2021
DOI: 10.1007/s12666-021-02357-9
|View full text |Cite
|
Sign up to set email alerts
|

Investigation and Optimization of Parameters for the Reduced Springback in JSC-590 Sheet Metals Occurred During the V-Bending Process

Abstract: A V-bending experimental setup has been designed, to analyze the impact of blank geometry and process parameters over the springback in hot-rolled hightensile-strength sheet metals (JSH590 steel). In this setup, a hydraulic press having the ability to vary load and holding time has been used. JSH590 sheet-metal blanks with varying geometric parameters are bend to acute, right and obtuse angles. Springback in each blank is determined which is found to be varying due to the different combinations of blank geomet… Show more

Help me understand this report

Search citation statements

Order By: Relevance

Paper Sections

Select...
2

Citation Types

0
1
0
1

Year Published

2022
2022
2023
2023

Publication Types

Select...
3

Relationship

0
3

Authors

Journals

citations
Cited by 3 publications
(2 citation statements)
references
References 19 publications
0
1
0
1
Order By: Relevance
“…Araştırma sonucunda, genişlik ve bükülme geri yaylanma sonuçları üzerinde etkiliyken, kalınlığın etkisi önemsiz görülmüştür. Aşırı kuvvet uygulanmasının, sacın geri yaylanmasında olumsuz etkisi olduğu ve sacta çoğunlukla pozitif geri yaylanmalar görülmüştür [18]. Serbest bükmeye etki eden proses parametrelerinin incelendiği çalışmada farklı hızlardaki bükmelerde farklı geri yaylanma değerleri elde edilmiştir [19].…”
Section: Introductionunclassified
“…Araştırma sonucunda, genişlik ve bükülme geri yaylanma sonuçları üzerinde etkiliyken, kalınlığın etkisi önemsiz görülmüştür. Aşırı kuvvet uygulanmasının, sacın geri yaylanmasında olumsuz etkisi olduğu ve sacta çoğunlukla pozitif geri yaylanmalar görülmüştür [18]. Serbest bükmeye etki eden proses parametrelerinin incelendiği çalışmada farklı hızlardaki bükmelerde farklı geri yaylanma değerleri elde edilmiştir [19].…”
Section: Introductionunclassified
“…Xu et al [16] and Li et al [17] proposed to use the genetic algorithm (GA) and sparrow search algorithm (SSA) to predict the cold bending springback of the hull based on the backpropagation neural network (BPNN), which greatly improved the prediction accuracy and prediction speed. Wasif et al [18] analyzed the influence of various parameters on the bending springback of JSH590 steel by the V-shaped bending test, and applied the genetic algorithm to optimize the process parameters of minimum springback. Serban et al [19] developed an artificial neural network model with sheet thickness, punch radius and friction coefficient as the input parameters to predict the bending springback of cylindrical plates.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%