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板料冲裁是金属板料用于塑性加工而所经常采取的一种加工方式，并且板料的冲裁变形区域通常主要汇集于十分狭窄的模具冲裁间隙之内，然而冲裁变形过程由于涉及到非线性问题而变得相对比较复杂，因而对板料预切冲裁断面的光亮带长度进行研究也变得相对比较复杂。伴随着数值仿真模拟分析技术的快速发展，借助有限元仿真分析软件对金属材料的整个预切冲裁过程进行有限元仿真，它能够优化板料的预切冲裁工艺参数，有效改善冲压零件的冲裁断面质量，减少冲压模具的磨损量，从而为企业的实际生产提供一定的参考指导。 本文以汽车上的冲压零件作为研究对象，借助DEFORM-2D软件对板料（材料为QSTE460TM，金属板料的厚度为1.5 mm）的预切冲裁变形过程进行了数值仿真模拟。研究了预切冲裁工艺参数与冲压零件冲裁断面的光亮带长度以及冲裁凸模磨损深度之间的变化规律，而且根据响应曲面法对金属板料预切冲裁的工艺参数进行了一定的优化。此外，借助CREO软件设计一副冲压级进模对板料进行冲裁试验，建立BP神经网络的仿真数据库，采取BP人工神经网络对板料预切冲裁的断面质量（光亮带长度）进行了仿真预测。论文的主要研究工作如下： （1）依据金属板料预切冲裁模拟的关键仿真技术的分析与研究，建立了板料预切冲裁模拟的数值仿真分析模型，借助DEFORM-2D有限元模拟分析软件对金属板料的整个预切冲裁变形过程进行了数值模拟。详细分析了预切冲裁工艺参数与冲裁凸模磨损深度以及冲压零件冲裁断面质量（光亮带长度）之间的变化规律。 （2）基于响应曲面法建立了板料预切冲裁工艺参数与冲压零件冲裁断面光亮带长度之间的数学函数表达式。借助仿真试验数据深入研究了预切冲裁工艺参数对冲压零件冲裁断面质量（光亮带长度）的交互式影响变化规律，通过研究则可以得知冲裁间隙与预冲裁深度对光亮带长度的交互式影响最大的结论。此外，通过响应曲面法给出了板料预切冲裁的优化冲压工艺方案。 （3）结合冲压零件的工艺分析，运用CREO三维设计软件设计了一套冲压级进模。借助冲压模具对金属板料进行预切冲裁的相关试验，并且根据试验数据建立了3-12-1的三层BP人工神经网络。此外，对BP人工神经网络的仿真预测值及有限元模拟值进行了试验验证，试验值与BP神经网络预测值之间的相对误差分别为13.46%与6.75%，试验值与有限元模拟值之间的相对误差分别为7.7%与14.15%，该误差在企业可以接受的误差范围之内，从而验证了BP神经网络以及有限元模拟应用于板料预切冲裁断面光亮带长度仿真预测的正确性。