提出者
工业需求
Hollomon模型的不足:Hollomon模型(σK=εp^n)在低应变(εp<0.05)常偏离实验数据。
改进思路:引入初始应变偏移量εp,修正低应变区的数学拟合。

| 参数 | 典型材料 | 推荐范围 | 物理意义 |
|---|---|---|---|
| K | |||
| n | |||
| εp | |||

通过MAT24(分段线性塑性模型)的硬化曲线(LCSS)离散化Swift模型:

Cowper-Symonds修正:


| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 低应变精度高 | |
| 灵活性增强 | |
| 工程普适性 |
| 局限性 | 说明 |
|---|---|
| 参数标定复杂 | |
| 忽略动态效应 | |
| 颈缩失效 |
| 领域 | 具体应用 |
|---|---|
| 金属冲压 | |
| 轧制工艺 | |
| 学术研究 |
背景:车门冲压件在R角处频繁开裂,原模型(Hollomon)预测误差达15%。
优化步骤:
参数标定:通过Swift模型拟合得K=950MPa,n=0.16,ε0=0.004.
仿真验证:AutoForm模拟显示开裂风险区域与实际一致。
工艺调整:增大模具圆角半径(R8→R12),降低压边力10%。
结果:开裂率从18%降至3%,材料利用率提升12%。
Swift模型通过引入初始应变偏移量ε0 ,显著提升了低应变区的拟合精度,成为金属成形与碰撞仿真领域的核心工具之一。其成功应用需注意:
数据质量优先:确保试验数据覆盖低应变区(εp<0.05);
参数协同优化:避免ε0与n的过度耦合,采用全局优化算法;
动态场景扩展:通过应变率修正模型适配高速冲击工况。
参考文献