慮及板坯幾何和性能波動的薄壁件塑性成形數值模擬研究進展

崔笑蕾，詹梅,*，高鵬飛，李銳，王賢賢，雷煜東，馬飛，張洪瑞

1. 西北工業大學 材料科學與工程學院 陜西省高性能精密成形技術與裝備重點實驗室，西安 710072 2. 陜西科技大學 機電工程學院，西安 710016 3. 中國航天科技集團公司長征機械廠，成都 610100

隨著環境保護、可持續發展和節約型政策的實施，由金屬塑性成形的薄壁件因容易實現輕量化、低成本、短周期制造，在航空、航天、汽車工業等高端裝備領域獲得日益廣泛的應用[1-2]。大直徑薄壁燃料貯箱箱底為代表的大型復雜異型曲面構件[3-4]，飛機機身、機翼蒙皮/壁板、復雜空心多層結構壁板，汽車行李箱蓋內板零件、防撞梁和保險杠等[5-7]就是其中典型的代表。這類整體化、薄壁化、復雜化構件常采用具有輕質、高強度特性的鋁(鋰)合金、鈦合金、高溫合金等材料制造。這類構件通常采用整體薄板，通過內高壓成形[8]、滾壓成形[9]、沖壓成形[10]、滾彎成形[11]、旋壓成形[12]等塑性成形技術成形。

成形上述構件所需的大型薄壁板坯通常由軋制-熱處理獲得，成形中由于設備參數擾動、工裝誤差、模具損耗、熱處理等原因，會造成板坯表面形貌參數波動、初始幾何形狀偏差、壁厚不均勻、微觀組織不均勻、宏觀材料性能波動等現象[13]。而且，針對無法直接成形的超大尺寸板坯，需要通過拼焊的方法成形，會進一步增加成形板坯的幾何與性能波動特征[14-15]。大型超寬板坯/拼焊板中存在的幾何和性能波動，會對后續塑性成形過程中變形行為與規律產生影響，可能會加劇變形不均勻性及產生起皺、過度減薄、開裂、厚度不均等多種成形缺陷的可能性，進而導致成形質量及成形極限下降[16-19]。而大型板坯的幾何和性能波動呈現很強的分散性和隨機性，定量表征和描述難度大，進一步增加了大型薄壁構件塑性成形行為研究與調控的難度[20-21]。因此，系統研究大型金屬板坯的幾何與性能波動特征對其塑性成形中變形行為的影響規律，掌握不確定性分析以及穩健調控方法，是實現大尺寸薄壁件高性能塑性成形制造的關鍵。

針對上述問題，國內外學者開展了相關研究并取得了一些進展。綜述板坯幾何和性能波動的表征及建模、板坯幾何和性能波動對薄壁件塑性成形的影響以及慮及板坯幾何和性能波動的薄壁件塑性成形不確定性分析與優化等方面的研究進展；并提出慮及幾何和性能波動的薄壁件塑性成形研究中仍需研究解決的參數測量、表征精度、模型運算效率的提高，傳遞規律預測，優化算法的改進以及考慮多參數波動耦合作用下成形質量調控等問題。

1 板坯幾何和性能波動的表征及建模

準確表征金屬板坯幾何和性能波動特征是建立考慮板坯幾何和性能波動的大型薄壁件塑性成形有限元模型，研究其塑性成形規律與調控方法的前提。因此，開展精確的板坯幾何和性能波動表征方法研究也成了近年來國內外學者關注的焦點。

1.1 幾何波動表征及建模

根據板坯尺寸大小，板坯幾何參數波動的數學表征及有限元建模主要步驟可歸納為兩類，如表1所示。當板坯尺寸較小時，板坯的幾何參數波動主要關注板坯表面形貌參數。板坯表面形貌參數由波距大于10 mm的宏觀平面度、波距小于1 mm的微觀粗糙度和波距介于二者間的波紋度以不同的幅值共同疊加而得[22-23]。所以，針對小尺寸板坯表面形貌波動特征，通常采用多尺度波動特征先離散分解再耦合的方法實現[24-27]：首先，對板坯表面形貌參數(平面度、波紋度以及粗糙度)進行測量并進行歸一化處理，再通過離散分解法將板坯表面形貌參數的幅值分解到不同的尺度下，獲得板坯表面形貌參數波動的數學函數；其次，在有限元模型中將板坯網格進行多尺度劃分，分別為稀疏區域、中間區域、密集區域3種不同尺度；最后，針對不同區域的網格節點進行賦值，稀疏區域對應平面度，中間區域對應波紋度，密集區域對應粗糙度，實現多尺度參數的板坯表面形貌參數的耦合，生成滿足粗糙度、波紋度和平面度疊加形狀的表面形貌參數的多尺度表征，表面形貌參數及網格劃分賦值區域示意圖以及板坯表面形貌有限元仿真如圖1及圖2所示[24]。游潔[28]、王中宇[29]、陳國安[30-31]等均采用上述方法完成了板坯表面形貌參數多尺度建模與仿真。上述多尺度波動特征先離散分解再耦合的方法雖不受板坯表面復雜度的影響，但板坯表面形貌參數波動表征需要通過有限元法實現，易受板坯尺寸大小的影響，對于大尺寸板坯幾何參數計算存在計算時間長、模擬過程復雜的問題；同時，節點分區域賦值的方法無法實現板坯幾何參數波動的完全隨機表征。

表1 板坯幾何參數波動數值模擬步驟及方法

圖1 表面形貌參數及網格劃分賦值區域示意圖[24]Fig.1 Diagram of surface topography parameters and meshing assignment region[24]

圖2 表面形貌的仿真圖[24]Fig.2 Simulation of surface topography[24]

Cui等[32-33]依據大型板坯實際測量的壁厚參數域，定義大型薄壁板坯壁厚3種波動類型：壁厚均值整體與基準值差別不大的基準型、壁厚均值整體超過基準值的偏厚型、壁厚均值大致小于基準值的偏薄型，以及±10%、±20%、±30% 3種壁厚波動幅度。同時，根據成形構件所需圓板在帶狀板坯的裁剪位置差異[34-35](平面度及壁厚波動示意圖如圖3所示[34])，定義板坯平面度波動類型：板坯中間2/3條帶區域向下凸出型(下凸型)、板坯中間2/3條帶區域向上凸出型(上凸型)、板坯兩側局部區域一上一下翹曲型(翹曲型)，其波動幅度有±0.5 mm和±1.0 mm 2種。例如壁厚偏厚型、波動幅度為±30%以及平面度上凸型、波動幅度為±1.0 mm板坯的有限元模型如圖4[32]及圖5[33]所示。

圖3 平面度及壁厚波動示意圖[34]Fig.3 Diagram of flatness and thickness fluctuation[34]

圖4 板坯壁厚波動與分布[32]Fig.4 Blank thickness fluctuation and distribution[32]

Li等[36]將淬火后幾何形狀波動板坯平均分成25個小方塊，測量每個方塊中心的壁厚，確定實驗板坯的厚度偏差為0.01 mm。對數據進行線性插值處理獲得厚度分布，厚度分布圖如圖6所示，其中節點偏差坐標z(x,y)為

圖5 板坯平面度波動與分布[33]Fig.5 Blank flatness fluctuation and distribution[33]

(1)

式中：z0為理想板坯表面在厚度方向坐標值；f(x,y)為壁厚測量范圍內隨機分布的值。

圖6 初始板坯的厚度分布[36]Fig.6 Thickness distribution of initial blank[36]

1.2 性能波動特征表征及建模

材料性能是影響金屬板坯塑性成形質量的關鍵因素，板坯在軋制以及再加工(如淬火或焊接)過程中性能(如彈性模量、屈服強度、抗拉強度以及延伸率等)會出現波動，且波動具有離散性與空間分散性[37-38]。國內外學者主要采用概率模型和分布模型來表征性能參數波動特征，并采用節點賦值[39]或子程序開發[40]方法將其耦合到有限元模型中實現板坯性能波動表征。

圖7 主要素分析法流程[44]Fig.7 Process of principal component analysis[44]

Li等[46]將材料彈性模量的空間分布假設為一高斯分布的隨機場，對隨機場的離散采用級數最優線性估值法，即通過將隨機場域離散為一系列節點a1,a2,…,an來降低計算代價，其中隨機場在這些節點處的值由向量z=[y(a1,w),y(a2,w),…,y(an,w)]T表示，避免Karhunen-Loeve級數展開法[47]求解復雜的積分特征值問題。該方法能夠有效實現隨機變量的維度縮減，并實現材料性能波動的空間分散特征表征。

以上概率模型表征方法認為板坯材料性能參數間是獨立的，并把每個分量分別用一維的概率分布進行描述，而分量之間通常不是獨立的關系，表征材料屬性的不均勻性波動的分布模型被提出，如Shi等[48]建立了鋁合金板坯流動應力波動的分布模型，如圖8所示，圖中灰色區域為材料流動應力變化范圍。他們將材料流動應力作為塑性應變的函數，并用一個隨機的比例因子k表示，其變化量為S=k×S(ε)，其中k服從正態分布，S(ε)為應力應變初始表達式。針對金屬板坯殘余應力具有在板坯不同層有不同分布的特征，Zhang等[49]綜合考慮鋁板各部分的材料性能波動情況下，進行了鋁板淬火后沿厚度方向的屈服極限性能差異對鋁板進行了不同預拉伸量的仿真計算，推斷出屈服極限性能的非均勻性極大地影響著預拉伸消除殘余應力的效果。該方法在一定程度上提高了預拉伸后殘余應力的仿真精度，但沒有進一步考慮鋁板彈性模量的性能差異，依然存在預測精度低、分布線形偏差大的問題。實際上彈性模量隨塑性變形的變化而變化，該因素已經被證明對彎曲件的回彈量有很大影響。

圖8 流動應力變化范圍[48]Fig.8 Variation of material flow stress[48]

由于淬火和預拉伸過程均伴隨著塑性變形，為此，秦國華等[50]將預拉伸鋁板整體材料性能參數，泊松比，屈服強度，彈性模量，硬化指數分別代入相關計算公式中，獲得各層的屈服極限、淬火后的彈性應變、等效淬火塑性應變及淬火后的彈性模量。根據各層的數據，通過多項式擬合可得沿厚度方向上的屈服極限曲線表征不同殘余應力分布。在有限元建模中，鋁板采用C3D8R單元進行網格劃分，利用Static General分析步進行分析，鋁板預拉伸后殘余應力云圖，如圖9所示。針對焊接類金屬板坯性能波動特征，Song等[51]和Zhan等[52]分別利用納米壓痕實驗和顯微硬度實驗表征了熱影響區內材料屬性非均質性波動特征，建立了焊縫耦合細分熱影響區本構模型，這類本構模型雖然考慮了熱影響區內材料屬性的非均質波動性，但未考慮連續變化特征。Xing等[39]利用純板坯和焊接混合板坯試樣單向拉伸試驗所獲的數據，基于等效混合法則，并結合接頭顯微硬度連續分布，建立了考慮焊縫、熱影響區和母材性能連續變化的非均質材料本構，確定了如圖10所示的2219鋁合金拼焊板連續本構模型。

圖9 預拉伸后殘余應力云圖[50]Fig.9 Cloud chart of residual stresses after pre-stretching[50]

圖10 2219鋁合金拼焊板連續本構[39]Fig.10 Continuous constitutive model of 2219 aluminum alloy welded blank[39]

2 板坯幾何和性能波動對薄壁件塑性成形的影響

不可避免的板坯幾何和性能波動會導致薄壁件塑性成形中出現缺陷，造成成形件質量不穩定和廢品率升高。為消除或減小薄壁件塑性成形中出現的缺陷，提高成形件質量以及產品合格率，需分析板坯參數波動的影響規律。

目前，關于板坯尺寸(壁厚)、幾何形狀(平面度)波動對薄壁件塑性成形質量的影響規律分析較少。Cui等[32-33]基于慮及板坯尺寸、幾何形狀波動旋壓有限元模型，分析了金屬板坯壁厚、平面度波動特征對薄壁件成形質量的影響。獲得了金屬板坯壁厚波動對薄壁件頭部、中部和口部(圖11) 壁厚分布的影響規律，并給出了板坯選取指導性原則：如需將旋壓件壁厚波動控制在25%范圍內，建議板坯壁厚波動不超過(10%的波動，并且板坯頭部盡量避免偏薄型，口部盡量避免采用偏厚型。同時，也研究了板坯平面度3種波動形式(下凸型、上凸型、翹曲型)和2種波動幅度(±0.5 mm及±1.0 mm)下旋壓所得薄壁件頭部、中部和口部不均勻變形程度的影響規律，發現如需將薄壁件不均勻變形程度控制在0.2 mm范圍內，建議板坯平面度波動不超過±0.5 mm，并選用翹曲型板坯和中心平面度波動小的上凸型坯。

圖11 薄壁成形件頭部、中部和口部位置示意圖[32]Fig.11 Schematic of head, middle and mouth positions of thin-walled forming part[32]

在板坯殘余應力波動影響成形件質量研究方面，Abvabi等[53-54]建立了包括板坯減薄制坯和板坯軋制成形的模型，并以此研究了制坯過程引入的殘余應力對軋制成形過程的影響，研究結果表明，與不考慮殘余應力的模型相比，聯合模型對軋制過程中形狀缺陷的預測更為準確。Weiss等[55]在板坯厚度方向上設置殘余應力分布，不同厚度下殘余應力分布如圖12所示，采用有限元法預測板坯在軋制前以及軋制壁厚減薄1.4%時材料彎曲過程中縱向應力的演化。研究發現殘余應力對材料變形過程中的彈塑性轉變有很大影響，并導致材料在隨后的彎曲成形中趨于軟化及使屈服應力降低。秦國華等[50]在考慮鋁合金彈性模量變化的基礎上，通過鋁合金在不同拉伸率下的拉伸力學實驗，獲得了彈性模量-塑性變形的曲線，極大地改善了預拉伸過程的仿真模型，大幅度提高了預拉伸軋制方向殘余應力的預測精度，實現預拉伸后殘余應力分布曲線特征的實際趨同性。Li等[56]通過實驗和有限元研究分析了考慮初始板坯參數波動的2219鋁合金薄板淬火時的變形行為及成形機理。結果表明，淬火后薄板的變形形式主要有馬鞍形、鏟形和拱形3種形狀。這些結果將為先淬火后塑性成形的多工步工藝中的變形調控提供參考。

圖12 板坯減薄不同厚度時殘余應力分布[55]Fig.12 Residual stress distributions for different thickness reduction[55]

在拼焊金屬板對塑性成形質量影響方面，Adamus和Lacki[57]研究了由鈦合金組成的拼焊板厚度變化對成形質量的影響。龔志輝等[58]研究發現在差厚拼焊板沖壓過程中，忽略坯料階梯形狀會影響拼焊板沖壓成形，從而影響實際焊縫線形成的位置及形狀。雷新鵬[59]開展了2219鋁合金拼焊板旋壓成形大型薄壁異型曲面構件研究，發現構件口部壁厚薄、直徑大，采用一道次拼焊板成形凸緣容易起皺，多道次強旋普旋結合成形能成功旋制出拼焊板薄壁異型曲面構件，如圖13所示，①～⑤分別為旋壓各道次成形后異型曲面構件大端輪廓形狀示意曲線。

圖13 拼焊板薄壁異型曲面旋壓成形[59]Fig.13 Thin-wall special-shaped spinning with tailor-welded blanks[59]

3 慮及板坯幾何和性能波動的薄壁件塑性成形不確定性分析與優化

為使成形件質量指標對波動因素的敏感性降至最低，獲得較好的成形件質量或者合格率等規定目標，必須在工藝設計階段將這些波動等不確定性因素納入考慮，針對不確定性因素的研究通常采用不確定性分析以及穩健優化的方法[60]。在慮及參數波動的不確定性分析及穩健優化研究中，學者們將參數波動定義為不確定性或噪聲。不確定性(噪聲)參數按照來源性質可以分為三類[61-63]：隨機不確定性、認知不確定性以及誤差(數值不確定性)。隨機不確定性以及誤差來源于系統固有的偶然性，一般采用概率論和隨機理論表征；認知不確定性來源于知識的不完備或缺乏相關信息，采用非概率方法，如：證據理論、模糊集、區間理論、隨機集和概率盒等表征。不確定性分析方法有蒙特卡洛仿真、隨機響應面法、多項式混沌展開法、基于可靠性分析的方法[64]以及Du等[65-66]提出的系統不確定性分析法和并行子系統不確定性分析法。穩健優化方法大體上可分成兩類：第一類以經驗或半經驗設計為基礎，如田口方法、響應面法、雙響應面法、廣義模型法等；第二類與優化技術相結合，主要有容差模型法、容差多面體法、隨機模型法、靈敏度法、以及混合穩健設計等[67]。學者們綜合地采用上述方法對慮及板坯幾何和性能波動的薄壁件塑性成形過程進行了不確定分析與優化分析。

Kleiber等[68]以成形極限圖為約束條件，利用響應面方法、可靠性理論方法分析塑性成形過程中由于摩擦、材料性能、厚度和壓邊力等波動的影響下，成形過程中板坯失效的概率。Zhang等[69]將響應面法與概率設計相結合，以零件的拉深成形為例，將材料參數視為不確定性因素，在給定坯料形狀和模具的條件下，利用概率設計的

方法獲得了最佳的壓邊力和摩擦系數組合。張驥超等[70]為了得到隨機因子發生波動時對產品成形質量的影響，以側圍外板沖壓成形過程為例，結合有限元模擬仿真技術、試驗設計方法、響應面模型法，獲得了在材料參數不發生波動的情況下的最優工藝參數；并同時通過蒙特卡洛模擬法分析了質量評價指標的均值與標準差，最后通過6σ(σ水平值大小是用來評價產品特性好壞的綜合性標準，其數學意義為標準差，可用來衡量百萬件產品的不良率)穩健優化方法獲得了穩健性最好的工藝參數。孫光永等[71]等提出了構造雙響應面模型的思想，分別建立了產品特性的均值與標準差的響應面代理模型；以及約束的均值和方差的響應面代理模型；在構造出代理模型的基礎之上，結合6σ質量管理思想和建立的雙響應面代理模型，構造了基于σ質量管理的板坯成形質量多目標穩健優化模型。穩健優化結果表明板坯成形質量的穩健性得到了顯著性的提高。Lafon等[72]針對DP780鋼U形板拉深，考慮材料性能屈服強度，抗拉強度以及壁厚的波動性，采用蒙特卡洛響應面建立波動參數與成形指標間模型，采用隨機優化算法獲得穩健優化問題的解(帕累托前沿)，優化結果表明通過控制成形工藝參數壓邊力可以減小U形板的回彈效應，減小板坯參數及工藝參數波動的影響。上述采用多項式響應面模型表達形式直觀、操作方便，但若參數較多，采用多項式響應面時，響應面方程較為復雜，反而降低預測精度。

由于響應面法作為代理模型時對多參數問題預測精度低的局限性，有些學者引入了Kriging代理模型方法，該模型在描述非線性程度較高的問題中具有更好的預測效果[73]。黎凱等[41]在金屬板坯沖壓穩健優化過程中，考慮材料性能波動的情況，采用Kriging方法[74]建立拉裂、起皺及平均減薄率與設計參數之間的代理模型。以拉裂、起皺為基礎的約束條件，以平均減薄率為基礎的優化目標，通過蒙特卡羅模擬法分析不確定性因素下平均減薄率的均值和方差，采用遺傳算法對問題進行求解，結果表明考慮材料性能波動以及代理模型波動的穩健設計方法能有效地降低拉裂、起皺約束失效概率，提高沖壓件成形質量和工藝穩健性。李方義等[75]將拉深成形中的摩擦因數作為波動參數，采用非線性區間數值規劃對其進行描述，以厚度不均程度最小和起皺最小為目標函數，采用Kriging近化模型提高優化效率，基于多目標遺傳算法和序列二次規劃算法的混合優化算法獲得了壓邊力和拉深筋阻力的Pareto最優解。胡靜等[76]針對板坯拉深成形工藝中設計變量波動的影響，將穩健設計與板坯塑性成形有限元仿真、代理模型相結合，提出了基于Dual-Kriging模型的穩健設計方法，并將其運用到盒形件的壓邊力、凸模半徑、摩擦系數穩健設計中，提高了方盒件成形質量的穩健性。謝延敏[77]為減少沖壓成形過程中波動因素引起的成形質量波動，同時克服傳統的靜態代理模型方法全局近似精度低的問題，提出基于動態Kriging 模型的沖壓成形工藝穩健設計方法，該方法可以對模型進行優化時采用全局優化自動搜索算法進行求解，不斷通過試驗設計方法對樣本和代理模型進行更新提高代理模型的精度。優化結果表明，將動態Kriging模型與穩健設計方法結合應用到板坯沖壓成形中，對零件的最終質量有較好的控制效果。

采用最短距離法評估不確定性及穩健性方面，Shi等[48]提出了一種結合有限元法的不確定性分析和工藝優化方法，并在金屬旋壓工藝中得到了應用。在對材料流動應力、板坯壁厚和旋輪進給率3個隨機波動變量進行概率建模的基礎上，采用蒙特卡羅響應面法和拉丁超立方抽樣構造響應指標(成形件最小厚度和總旋輪力)與波動參數間代理方程即響應面。進一步采用最短距離法[78]來研究響應指標的概率分布對系統評估分析，以研究響應超出所需邊界時的故障概率，采用控制變量法[79]對工藝響應進行優化以符合3σ質量要求。Rahman和Wei[80]提出了一種利用最可能點作為參考點的單變量方法來近似多元函數，以預測結構和機械系統在隨機載荷、材料性能和幾何形狀變化下的失效概率。但是最短距離法正態化時在設計點累積函數和密度函數當量轉換時的誤差較大[81]。

為進一步減小代理模型誤差以及獲得更穩健的可靠解，眾多其他不確定性分析及穩健優化方法被提出，如Sahai等[82]以回彈最小為目標，板坯厚度、模具間隙、彈性模量及屈服強度為不確定性因素，應用序列優化及可靠性評估法對翻邊工藝進行了參數優化。湯禹成和陳軍[83]針對高強度鋼板拉伸成形中存在的噪聲因素，提出了基于支持向量機和重要度抽樣的板坯成形工藝穩健設計方法，結合優化算法求解既滿足質量可靠性又保證質量目標的最佳成形工藝參數。Jiang等[84]將摩擦系數作為U形件拉深成形過程中的不確定因素，回彈量作為目標函數，基于非概率不確定優化方法，獲得了優化的臺階型變壓邊力曲線。田少許[60]提出了一種基于序列近似的薄板拉深成形變壓邊力設計方法。變壓邊力為設計變量，薄板拉深成形質量評價指標為目標函數和約束，構建了薄板拉深成形變壓邊力為多目標優化模型，基于多寬度RBF神經網絡和序列采樣策略建立了關于目標函數和約束的序列近似模型，在此基礎上，采用遺傳算法對薄板深拉深成形變壓邊力設計問題進行優化求解。這些不確定性分析及穩健優化方法的計算精度得到了提高, 但精度的提高往往以犧牲計算效率為代價，需針對工程設計選擇合適的不確定性分析與穩健設計的方法。

4 結論與展望

用于塑性成形的大型金屬板坯存在不可避免的幾何以及性能波動顯著增加復雜薄壁件塑性成形中變形的復雜性，導致成形質量及成形極限下降，極大制約了大型薄壁件的精確成形。從板坯幾何和性能波動的表征及建模、板坯幾何和性能波動對薄壁件塑性成形的影響以及慮及板坯幾何和性能波動的薄壁件塑性成形不確定性分析與優化等等方面綜述了相關研究進展。同時，基于這些方面，考慮未來可能的研究方向有：

1) 金屬板坯幾何及性能波動參數測量、多尺度表征方法及建模

金屬板坯成形前要經歷鑄造、改鍛、軋制、擠壓、拉拔或卷焊等多個工序和道次的復雜熱力加載制備過程，設備工藝參數擾動、工裝誤差、模具損耗等產生的加工公差，往往不可避免導致板坯出現幾何及性能參數波動、微觀組織波動等現象。為建立精準模型并指導薄壁件精確成形，需要進一步優化波動參數測量技術，探究板坯幾何和性能波動特征以及微觀組織波動耦合的全尺度表征新方法；同時，基于參數波動特征表征，建立高效精確的全尺度參數波動的薄壁件塑性成形有限元模型。

2) 金屬薄壁件塑性成形過程中參數波動因素測量及耦合作用分析

金屬薄壁件塑性成形過程中波動的因素多，測量難，且具有時變的特征。目前多數研究僅考慮板坯幾何及性能等少數成形參數的不確定性并假設參數的波動為正態分布，但是實際成形過程中，模具參數、工藝參數、摩擦接觸狀態下多場加載條件以及環境溫度也會出現波動，且波動概率分布函數可能是非正態分布。因此，需要結合實驗測量方法、概率統計、隨機模擬或模糊理論等，深入系統研究初始板坯、成形過程和環境參數等物理性波動的測量及其耦合作用規律。

3) 金屬薄壁件成形過程中不確定波動傳遞規律和預測

金屬薄壁件成形是多重非線性過程，不確定性因素貫穿整個成形過程，如初始板坯幾何及性能波動的不確定性，成形過程中成形參數波動的不確定性；對成形過程進行不確定性分析及優化過程中的統計模型樣本容量帶來的波動、建立的有限元模型自身數值計算波動、以及參數與成形質量間代理模型波動等的不確定性。上述不確定性因素如何傳遞，對成形過程及成形件質量及精度的影響也尚未得到重視。因此，需要結合實驗設計、精確抽樣方法、智能優化以及專業質量預測系統等，深入研究復雜薄壁金屬件塑性成形過程中不確定性波動傳遞規律和預測。

4) 慮及參數波動的不確定性或穩健性的多參數多目標多約束優化設計算法和方法

各國學者相繼提出通過主成分分析法、敏感性分析法、試驗設計對成形參數進行影響程度分析的同時采用回歸模型、響應面分析法、支持向量機、神經網絡方法分析建立成形參數與成形質量指標間的代理模型并分析其的影響；同時在大數據和計算機高速發展的影響下，優化方法也將更大程度地依賴于機器學習以及仿真算法等，如蟻群算法、模擬退火法等已經應用于過程系統的優化過程中。但是金屬薄壁件成形過程設計是多參數多目標多約束的非線性優化設計問題，并且塑性變形具有時變性和復雜性特征，因此，如何提高代理模型的預測精度并發展基于不確定性或穩健性分析的高效可靠性和穩健性優化算法，是慮及參數波動塑性成形中仍需探索的方向。

5) 慮及參數不確定性波動的金屬薄壁件精密塑性成形質量控制

成形參數不確定性波動將導致成形過程中變形狀態表現出時變特征，進而積累影響整體成形過程，發展在線檢測與動態調控方法以實時調控成形狀態，控制成形質量是未來發展趨勢。即，開發慮及參數波動的金屬薄壁件精密塑性成形特征實時測量與表征系統，該系統可以實時感知成形狀態，并將其數據化處理存儲；建立成形條件與成形狀態間關系模型，并基于預期成形質量綜合評價指標，采用優化算法獲取與參數波動匹配的工藝方案及規程；將匹配方案及規程發送到制造執行系統，并按之組織生產，實現在線檢測與動態調控的成形成性一體化制造。