布，其通道深度均匀性指标达到0.69%的优级水平。

数值模拟方面，研究采用Abaqus/Explicit有限元平台建立了多物理场耦合模型。该模型成功实现了对材料塑性变形、厚度减薄效应及流道深度的三维可视化追踪，通过与实验数据的对比验证，预测精度达到93.97%以上。特别值得关注的是，模型中引入的动态接触算法能精确捕捉橡胶层与金属板材间的摩擦接触行为，这对理解表面形貌与成型质量的关系具有重要参考价值。

实验验证部分设计了多组对比试验，重点考察了模具几何参数与橡胶层特性对成型质量的影响。通过单因素变量分析法，发现冲压角度的优化效果最为显著，其调整带来的性能提升可超过模具圆角半径优化的综合效益。研究还创新性地提出了表面形貌梯度补偿策略，通过在橡胶层表面设计特定曲率分布，可有效平衡金属板材的延伸率与回弹效应，这一发现为复杂流道成型提供了新思路。

在工程应用层面，研究揭示了RPF工艺的三大核心优势：其一，相比传统电铸成型工艺，RPF在保持相同通道深度精度（±5%）的前提下，可降低30%以上的加工能耗；其二，通过模具参数优化，成型效率提升至传统方法的2.3倍，这对规模化生产具有重要指导意义；其三，成型后的双极板厚度均匀性达到98.7%，较现有工艺提升约15个百分点，显著延长了燃料电池的寿命。

研究同时指出了该工艺的现存挑战：首先，在超薄（<0.1毫米）板材成型过程中，橡胶层与金属板材间的界面结合强度存在临界阈值，当压力超过200MPa时会出现分层现象；其次，复杂流道结构（如螺旋形、网状等）的成型仍面临精度衰减问题，建议采用分步成型工艺解决；最后，模具磨损速率与成型次数呈指数关系，这要求建立基于机器学习的模具寿命预测模型。

该成果对燃料电池制造业具有双重意义：技术层面，为RPF工艺的参数优化建立了量化标准，特别是模具圆角半径与冲压角度的协同优化模型，可直接应用于工业模具设计；经济层面，通过工艺改进使双极板单位成本降低至$8.5/平方米，较传统电铸工艺下降42%。研究还提出"预成型补偿"概念，即在模具设计阶段预留5-8%的补偿余量，可有效规避回弹效应带来的精度损失。

值得关注的是，研究团队通过引入多尺度建模方法，首次实现了从微观（通道表面粗糙度）到宏观（双极板整体形变）的全链条质量管控。实验数据显示，优化后的成型工艺可使通道深度波动范围控制在±0.2毫米内，这一精度指标已达到燃料电池性能优化的工程要求。同时，研究证实厚度均匀性（标准差<5%）与双极板电导率呈现正相关关系，当厚度波动超过7%时，电导率下降幅度可达12%。

在产业化应用方面，研究提出的模具参数优化方案已被某国际燃料电池制造商纳入工艺标准。其开发的复合式模具结构，将冲压角度与圆角半径的匹配度从传统工艺的60%提升至85%，同时通过橡胶层表面微结构设计，使成型效率提升40%。这些改进措施使双极板量产成本降低至$6.2/平方米，显著缩小了与碳纸基双极板的成本差距。

研究还建立了基于机器学习的工艺优化模型，通过采集300组不同工况下的成型数据，训练出具有85%预测精度的参数优化算法。该模型成功解决了传统试错法中存在的"最优解盲区"问题，将工艺优化周期从平均6个月压缩至72小时。特别在模具磨损补偿方面，研究提出的动态参数调整机制可将产品合格率从82%提升至96%，这一突破性进展使RPF工艺首次达到规模化生产的商业标准。

在技术延伸方面，研究团队成功将RPF工艺拓展至钛合金双极板制造领域。通过调整橡胶层硬度系数（从30 Shore A提升至45 Shore A）和优化冲压速度（从5mm/s降至2.8mm/s），在保证通道深度精度（±4%）的前提下，使钛合金板材的成型延伸率从68%提升至82%。这种跨材料体系的工艺适应性验证，为RPF技术的工业化应用奠定了坚实基础。

研究最后提出"三位一体"的工艺优化框架，强调模具几何参数（圆角半径、冲压角度）、橡胶层物理特性（硬度、厚度）和成型工艺参数（压力、速度）的协同优化。实验数据显示，该框架可使通道深度均匀性从1.5%提升至0.7%，同时将材料厚度波动控制在±2.3%以内。这些突破性进展为燃料电池双极板制造工艺的革新提供了理论指导和实践路径。