超大规格气阀件的电镦工艺是一个涉及电热力多场耦合的电热加工工艺,工艺参数繁多,如加载电流,镦粗力,砧子缸后退速度等。这些工艺参数相互影响且各种参数的自由组合会产生不同的电镦结果,这大大增加了工艺数据管理和工艺参数设计的难度。为了从历史电镦工艺案例中提取电镦工艺参数设计经验,本文设计开发出一套电镦成形工艺数据管理系统,该系统具备查询历史电镦案例和对比不同电镦案例中的加载工艺参数特点和电镦结果的功能。进一步地,为了解决电镦工艺参数难以设计的问题,本文提出了一个电镦工艺参数自动设计方法。该方法包括三个步骤。首先设计电镦初始状态工艺参数,该过程的设计通过BP神经网络实现,将已经成功的15种不同规格气阀件的电镦案例作为神经网络的训练源数据,可以预测出新气阀件的电镦初始状态工艺参数;第二步是电镦持续加载工艺参数的设计,此部分是通过案例推理的方法实现,将几个不同规格的气阀件作为代表进行大量模拟探究,归纳出每一种规格气阀件所对应的电镦加载模式,将这些不同规格气阀件的不同加载模式下的模拟结果录入进数据库中形成一个案例库,通过检索新气阀件的杆径和选择加载模式来获取相应的镦粗位移分段、电流和力的增加以及减小梯度、电流和力的峰值位置,再结合前面设计的初始状态工艺参数即可初步完成电镦持续加载工艺参数设计;第三步,通过植入自反馈镦粗力调节子程序于电镦有限元模型中,对电镦工艺参数进行微调,借助有限元模拟自动找到在稳定聚料过程中最匹配的电镦电流和镦粗力,最终完成电镦工艺参数自动设计。接下来,将以上的电镦参数自动设计流程植入到一个整体系统中,进而完成超大规格镍基超合金气阀电镦工艺参数规划系统开发。最后,本文以一根直径为55mm的气阀件的电镦工艺设计为例对该系统进行应用评估,结果表明该系统设计的电镦方案合理,且能保证电镦过程的平稳进行。