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海克斯康工業軟件旗下Simufact Forming仿真軟件，能夠對零部件的成形過程進行仿真分析，預測成形過程中材料與模具設計的諸多問題，例如折疊、填充不滿、模具應力分布等問題，助力工程師對工藝及模具進行優化，同時軟件能夠進行熱處理工藝仿真分析，預測零部件在熱處理過程中變形、殘余應力、相變的演化過程，對熱處理工藝的改善起到一定指導作用。

simufact 鈑金沖壓成形工藝解決方案 Simufact forming金屬塑性成形及熱處理工藝仿真軟件中，針對不同的工藝類型具有不同的向導。

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海克斯康工業軟件Simufact工藝仿真方案涵蓋金屬制造全工藝鏈仿真，為驅動企業智能制造轉型，提供了強有力的軟件方案與應用支撐。方案主要分為熱處理及金屬塑性成形工藝仿真（冷熱鍛造、碾環、自由鍛、鈑金沖壓、旋壓等）、焊接裝配工藝仿真以及非常適合航空航天制造工藝的增材制造工藝。

仿真工具 Simufact Forming就是這樣一款專業的環軋工藝仿真分析軟件。相比于其他同類型軟件，Simufact Forming的環軋仿真具有高度復現實際、高度模板化、高精度計算的優勢。

AI-FORM ISF 軟件支持單點成形、雙點成形和雙面成形。刀具路徑設計方面軟件支持 Z-Level設計、連續螺旋線、多特征、多工序和多制程。AI-FORM ISF Simulation 是路徑設計模塊的孿生姐妹。它基于AI-Form的FEM求解器，采用最新的CAE技術模擬ISF過程。 AI-Form ISF仿真包中包括多項突破性技術，從而大大降低了仿真計算時間和保證結果精度。

工藝現狀 環件軋制（下述簡稱環軋，也稱為碾環）工藝是一種常見的回轉塑性成形工藝，該工藝利用碾環機的軋輥對環狀毛坯件進行連續局部輥壓，使毛坯件在回轉運動中逐步產生截面的變形，環直徑逐漸增加（或先減少在增加），從而獲得目標零部件。

表3 正交實驗結果統計表4 各評價目標的極差分析統計3.4 最優工藝參數的仿真分析將上述多目標優化后的最優工藝參數導入Dynaform軟件進行熱沖壓成形仿真和回彈分析，獲得零件的成形極限見圖3,厚度分布見圖4,回彈分布見圖5。

然而，產品設計工程師普遍缺乏制造與工藝經驗，導致設計成本超出預算且零件可制造性降低。同時，傳統的CAE軟件通常要求使用者具備豐富的沖壓及制造工藝知識，并不適合產品設計工程師直接應用。FTI 技術已成為沖壓鈑金件成本管理、優化、設計及早期成形性分析領域的行業標準。FormingSuite軟件工具為用戶提供貫穿產品全生命周期的智能化解決方案，有效幫助用戶解決成本、設計與工藝難題。

可實現 CAD 整體模型的無縫導入 可在仿真中檢測出表面缺陷并在鍛模設計圖中糾正 仿真取得成功 將仿真軟件 Simufact.forming 用于上述工藝以及原材料使用重量優化的設計中。經常用于降低鍛造重量，減少飛邊。這也是Schmiedag所有仿真項目的目標。與初步草案相比，通過相對少的仿真工作來研究改型，可將重量減輕10-30%。

由于高強鋼沖壓會帶來嚴重的模具磨損，因此，在成形模具設計階段需要進行模具磨損評估。為了揭示成形工藝仿真參數選擇對板料—模具界面接觸壓力技術精度的影響，本文基于Dynaform軟件，參數化研究了有限元單元尺寸、積分點個數和沖壓速度對仿真結果的影響。研究結果表明：對比于積分點個數和沖壓速度，板料網絡和模具網絡更明顯地影響著仿真結果；而積分點個數和沖壓速度帶來的波動范圍很小。

造成這種情況的主要原因是傳統CAE仿真軟件存在較高的使用門檻，要求使用者具備一定的彈塑性力學基礎和仿真知識，并且對成形設備工作原理和工藝過程十分了解。工欲善其事，必先利其器。簡化仿真流程，提高仿真效率，充分體現仿真的工具屬性是仿真軟件的發展趨勢，也是仿真賦能制造業的題中之義。

海克斯康工業軟件旗下Simufact Welding軟件致力于通過有限元法解決焊接過程中出現的各類問題，至今已有超過20年的工程應用。本期直播將結合實際操作，展示Simufact welding焊接軟件是如何為客戶的焊接工藝參數優化、焊接工裝設計、焊接順序優化等提供參考依據和指導。

離心鑄造ProCAST軟件具有專業的立式離心鑄造仿真模塊，求解不同離心轉速參數下，鑄件的充型及凝固過程。 連續鑄造ProCAST提供了連鑄和半連鑄工藝仿真的完整解決方案。

為了方便工藝研究者快捷使用仿真軟件，DEFORM軟件對于典型工藝，開發了向導模塊，按照界面提示，輸入對應參數即可。在旋轉加工成形方面，包括了環軋、型軋、旋壓、旋鍛等，將復雜工藝流程界面化管理，輸入對應的工藝參數即可快速完成模擬設置。擺碾、輥鍛等其它工藝同樣可向導流程化設置。

目前關于沖壓工藝參數優化的研究主要有：李雷等[2]利用人工神經網絡，對封頭成形工藝參數進行優化，得到質量優異的封頭構件。王泌寶[3]依據Autoform有限元軟件得到實驗值，基于BP神經網絡擬合工藝參數與質量參數之間的關系，并依據預測均方根誤差驗證了擬合的精確性。雷艷惠等[4]構建了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝神經網絡優化模型，經過訓練、預測驗證獲得了鋁合金機械圓盤沖鍛工藝的最佳參數。

同時通過對型腔內曲面為阿基米德螺線形花瓣的超越離合器齒輪成形過程的數值模擬仿真，利用數值模擬仿真結果。實現了對毛坯的精確化，大大提高了材料利用率，節省了材料。而且通過模擬結果分析，預測了零件的成形力，有效地保護了設備。實現了對生產的指導，大大縮短了工藝試驗的周期。

5.結論本文以安世亞太自主研發的結構仿真軟件PERA SIM Mechanical，對板料折彎成型過程進行了有限元分析，得到了板折彎后的最終形狀和板的塑性應變，為板料折彎成型工藝過程中機器噸位的選擇和工藝參數的調整提供了一定的參考信息。

階段四：模面細化階段 板材精算仿真1：成形精細仿真 此階段的仿真主要是依據結構變形仿真 成形仿真出現的模具工具體、機床撓度等彈性變形、產品成形過程中料厚的變化（變薄、增厚） 及其它模面工程相關（R避空、工藝補充區域避讓、刀具補償、局部強壓等）重新構建工具體模面、并進行精算分析（采用兩到三款成形仿真軟件進行驗證分析）。

利用QForm軟件進行鍛件塑性成形有限元仿真，綜合分析工藝參數對鍛件整體質量的影響，確定成形工藝。等溫鍛造成形模擬有三個主要工藝參數：第一，液壓機下壓速度；第二。工件摩擦系數；第三，鍛造溫度。 為了得到等溫鍛造下最優鍛造參數，對比兩組仿真試驗，并在摩擦系數一定情況下，改變液壓機下壓速度和鍛造溫度。