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為便于理解，使用具有回彈的簡單金屬板成形算例來說明如何將AI/ML工具應用于非線性結構分析優化。該算例的模型如圖1所示。采用平面應變分析模型，其中工件被沖頭壓入模具，坯料壓邊圈用于保持工件外面部分在合適的位置；最后釋放沖頭，并研究工件的回彈。沖頭和沖模的幾何形狀，以及沖模下彎曲部分的角度將發生變化，以實現成形工件底部平坦的形狀，即工件左下側節點的垂直位移為-20。

為便于理解，使用具有回彈的簡單金屬板成形算例來說明如何將AI/ML工具應用于非線性結構分析優化。該算例的模型如圖1所示。采用平面應變分析模型，其中工件被沖頭壓入模具，坯料壓邊圈用于保持工件外面部分在合適的位置；最后釋放沖頭，并研究工件的回彈。沖頭和沖模的幾何形狀，以及沖模下彎曲部分的角度將發生變化，以實現成形工件底部平坦的形狀，即工件左下側節點的垂直位移為-20。

幾何非線性處理的局限性 現有非線性固體殼單元多基于連續體變形梯度的極分解處理幾何非線性，該方法不僅計算量大，且在 Cartesian 坐標系下難以保證旋轉描述的準確性。在大變形、大轉動問題中，極分解可能導致切線剛度矩陣奇異，影響迭代收斂性。此外，傳統單元在處理不規則網格或畸變網格（如C3D8I）時，精度衰減明顯，難以滿足工程對復雜結構分析的需求。

在金屬成形階段，剛性工具將金屬彎曲、使金屬薄板成形，這是FEA顯式動力學方法的理想應用領域。反之，對于回彈和熱處理等持續時間更長的工藝，最好通過隱式分析來求解。因此，工程師可以使用工作流程，將仿真從顯式工具（如LS-DYNA軟件）傳輸到該工具的隱式求解器，或傳輸到不同的軟件應用（如Ansys Mechanical結構FEA軟件）。

通過伺服控制技術，液壓機運動可以精確控制，一般均裝有滑塊位移檢測裝置，滑塊的任意位置可以準確控制;滑塊運動特性可以優化，例如拉伸、彎曲及壓印時，適當的滑塊曲線可減少回彈，提高制件精度。4、功能復合化。針對等溫鍛造、超塑成形等新工藝，利用滑塊和模具空間，構建溫度可控加熱環境，將鍛造、沖壓工藝和熱處理工藝進行復合，實現一機多用，保證產品質量。5、噪聲低。

同時對吸排氣閥口、排氣凹槽、吸排氣閥片形狀、厚度、臂長等參數進行了多輪優化仿真對比，在保證閥片彎曲和沖擊可靠性的前提下，得到閥組優化方案23，仿真結果得出在轉速S1和S2時，冷量分別提升1.4 W和3 W，理論COP得到了明顯提升。