“AI赋能塑性加工”专题

• “AI赋能塑性加工”专题序言

  王涛;

  <正>当今世界,以人工智能为核心驱动力的智能化浪潮正深刻重塑制造业的格局与未来。塑性加工作为核心零部件与高端装备制造的基础工艺,其发展水平直接关乎航空航天、新能源汽车、海洋工程等战略性产业的核心竞争力。人工智能技术,特别是机器学习、深度学习、强化学习与工业大数据的深度融合,为推动行业向高质量、高效率、高柔性方向发展开辟了前所未有的路径,正引领塑性加工领域从“经验驱动”向“数据与知识协同驱动”的深刻范式变革。

  2026年02期 v.33;No.213 1页 [查看摘要][在线阅读][下载 818K]
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• 金属塑性成形“材料-工艺-装备”智能化技术综述

  王涛;赵文强;任忠凯;刘元铭;韩建超;黄庆学;

  金属塑性成形技术在现代制造业中至关重要，但传统方法在材料本构描述、工艺缺陷预测、质量优化及装备管控等方面面临精度低、效率差和适应性弱的挑战。近年来，人工智能(AI)技术的兴起为这些问题提供了创新解决方案，推动了该领域向智能化转型。系统归纳了AI技术在金属塑性成形中的应用进展，具体从材料、工艺和装备3个方面进行阐述。在材料本构方面，传统唯象模型的局限性被数据驱动方法克服，人工神经网络(ANN)提升了单一路径下的预测精度，循环神经网络(RNN)模拟复杂加载路径的历史依赖，机器学习(ML)代理模型加速微观组织动态演变预测，物理感知神经网络(PINN)与跨尺度代理模型确保热力学一致性，实现高效多尺度耦合仿真。在成形工艺中，AI通过深度学习(DL)预测宏观缺陷如起皱、回弹和微观损伤，耦合物理驱动提升鲁棒性；智能优化策略如强化学习实现厚度、板形与工艺参数的闭环控制，提高产品质量与效率。在智能装备管控中，深度学习故障诊断方法在变工况和小样本下表现出色，结合迁移学习增强泛化；剩余寿命预测与液压伺服、振动抑制的智能控制框架，支持预测性维护与自主决策。总体而言，AI显著降低了金属成形技术开发成本，明显提升了预测准确率，并在工业场景中验证了可行性。尽管面临可解释性与泛化挑战，未来通过机理-数据融合、小样本学习和数字孪生，将有效赋能金属塑性成形高质量发展。

  2026年02期 v.33;No.213 2-31页 [查看摘要][在线阅读][下载 9016K]
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• 成形过程数据驱动的人工智能技术应用研究

  孙勇;刘子雯;凌云汉;袁超;

  随着制造业向智能化转型，成形过程作为塑性工程领域的核心环节，面临着工艺优化难、质量预测精度低、生产效率提升瓶颈等挑战。人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理与建模能力，为解决成形过程中的复杂问题提供了新路径。以“成形过程数据+AI”为核心，系统梳理人工智能技术在制造领域的应用逻辑与实践成果。首先，从控制论视角解析人工智能三大学派在制造业的作用，重点阐述行为主义学派(控制论)在制造过程参数调控中的应用；其次，探讨数字孪生系统如何为AI提供结构化、高时效性的数据支撑，构建数字孪生技术牵引复杂系统集成；再次，深入分析机器学习算法(如K-means聚类、神经网络)在成形工艺寻优与质量预测中的具体应用；最后，针对通用大语言模型(LLM)在制造业的局限性，提出基于知识图谱(KG)与检索增强生成(RAG)的锻造领域垂直大模型构建方案，为成形工艺智能化升级提供理论参考与实践路径。

  2026年02期 v.33;No.213 32-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 4547K]
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• 管材弯曲数字化专家系统研究现状综述

  王辉;王菲;杨秋成;李捷;刘瑜;

  系统梳理了管材弯曲数字化专家系统的研究现状，并探讨了其基本架构及关键技术发展。阐述了专家系统在智能制造领域的重要地位及其在管材弯曲成形精度和效率工艺中的应用背景。详细分析了辅助装备设计、工艺路线规划与优化、仿真分析与优化、知识管理与推理模块以及实时监测与自适应控制等关键技术的发展现状与瓶颈挑战。介绍了团队的研究进展及工业应用实践，提出了4项未来重点攻关方向：异构数据的融合与知识管理、智能算法的工程适用性、高精度仿真建模的实时化和系统的产业化部署，旨在为管材弯曲制造的智能化发展提供方法论支撑与技术路线指引。

  2026年02期 v.33;No.213 45-66页 [查看摘要][在线阅读][下载 6689K]
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• AI赋能薄壁零件成形制造技术研究进展与方向

  胡程玮;刘维;李茂业;孟正华;黄尚宇;

  薄壁零件被广泛应用于航空航天、新能源汽车等高端装备中，其成形制造技术正朝着多能场、多尺度、轻量化和柔性化等方向快速发展，具有强烈非线性、多重效应耦合和多工艺参数等特点，对传统成形制造技术带来了巨大挑战。人工智能因其对非线性行为、海量数据和复杂多变问题的强大处理能力，在薄壁零件成形制造中展现出广阔的应用前景。从国内外关于人工智能赋能薄壁零件成形制造技术的发展现状出发，梳理了材料性能智能建模与预测、成形工艺智能设计与优化、成形过程智能监测与控制和成形质量智能检测与分析等4个方面的研究进展，并总结了数据与机理双驱动材料建模、工艺数字孪生与在线CAE、多源异构数据融合与处理和多智能体协同柔性成形制造等主要发展方向，加快推动薄壁零件成形制造技术从经验驱动向数据与知识双驱动的模式转变与更新升级。

  2026年02期 v.33;No.213 67-76页 [查看摘要][在线阅读][下载 2297K]
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• 汽车覆盖件高精度修边模辅助结构智能设计推理规则研究

  王成勇;赵奇;王海洋;王荣辉;张威;袁根成;王珏;

  针对大型汽车覆盖件修边工序模具设计步骤多、周期长、重复度高等问题，采用归纳总结法，尝试将修边模具辅助结构设计过程中遇到的隐性知识显性化、定性知识数值化、经验知识算法化。首先，对修边模具辅助结构智能化设计推理规则进行了研究，以修边镶块辅助结构自动生成算法为例，研究了力学准则和几何准则，给出了实现隐性知识显性化的量化算法。其次通过经验的总结与准则的研究，在技术路线层面搭建辅助结构的自动化设计推理规则，实现了修边工序辅助结构智能化和少交互式设计，并基于NX OPEN API进行算法实现，验证技术路线可行性。结果表明，通过历史工艺复用，对经验设计的汽车模具零部件制定量化的力学准则和几何准则，便可以进行智能算法推理设计，减少修边模具开发周期。

  2026年02期 v.33;No.213 77-84页 [查看摘要][在线阅读][下载 2708K]
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• 基于Arrhenius和BiLSTM神经网络模型的RE-EH36船板钢流变行为预测及热加工性研究

  沈智;熊伟强;付凯;张真铭;何雪龙;吴中义;

  针对稀土船板钢加工过程中因厚度截面效应引发的温度、变形不均匀问题,在850～1150℃温度和0.01～10 s~(-1)应变速率下进行了RE-EH36船板钢的热压缩实验。对其真应力-真应变曲线进行了分析,构建了应变补偿Arrhenius模型和双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型,并绘制了热加工图,研究了船板钢的热变形行为。结果表明,该钢材表现出典型的动态再结晶特征,其峰值应力随应变速率的增加或温度的降低呈上升趋势。BiLSTM神经网络模型预测精度显著优于应变补偿Ar-rhenius模型,其平均绝对相对误差e_(AARE)仅为1.21%,相关系数R2达0.998,能准确预测RE-EH36船板钢在不同热变形条件下的流变行为。利用BiLSTM神经网络模型预测的应力数据并结合动态材料模型构建了热加工图,确定了最佳热加工窗口为T=900～1050℃,■=0.01～1 s~(-1)。

  2026年02期 v.33;No.213 85-95页 [查看摘要][在线阅读][下载 3010K]
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• 基于数据驱动方法的2195铝锂合金超低温变形和热处理的工艺-性能关系建模

  周华博;姚梦佳;刘伟;苑世剑;

  为揭示2195铝锂合金在超低温预变形和时效条件下的性能演化规律，设计了固溶-超低温预变形-时效的工艺路径，系统研究了变形量、时效温度和时效时间对力学性能的耦合效应。结果表明，适量预变形能够显著提高合金强度，但会降低塑性；延长时效时间使强度呈现先升高后下降、伸长率先降低后回升的规律；升高时效温度则使强度峰值前移，伸长率持续降低。基于实验数据，采用多种数据驱动模型建立“工艺-性能”映射关系。结果显示，多层感知器在强度预测中精度最高，而支持向量机在伸长率预测中表现更优。研究表明，实验数据结合机器学习方法能够有效揭示复杂工艺参数下的性能演化规律。

  2026年02期 v.33;No.213 96-101页 [查看摘要][在线阅读][下载 1905K]
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• 基于物理信息的图神经网络冲压成形性预测方法

  杨卓远;余海燕;贺宏伟;高泽;

  在利用深度学习方法加速冲压成形仿真并降低计算成本的过程中，纯数据驱动方法难以准确捕捉物理规律，缺乏物理可解释性，为解决这一问题，基于图神经网络(GNNs)和物理信息神经网络(PINNs)提出了一种数据与知识混合驱动的深度学习框架，使用图神经网络表达有限元网格信息，将本构方程等物理先验知识嵌入损失函数中，构建以几何特征和材料属性为输入的深度学习模型，并将该模型用于某汽车前盖内板冲压成形性预测。结果表明：所提出神经网络模型所预测的厚度减薄率和应变场与有限元结果的最大误差仅为2.08%;采用训练好的模型预测前盖内板成形性仅需9.73 s,相比于有限元计算效率提高1000倍以上，有效地降低了汽车产品正向开发过程中的计算成本。

  2026年02期 v.33;No.213 102-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 2671K]
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• 基于变形信息增强神经网络的高精密结构热变形误差高效预测

  樊浩然;任恩圳;毛立忠;祖金林;钱昌明;何霁;李淑慧;金隼;

  随着现代制造业对制造精度要求的不断提高，高精密制造设备运行时产生的结构热变形对加工精度的影响成为了一个决定零件最终精度的关键问题。现有的解决方法主要通过对于结构变形的预测从而进行有效补偿，传统的热变形预测方法往往依赖于有限元模拟或对实验数据的直接拟合，有限元建模方法存在计算复杂度高，需要对热源、热传导等众多因素进行详细建模，计算速度慢且使用范围受限；而实验数据直接拟合的方法需要的数据量大，稳定性差，无法满足物理的保真性，预测结果准确性不能保证，难于实现泛化和推广。本研究提出了一种物理信息增强神经网络，用于实现结构热变形误差的高效精确预测，为高精密结构热变形误差的补偿提供关键技术支撑。该方法将结构不同位置的温度变化作为输入，并通过引入应变物理量作为中间变量，串联温度和热误差，进一步在损失函数中引入热弹塑性应力-应变方程以及力平衡方程的物理信息，来实现对结构热变形误差的高保真和高精确预测，从而为精密制造过程中的误差补偿提供理论依据。验证结果表明，所提出的变形信息增强神经网络模型能够准确捕捉温度、应变与热误差之间的非线性关系，相比传统数据驱动模型显著提高了预测精度与物理一致性，为高精密设备的热误差在线预测与补偿提供了一种高效可行的新思路。

  2026年02期 v.33;No.213 110-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 2521K]
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• 基于改进代理模型的2219铝合金热冲压工艺参数优化

  方毅;王勇超;黄庆奕;彭景;蔡杨;谢延敏;

  针对2219铝合金在热冲压过程中易出现减薄不均匀和破裂的问题，结合Johnson-Cook本构模型、热-力耦合有限元仿真、自适应Kriging代理模型以及粒子群优化算法提出了一种热成形工艺快速优化方法。首先，以2219铝合金盒形件为研究对象，建立其热成形有限元模型，以热成形温度、压边力和摩擦因数为优化变量，以最大减薄率作为质量评价指标。采用拉丁超立方取样方法对3个优化变量进行取样，获得代理模型的样本。利用确定的样本数据训练自适应Kriging代理模型，结果表明预测与仿真结果具有较高一致性。最后，利用粒子群优化算法对工艺参数进行全局寻优，获得2219铝合金热成形的工艺参数最优解，其代理模型预测的最大减薄率为7.82%,利用有限元模型获得相应条件下的最大减薄率为8.00%,两者相对误差仅为2.25%。与未优化工艺相比，优化后的盒形件圆角等危险区域减薄面积占比明显降低，厚度分布更加均匀。研究结果表明，该方法在保证预测精度的同时有效降低了对高成本有限元仿真的依赖，缩短了工艺参数寻优时间，为2219铝合金热冲压工艺的快速设计与工程应用提供了可行路径。

  2026年02期 v.33;No.213 119-125页 [查看摘要][在线阅读][下载 2136K]
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• Fuzzy-TOPSIS驱动的热轧带钢轧制力机理-数据集成建模

  李京栋;邵健;周锦波;王海玉;董立杰;杨荃;郄浩堂;杨庭松;

  针对机理模型在复杂工况下预测精度不足以及数据驱动模型缺乏物理约束、泛化能力有限的难题，提出了一种模糊逼近理想解排序法(Fuzzy-TOPSIS)驱动的热轧轧制力机理-数据集成建模方法。该方法以机理模型为物理约束核心，融合多种数据驱动基学习器，通过Fuzzy-TOPSIS实现模型性能的多维量化与自适应加权，从而建立兼具物理一致性与非线性表达能力的集成预测框架。采用粒子群优化算法对各基学习器的关键超参数进行全局寻优，并构建多指标性能评估体系以验证模型的稳健性与泛化性能。结果表明，所提模型在测试集上取得了最高预测精度与最优综合性能，整体表现优于传统的Stacking、Bagging和Voting等集成方法。工业现场试验数据结果进一步表明，该模型在MR-T4钢种的实际生产中将热连轧精轧机架的轧制力平均相对偏差由7.4%降至4.1%,显著提升了轧制力预测精度与模型对复杂工况的适应能力。

  2026年02期 v.33;No.213 126-135页 [查看摘要][在线阅读][下载 2322K]
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• 二十辊轧机辊系变形算法优化与辊端压力研究

  张杰;陈鹏;王涛;刘晓;王振华;

  针对传统二十辊轧机板形预测模型未考虑辊端压靠从而导致轧制力与辊间压力仿真结果不准确的问题，基于影响函数法提出了轧制力修正计算方法。仿真结果表明，改进模型在非轧制区计算所得辊端压力占总轧制力的1.65%,其中辊间压力的计算误差范围为5.42%～10.72%。此外，为实现辊系变形迭代计算效率与稳定性的平衡，结合平滑指数法与Adam算法的收敛特性提出了自适应平滑指数法，并在此基础上构建了迭代算法的组合策略，各层辊间压力的迭代效率提高了34.7%～72.3%。相同收敛条件下的仿真结果表明，自适应平滑指数法具有最优的鲁棒性。研究还发现，第一中间辊正向窜辊可同时改善轧件边部减薄和工作辊辊端压靠问题，通过合理调控第一中间辊的窜辊量，能够实现板形质量和辊端压靠现象的双重优化。

  2026年02期 v.33;No.213 136-147页 [查看摘要][在线阅读][下载 2843K]
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• 基于模型与数据驱动的钛/钢复合板制备工艺优化

  胡佳绪;任浩宇;吴晗;任忠凯;

  为了进一步提高钛/钢复合板的热轧工艺智能化生产水平，实现了基于模型与数据驱动的热轧工艺优化。基于文献与实验室数据构建了钛/钢复合板热轧过程的实验数据集，包括热轧工艺参数和板材化学元素。通过基于互信息和树模型置换重要性的特征工程筛选了关键影响特征，并采用条件变分自编码器(C-CVAE)生成模型进行小样本数据增强；利用ANN、XGBoost、RFR及SVR这4种模型进行训练对比，结合TPE与PSO两种优化算法进行参数寻优。结果表明，改进的C-CVAE能有效保持数据分布一致性，增强样本的均值差小于7%。在预测模型中，SVR预测精度最高，测试集拟合系数R~2=0.891,平均绝对误差e_(MAE)=15.27 MPa,具有较高的泛化性。最后通过SHAP分析显示，轧制压下率、加热温度及层厚比为影响结合强度的主要工艺参数，C、Fe、Cr、Ni、Mn等元素影响程度次于工艺参数。

  2026年02期 v.33;No.213 148-156页 [查看摘要][在线阅读][下载 2300K]
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• 基于GA-BP的弧形端坯料辊切成形工艺优化

  代月晨;王英;束学道;张歆研;许雅妮;

  为了更快捷、准确地解决弧形端坯料辊切成形过程中的工艺参数优化问题，提出一种基于遗传算法(GA)与反向传播(BP)神经网络的工艺参数智能优化策略。建立了弧形端坯料辊切成形有限元模型，分析了弧形端成形过程，构建了综合弧形半径偏差和弧度角偏差的成形质量评价指标，通过正交试验结合极差法分析了挡板间隙、辊切速度和展宽角等关键工艺参数对成形质量的影响优先级。在此基础上，建立了GA-BP神经网络预测模型，实现工艺参数与成形质量偏差之间的非线性映射，并结合多目标优化算法得出一组最优工艺参数组合。试验验证表明：在优化后的工艺参数组合下弧形端坯料的成形质量较高，并且预测与试验结果的误差在2.11%以下，验证了该方法的工程实用价值与理论可靠性。

  2026年02期 v.33;No.213 157-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 2096K]
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• 多孔C型钢冷弯成形中的扭转缺陷研究及改善

  赵宇飞;韩毅;李明;余超;王新童;徐连星;

  针对多孔C型钢在交替冷弯成形过程中出现的扭转缺陷问题，结合人工智能通过Python对Abaqus进行二次开发，构建了集成参数化有限元建模、智能分析与工艺优化的仿真设计框架。建立了多孔C型钢高精度参数化有限元模型，揭示了斜辊交替轧制过程中因双侧受力不均导致非对称残余应力(平均扭转角4.7(°)·m~(-1))的形成机制。提出在非对称成形道次后增设压平辊的工艺优化方案，显著改善了板带应力分布均匀性，两侧对称最大应力差下降92.3%,有效抑制了扭转现象。探讨了摩擦因数、成形速度与道次间距等工艺参数对成形质量的影响规律，进一步基于仿真数据训练随机森林模型，发现摩擦因数为影响板带体素成形质量的关键工艺参数，为高精度冷弯成形工艺设计提供了理论依据。试验验证表明，加入压平辊后可有效控制扭转缺陷，提升多孔C型钢的成形质量与尺寸精度。

  2026年02期 v.33;No.213 166-177页 [查看摘要][在线阅读][下载 2898K]
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• 异型截面钢辊弯成形冠状缺陷的形成机理及影响因素研究

  王泽华;肖瑶;焦毅维;李明;李大龙;

  具有盲角的异型截面钢在辅助弯曲成形过程中极易产生腹板冠状缺陷，严重影响板材尺寸精度与成形稳定性。为揭示其产生机理并优化成形参数，以有盲角的异型截面钢为研究对象，建立了多道次辊弯成形有限元模型，系统分析了腹板冠状缺陷的产生机理，重点研究成形基准、板料厚度、辅助弯曲半径等参数对缺陷形成的影响规律。结果表明，腹板上下层的应变差是导致冠状缺陷的根本原因；当成形基准下降75%、板料厚度为2～2.5 mm、辅助弯曲半径控制在125～150 mm时，可显著改善缺陷。实验验证显示，模型预测的弯曲角度与实测数据的最大偏差为0.3°(相对误差0.33%),最大关键尺寸偏差为0.34 mm(相对误差0.31%),充分证明了模型的准确性。明确了冠状缺陷的形成机理与主要影响因素，为异型截面钢的高精度辊弯成形提供了理论与工艺依据。研究结果可进一步用于构建辊弯成形数字孪生模型，实现在线监测、参数自适应优化与智能制造场景下的快速工艺迭代。

  2026年02期 v.33;No.213 178-188页 [查看摘要][在线阅读][下载 3528K]
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• 基于模型融合的PBX等静压成型相对密度全过程智能预测

  樊文艺;詹梅;樊晓光;孙海涛;黄馨乐;郝志钧;

  鉴于高聚物粘结炸药(PBX)等静压成型过程中样本数量获取困难、成型状态复杂等问题，提出了通过模型融合构建等静压预测模型的思路。首先采用等静压离散元模型获得了PBX药柱成型状态参数，通过对等静压成型过程分阶段处理建立了基于改进Stacking模型融合算法的PBX等静压分阶段成型状态预测模型。然后将升压、保压、卸压阶段的PBX等静压分阶段成型状态预测模型进行关联，构建了PBX等静压成型状态全过程预测模型，同时基于历史数据误差修正方法对成型状态全过程预测模型进行改进。应用所构建的模型预测并分析了相对密度与相对密度差的变化趋势，充分验证了使用Stacking模型融合算法来构建PBX等静压全过程预测模型的可靠性。

  2026年02期 v.33;No.213 189-199页 [查看摘要][在线阅读][下载 2607K]
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• 基于深度强化学习的伺服凸轮式压力机复杂工况动态自适应控制方法研究

  翁志宇;汪锐;胡志力;

  针对传统控制方法在复杂工况下存在参数整定困难、抗干扰能力弱等问题，提出一种基于深度强化学习的永磁同步电机动态自适应控制方法。通过构建智能体与伺服驱动系统的交互环境，训练智能体自主优化控制策略，实现对伺服电机的高精度控制。仿真结果表明，与传统PI控制方法相比，所提方法在负载突变工况下可使转速波动幅度降低70%,恢复时间缩短46%;在参数失配条件下可使恢复时间缩短约70%,负载突变时转速波动幅度减小40%～75%;所提出方法可使滑块最大位移误差降低460μm,有效抑制滑块速度和加速度的波动，确保滑块能够按照预设的运动规律精确运行，为伺服压力机提供了一种新型高效控制策略，提高了伺服凸轮式压力机在复杂工况下的动态自适应性能。

  2026年02期 v.33;No.213 200-211页 [查看摘要][在线阅读][下载 2921K]
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• 基于云-边-端架构的航空航天产品锻造车间能源数据集成与能效评估关键技术研究

  刘德建;张睿;杨博;胡志力;郑方焱;尹春洋;

  提出了一种基于云-边-端架构的能源数据采集与能效评估方法。该方法基于设备能耗模型定义了能效指标，并开发了云-边-端协同的能效评价系统平台。能耗数据在设备端采集，经过边缘端预处理后传输至云端，实现深度分析与交互，为管理者提供在线决策支持。最后，将开发的系统平台部署在航空航天产品锻造企业，开展实际案例验证。结果表明，该平台可实现多维度能源数据的精准采集，有效识别低效率运行设备并输出针对性节能决策；经实际调整优化后，企业能效较此前提升5%。该方法在保障数据安全的同时，提供了有效的节能降耗决策。

  2026年02期 v.33;No.213 212-220页 [查看摘要][在线阅读][下载 2045K]
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• 基于时空神经网络的齿轮箱故障诊断方法研究

  马超;孙建亮;吝水林;彭艳;李伟;刘云飞;

  针对卷积神经网络(CNNs)在基于振动信号的齿轮箱故障诊断中存在的两个局限，即时序长期依赖表征不足以及二维样本映射纵向物理意义缺失导致特征冗余问题，设计了多通道混合编码的二维矩阵样本结构，并在此基础上提出一种融合多通道二维卷积神经网络(MC2DCNN)与长短期记忆神经网络(LSTM)的多通道时空神经网络(MCSTNN)模型。将齿轮箱水平、垂直和轴向三通道振动信号按时间维度对齐，交织编码成具有物理一致性的二维样本，利用二维卷积特征提取器提取多通道振动信号的局部“时间-方向”耦合特征，并通过LSTM捕捉长时序依赖，最终实现齿轮箱故障类型的精确判别。实验结果表明，与传统多通道神经网络模型相比，MCSTNN在齿轮箱故障诊断的准确性与鲁棒性方面均获得明显提升。

  2026年02期 v.33;No.213 221-231页 [查看摘要][在线阅读][下载 3218K]
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• 基于孤立森林算法的冷弯成形设备异常检测方法研究

  曹硕硕;任寅迎;韩毅;王鹏飞;徐连星;

  随着人工智能技术在工业监测领域的深入发展，无监督学习为故障预警提供了新的解决路径。针对冷弯成形设备关键部件突发故障导致生产中断的问题，提出一种基于孤立森林算法的无监督异常远程检测方案。该方法通过工业物联网网关搭建远程运维平台，采集设备正常运行状态下的多维时序数据，构建健康基准模型。根据“异常数据少且不同”的特性，通过计算孤立路径长度识别与正常模式显著偏离的异常点，解决故障数据稀疏和数据不平衡问题。以冷弯型钢机主驱动系统为研究对象，首先搭建冷弯成形设备远程运维平台，再构建孤立森林异常检测模型，采用多维特征提取方法实现冷弯成形过程数据的高效提取，进而对模型进行训练和参数优化，为生产过程的异常检测提供了可靠的判别依据。研究结果表明，该方法能有效捕捉设备异常运行状态下引起的电流和扭矩异常，准确率达到95.2%,可以实现冷弯设备的远程智能运维。本方案无需故障历史数据，为冷弯成形设备及其他类似工业设备的预测性维护提供了一种低成本、高效益的远程智能运维解决方案。

  2026年02期 v.33;No.213 232-242页 [查看摘要][在线阅读][下载 2973K]
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综合评述

• 车轮用低碳贝氏体钢组织调控及性能研究进展

  杜延政;刘国龙;冯晓勇;刘帅;冯运莉;张福成;

  汽车行业的快速发展对汽车车轮用钢的综合性能提出了更高的要求。当前，汽车车轮用钢重点聚焦于实现轻量化、低碳化以及高强度与高韧性的结合。综述了低碳贝氏体钢在车轮应用中的微观组织调控及性能研究进展。对合金元素、轧制温度、冷却速度以及等温淬火对贝氏体、铁素体及M/A岛转变、形貌、尺寸和位错密度的影响进行了深入分析，并着重讨论了其对C原子扩散和移动速率的影响，提出调控这些因素以实现材料性能的优化。微合金化技术的应用被证明可以有效提高车轮钢的性能，添加C、Mn元素可以延长孕育期，获得细小的贝氏体组织，而Si元素可以抑制碳化物的形成，Al元素则能增大贝氏体形核的驱动力，细化贝氏体板条。研究表明，较低的终轧温度和高冷速有利于获得数量多、尺寸小、分布均匀的M/A岛，这有助于提高材料的强度。同时，较低的终轧温度还能获得尺寸更小的第二相粒子，进一步提高材料的力学性能。而较高的冷却速度会导致GB向板条马氏体(LB)的转变，使得M/A岛由块状变为薄膜状，此结构能有效阻止裂纹的扩展，提高材料的韧性。此外，低等温淬火温度下较长时间的保温会增大过冷度，使得组织更容易向超细贝氏体转变，这对于提高材料的综合性能非常有利。最后，提出车轮用低碳贝氏体钢目前存在的问题及对其未来研究方向进行了展望，为今后车轮用钢的轻量化开发和安全服役提供参考。

  2026年02期 v.33;No.213 243-258页 [查看摘要][在线阅读][下载 3910K]
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塑性成形技术与工艺

• 热挤压对GH4151难变形高温合金微观组织与力学性能的影响

  罗俊鹏;刘志凌;吕少敏;李强;卢瑞青;侯为学;谢兴飞;李克;易出山;曲敬龙;杜金辉;

  系统研究了热挤压工艺对GH4151难变形高温合金微观组织及力学性能的影响。通过有限元模拟与实验相结合的方法分析了不同热挤压参数下合金的等效应变分布及组织演变特征，并测试了其室温与750℃下的拉伸性能。结果表明，提高热挤压温度会导致γ′相溶解量增加，晶界钉扎作用减弱，晶粒尺寸显著粗化(从10μm增至40μm),进而降低室温抗拉强度与高温塑性；增大热挤压比(4∶1～6∶1)会加剧温升效应，促使晶粒长大与一次γ′相减少，但热挤压比为5∶1时，晶粒细小(<10μm)且一次γ′相分布均匀，可有效协调晶界滑移，综合力学性能最优。最终确定GH4151合金热挤压开坯的优化参数为温度1120～1140℃、热挤压比5∶1,该参数下合金组织均匀，力学性能优异。

  2026年02期 v.33;No.213 259-269页 [查看摘要][在线阅读][下载 9878K]
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• 基于新型磁场变换器的板件电磁成形电磁力分布及成形效果研究

  邱立;陈烁;方春华;江进波;戴岑;姜晨非;

  为解决传统电磁成形工艺中金属板件变形均匀性较差的问题，设计了一种基于新型磁场变换器的板件电磁成形方法。该方法将磁场变换器中部区域的导体用绝缘材料替代，使得感应涡流只能在磁场变换器的端面与底面分布，以便更好地控制电磁力实现板件的均匀变形。以AA1060铝板为研究对象，利用COMSOL有限元仿真软件建立了基于新型磁场变换器的板材电磁成形过程电磁-结构耦合模型。仿真结果表明，新型磁场变换器端面上壁与底面上下壁的几何参数变化均能改变感应涡流，进而实现对电磁力的调控。在这一电磁力的加载下，基于新型磁场变换器的板件电磁成形均匀成形范围相较于无磁场变换器提高了1.56倍，相较于传统磁场变换器提高了1.25倍。采用新型磁场变换器能在一定程度上解决了板件电磁成形变形均匀度的问题。

  2026年02期 v.33;No.213 270-280页 [查看摘要][在线阅读][下载 3454K]
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• 转速对搅拌摩擦沉积增材6061铝合金组织及力学性能的影响

  付江锋;乔柯;张旭;王文;王快社;

  选用6061铝合金棒材为原料，利用搅拌摩擦沉积增材制造(AFSD)技术制备了无缺陷增材体，研究了转速对增材体微观组织和力学性能的影响。结果表明，随着转速增加，材料流动性增强，增材体平均宽度由27.6 mm增加为29.7 mm,平均厚度从2.2 mm减小为1.8 mm。在转速为400 r·min~(-1)时，增材体发生了动态再结晶，形成了晶粒尺寸为1.44μm的等轴晶，大角度晶界(HAGBs)占比达80.6%;转速为600 r·min~(-1)时，高热输入导致晶粒粗化至3.56μm, HAGBs占比降至65.5%。转速为400 r·min~(-1)时，Mg_2Si相部分溶解，转速为600 r·min~(-1)时溶解再析出，尺寸更细小。第二相(Mg_2Si相和AlFeSi相)强化作用促使增材体在转速为600 r·min~(-1)时达到最优力学性能，显微硬度为83 HV,抗拉强度为264 MPa,伸长率为35%。

  2026年02期 v.33;No.213 281-290页 [查看摘要][在线阅读][下载 6122K]
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材料性能与变形理论

• 双峰基面织构对AZ31板材胀形性能的影响

  董子正;亢涛涛;苏海;王松辉;王兵;宫成;滕天月;王文珂;

  对比研究了双峰基面织构和基面板织构AZ31镁合金板材在等双拉胀形成形中的差异性，结合微观组织表征及硬化行为分析，阐明了双峰基面织构对镁合金板材成形性能的改善程度和作用机制。实验结果表明，双峰基面织构板材的埃里克森杯突值相比基面板织构板材提高近38.8%,这与板材胀形成形中沿强基面织构方向上的变形机制激活规律有关。发现双峰基面织构板材沿强基面织构方向的基面滑移激活比例达到50.5%,高于基面织构板材的41.4%。这使得双峰基面织构板材沿强基面织构方向具有更好的均匀伸长率和硬化能力，其在胀形成形中不易发生局部颈缩失稳，从而导致局部应变逐渐向四周扩散，显现出更好的等双拉胀形性能。

  2026年02期 v.33;No.213 291-297页 [查看摘要][在线阅读][下载 2879K]
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• Cu-4Ti合金动态再结晶行为与热加工工艺优化

  李云博;王文;强凤鸣;张宇烨;杨韫熙;马乾芝;薛泽田;王庆娟;王快社;

  为了研究变形温度及应变速率对Cu-4Ti合金的热变形行为、动态再结晶及组织演变的影响，利用Gleeble 3500热/力模拟试验机对Cu-4Ti合金在温度为750～900℃、应变速率为0.01～10 s~(-1)下进行了热压缩试验，根据动态材料模型(DMM)建立了Cu-4Ti合金的热加工图，同时采用电子背散射衍射(EBSD)技术对合金的动态再结晶行为进行了深入分析。结果表明，Cu-4Ti合金的流变应力随着温度的升高和应变速率的降低而减小，其安全热加工温度为800～900℃,应变速率为0.01～0.23 s~(-1)。在Cu-4Ti合金的热变形过程中，组织演变以不连续动态再结晶(DDRX)为主，伴随少量的连续动态再结晶(CDRX)现象。低温和高应变速率均不利于DDRX晶粒形核和长大，导致显微组织均匀性较差。在温度为850℃,应变速率为0.01 s~(-1)时，动态再结晶最充分，能够获得相对均匀的组织，为最佳热加工参数。研究结果揭示了Cu-4Ti合金动态再结晶机制与热力学参数的耦合作用规律。

  2026年02期 v.33;No.213 298-307页 [查看摘要][在线阅读][下载 9709K]
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• 顶部垫片对钢-铝自冲铆接接头疲劳寿命和失效机理的影响

  刘广;王国春;孙有平;李旺珍;殷强;王超;

  通过增加顶部垫片可有效改善薄钢板(0.8 mm)和铝合金组成的自冲铆接接头的力学性能。为了研究顶部垫片对接头的疲劳特性的影响，对比分析了无垫片(PA)、有垫片(PB)和三层板(PC)3种接头的疲劳寿命和失效机理的差异。采用最小二乘法对疲劳试验数据进行线性拟合得到载荷-寿命曲线，并通过扫描电子显微镜研究接头的微动损伤和疲劳裂纹扩展机理。结果表明：相比无垫片的PA组接头，有垫片的PB组接头的峰值载荷增加了9.7%,且与三层板的PC组接头基本相当。垫片增强了铆钉头部的自锁强度，失效模式由PA组接头的钉头脱出失效转变为PB和PC组接头的互锁失效。顶部垫片可有效改善薄钢板接头的疲劳寿命，PB组接头的疲劳寿命最高，PA组接头的疲劳寿命最低。当疲劳寿命为10~4、10~5和10~6时，PB组接头的疲劳失效载荷比PA组接头分别高出5%、20%和39%,比PC组接头分别高出1%、5%和8%。顶部垫片改变了接头的疲劳失效模式，PA组接头疲劳失效模式均为钢板断裂，失效路径紧靠铆钉头部。PB和PC组接头的疲劳失效模式为铝板断裂，疲劳断裂路径横贯接头中心并沿板宽方向扩展。

  2026年02期 v.33;No.213 308-317页 [查看摘要][在线阅读][下载 2673K]
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