汽车底板的拉延成形是一个高度非线性集合的过程,一旦设计变量不合理,就会导致成形件出现过度减薄、破裂、起皱等质量缺陷。近年来,随着数值模拟技术和优化理论的不断发展,已有许多学者利用数值模拟技术与优化理论的结合对板料拉延成形的缺陷进行预测优化,降低了企业的生产成本。然而,目前人们还没有彻底研究清楚不同因素之间的对板料成形质量的影响规律,以及不同冲压件的几何形状、材料、拉延边界的差异性,因此在生产中,仍旧难以对其进行定量的把控。数值模拟技术和优化理论的结合,对拉延工艺参数进行优化,长期以来仍是该领域的研究热点。本文基于响应面法和遗传算法寻优,借助Dynaform有限元软件平台,以一汽某汽车制造有限公司生产的轻型卡车底板为研究对象,旨在选取最优的工艺,提高其成形质量。本文主要完成以下工作:(1)针对本文研究对象在拉延成形中产生缺陷的原因,应用CAE分析的基本理论对其成因进行分析探讨。(2)利用UG软件和Dynaform软件,对汽车底板进行建模、工艺补充面的设计、拉延筋的设置、工艺参数的调试,以及汽车底板的拉延成形分析。(3)基于工艺参数与汽车底板成形质量的非线性关系,详述了其设计变量选取原则,以及拉延成形质量评价指标,并以最优拉丁超立方抽样方法为基础,构建了汽车底板的响应面优化模型。验证了响应面优化模型的拟合精度,满足于汽车底板成形质量要求。(4)将遗传算法结合响应面优化模型,应用于汽车底板拉延成形中的工艺参数寻优,得到最优工艺参数组合。以最优工艺参数组合为基础,利用Dynaform软件进行仿真验证,以及相关实验平台进行实验验证。通过仿真验证和实验验证,对比优化前后的结果可知,采用上述方法能够有效预测汽车底板的成形性以及优化汽车底板拉延成形的工艺参数。