低温热冲压22MnB5钢工艺性能数据集构建的实验与有限元融合方法

《Materials》：Fusion Method of Experiment and Finite Element for Constructing Process Performance Dataset of 22MnB5 Steel in Low-Temperature Hot Stamping

　　

摘要：低低温热冲压（LTHS）工艺的性能预测、工艺参数优化及各类数据驱动研究均依赖于充足、连续且可靠的工艺性能样本数据。仅通过物理实验采集数据会导致成本高、测试周期长且工况覆盖有限。本文以22MnB5高强钢的LTHS工艺为研究对象，提出了一种将实验与有限元仿真相融合的数据集构建方法。首先，在不同成形温度、模内保压时间和冲压速度的组合条件下，开展了22MnB5钢V形件的LTHS实验，并测量了温度场、成形回弹角和维氏硬度等关键性能参数。其次，建立并利用实验数据验证了热-力-相变多场耦合有限元模型（FEM）。结果表明，仿真结果与实验测量的回弹角和维氏硬度吻合良好，有限元模型能够准确表征整个LTHS过程中的成形特征和材料性能演变。在此基础上，构建了实验-仿真数据融合框架：基于物理试验样本，采用经验证的有限元模型补充参数空间内缺失的工况。通过统一变量定义、样本组织方式和标准化数据格式，构建了覆盖范围广、数据连续性强、可用性高的LTHS融合数据集。本文建立的数据集可为LTHS工艺的性能预测模型开发、工艺参数优化及其他数据驱动研究提供坚实的数据支撑。此外，这种实验与仿真相融合的数据集构建策略可推广至其他金属塑性成形领域。

以下是根据论文《Materials》发表的《Fusion Method of Experiment and Finite Element for Constructing Process Performance Dataset of 22MnB5 Steel in Low-Temperature Hot Stamping》撰写的论文解读：

**一、研究背景与问题提出**

随着汽车工业对轻量化车身结构、碰撞安全性和低碳生产的要求不断提高，热冲压技术已成为车用超高强度钢构件制造的核心工艺。22MnB5钢凭借优异的淬透性和成形性能，是专为热冲压应用而设计的最广泛使用的材料之一。传统高温热冲压工艺需将板料加热至900–950 °C进行完全奥氏体化后直接成形，不仅能耗高，而且导致板料表面严重氧化和脱碳。此外，长时间的高温载荷会显著加剧模具的热疲劳损伤，制约了工艺的绿色低碳发展。Mori等人报道，22MnB5钢在约600 °C下进行温成形可获得约980 MPa的抗拉强度，虽略低于传统热冲压，但总伸长率显著提高。Naderi等人的研究进一步表明，温成形零件的抗拉强度虽略低于传统热冲压件，但其延展性和强塑积显著改善。

在此背景下，低低温热冲压（LTHS）技术应运而生，成为新一代节能热成形技术。该工艺将奥氏体化后的板料预冷至马氏体开始转变温度以上再进行冲压成形。Ganapathy等人指出，22MnB5钢约500 °C的预冷温度可提供合适的成形窗口，在保证后续模内淬火充分相变的同时降低流变应力并提高成形性。在成形件抗拉强度超过1500 MPa的前提下，模内淬火时间可缩短60%以上，同时模具热冲击和板料氧化程度显著减轻，具备节能、提质、降本多重优势。Balint等人提出的工艺将板料加热至完全奥氏体化温度后快速冷却至略高于马氏体开始温度再成形，塑性变形温度约400 °C，材料表现出较高的应变硬化速率，成形极限得到一定改善。Ganapathy等人比较了22MnB5钢常规热冲压与预冷至400 °C成形后的性能，发现低温热冲压件屈服强度约1000 MPa、抗拉强度约1500 MPa，与传统工艺基本相当，且因成形过程中冷却更均匀，零件硬度分布更一致，综合力学性能更均衡。

尽管低低温热冲压在理论研究和部分工业实践中展现出巨大潜力，其广泛应用仍面临多重制约。首先，较低的成形温度导致材料流动性下降、局部应变更受限制，增加了开裂风险。其次，复杂冷却路径下微观组织演变机制尚未完全阐明，常导致局部相组成和分布不均匀，进而造成性能波动。此外，成形后残余应力和塑性回弹显著增强，对零件几何精度控制提出更高要求。这些现象并非孤立存在，而是源于热力学过程与相变行为的深度耦合。可以说，LTHS的核心挑战在于如何协调材料的变形响应与微观组织演变，使两者在时间和空间上达到平衡。

与此同时，微观组织演变在时间和空间尺度上的交织，使得传统有限元方法虽然在一定程度上能够表征热-力行为和相变规律，却难以全面反映LTHS过程的复杂现实，主要体现在模型参数多、计算成本高以及对多相变和应力松弛等非线性过程描述精度有限等方面。尤其在低温区间，材料的热-力响应呈现更强的耦合和非线性特征，传统模型往往难以胜任成形预测或工艺优化。在此类高度复杂系统中，仅依靠解析模型已无法满足高效设计与实时控制的需求。引入灵活高效的数据驱动建模方法成为传统有限元分析的必要补充。Hart-Rawung等人开发了基于机器学习的热冲压相变动力学代理模型，可有效替代复杂相变计算并显著缩短热冲压模拟总计算时间。Murugesan等人采用支持向量回归、决策树和随机森林预测不同应变、应变速率和温度下钢的流变应力，验证了机器学习方法表征复杂非线性热变形行为的能力。Lejon等人将基于机器学习的异常检测方法应用于热冲压生产线过程数据，实现了异常工况和缺陷零件的高精度识别。

目前，物理实验数据真实可靠但样本稀疏、工况有限；有限元仿真具有很强的扩展能力，但完全依赖实验数据进行标定和验证。单一依靠实验或仿真均无法满足大数据驱动研究的需求。在此背景下，本文以22MnB5钢V形件LTHS为研究对象，自主构建集成实验平台获取实测数据，建立并验证热-力-相变耦合有限元模型，进而提出实验-仿真数据融合策略，在实测实验样本基础上利用验证后的仿真样本填补参数空间空缺，通过统一数据格式和变量体系建立标准化的集成工艺性能数据集。

**二、主要关键技术方法**

研究人员自主搭建了集感应加热、精确预冷、冲压成形和全场温度监测于一体的集成实验平台（成形模具由上海第二工业大学智能制造与控制工程学院研制；实验在岛津万能试验机上进行）。采用拉丁超立方采样方法设计200组工艺组合，涵盖成形温度300–600 °C、保压时间0–15 s、冲压速度1–10 mm/s。基于Abaqus 2025平台建立三维热-力-相变多场耦合有限元模型，采用八节点线性耦合热-力实体单元模拟板料，结合USDFLD用户子程序和Python 3.14.7二次开发插件，实现相变演变与回弹角计算的自动化。采用JMAK方程描述扩散型相变，Koistinen–Marburger方程描述马氏体转变。

**三、研究结果**

**3.1 实验结果分析**：基于拉丁超立方采样方案共获得200组有效LTHS实验样本。实验结果表明，成形温度对22MnB5钢LTHS后的回弹角和维氏硬度影响显著。低温区间（约300–370 °C）试件普遍表现出较大回弹角和较低硬度值；中温区间（约420–500 °C）回弹角显著减小，维氏硬度大幅提高，材料在该温度区间表现出良好的成形配伍性和性能稳定性；温度进一步升至560 °C以上时回弹角继续减小，600 °C条件下出现负回弹现象。总体而言，在本研究参数范围内，提高成形温度有利于减小回弹角和改善硬度，400–500 °C区间综合性能较为稳定。

**3.2 有限元模型验证**：研究人员建立了与实验条件等效的有限元基准模型，对材料本构、界面摩擦、接触换热系数和模具冷却参数进行了系统标定。回弹角和硬度回归分析显示，回弹角的线性与二次回归决定系数（R²）分别为0.8971和0.8979，硬度的相应R²值分别为0.9119和0.9120。二次项引入带来的R²提升极为有限，线性回归更适于描述实验与仿真结果间关系。误差分析表明，回弹角误差主要集中于约±0.5°，硬度误差大多分布于±15 HV以内，且误差分布均以零为中心，无显著系统性偏移。模型验证结果证实有限元模型能够有效描述LTHS过程中热-力-相变多物理场耦合行为，可用于补充实验未覆盖工况的样本数据。

**3.3 实验-仿真融合数据集的构建**：研究人员按照变量同源性、强相关性和降维三项原则，选取成形温度、保压时间和冲压速度作为输入变量，回弹角和维氏硬度作为输出变量。实验样本编号为E1、E2……，仿真样本编号为S1、S2……，每个融合样本均包含样本编号、数据来源、成形温度、保压时间、冲压速度、回弹角和维氏硬度等字段。通过统一字段结构合并筛选后的实验样本与仿真样本，形成实验-仿真融合数据表。与单一实验数据相比，该融合数据集在工艺参数空间覆盖范围更广，样本分布更具连续性，尤其在实验难以广泛覆盖的工艺边界区域，验证后仿真样本的引入有效弥补了实验数据在数量与分布上的不足。

**四、讨论总结与结论翻译**

讨论部分指出，有限元模拟与实验之间关键性能指标（回弹角、硬度）的偏差总体较小，偏差来源明确且变化规律合理。仿真结果能准确再现实验数据的整体分布特征和变化趋势，偏差幅度处于LTHS工艺可接受的误差范围内。回弹角拟合决定系数超过0.89，硬度预测决定系数超过0.91，表明模型在几何精度和性能响应方面均具有较高的一致性和稳定性。模型在热接触条件和相变动力学方面的适度简化，其影响主要表现为局部偏差，对整体变化规律影响有限。

研究结论部分可翻译为：本研究围绕22MnB5钢的低低温热冲压工艺，从实验数据采集、有限元仿真验证和实验-仿真融合数据集构建三个方面开展了研究工作。自主搭建了集成式LTHS实验平台，基于拉丁超立方采样完成了200次22MnB5钢V形件冲压实验，阐明了成形温度、保压时间和冲压速度三个关键参数对成形件回弹角和维氏硬度的影响规律。建立了热-力-相变多场耦合有限元模型，结合Python二次开发实现了相变和回弹的自动化计算。模型验证结果表明，仿真与实验结果的回弹角决定系数为0.8971，维氏硬度决定系数为0.9119，有限元预测与实验测量吻合良好，模型能够准确表征整个低低温热冲压过程中的成形和性能演变行为。提出了一种集成实验与有限元仿真的数据集构建方法，在实测实验数据基础上，以验证后的仿真数据为补充，构建了数据格式统一、变量体系标准化的融合数据集。该数据集具有样本覆盖广、连续性强和可追溯性好等特点，可为低低温热冲压的智能化研究提供数据支撑。本研究提出的实验-仿真融合数据库构建范式通用性强，可推广至金属成形和热处理等多个制造领域的数据集开发。