锻造工艺学与模具设计的完美结合是现代制造业实现高精度、高效率、低成本生产的核心路径。两者协同优化能够充分发挥材料塑性变形特性与模具结构功能的双重优势，通过科学调控成形参数、优化模具型腔设计及材料选择，实现金属流动规律与模具承载能力的动态匹配。这种结合不仅提升了锻件的尺寸精度、表面质量及力学性能，还显著延长了模具使用寿命，降低了生产成本。以汽车轮毂锻造为例，采用数值模拟优化的预锻模具设计与热锻工艺参数组合，可使材料利用率提升至95%以上，模具维修周期延长3倍以上。

锻造工艺学与模具设计的协同优化机制

锻造工艺学聚焦金属塑性变形过程中的应力-应变关系、温度场分布及组织演变规律，而模具设计侧重于型腔结构强度、散热特性及脱模机构创新。两者的结合需建立以下协同机制：

• 基于有限元分析的多物理场耦合仿真，实时同步计算金属流动路径与模具受力状态
• 采用参数化设计平台，实现锻造温度、压力、速度与模具间隙的联动控制
• 开发模块化模具组件，通过标准化接口适应不同工艺方案的快速切换

关键工艺参数与模具结构的量化对应关系

通过正交试验与失效分析，建立锻造参数与模具性能的量化模型：

典型锻件的工艺-模具协同设计方案对比

针对齿轮轴、连杆、涡轮盘三类典型锻件进行多方案验证：

在航空发动机涡轮盘制造中，采用随形冷却通道模具设计，结合自适应加载路径控制，使温度梯度从传统方案的45℃/mm降至18℃/mm，残余应力降低76%。同步开发的钨钢-高温合金复合模具，在1200℃工作环境下抗蠕变性能提升3倍，单套模具成形件数突破15000件。

智能化协同设计的技术实现路径

基于数字孪生技术的工艺-模具协同系统构建需要：

• 建立包含12类金属材料、8种典型模具结构的知识图谱数据库
• 开发集成LS-DYNA与AutoForm的混合仿真平台
• 部署IOMT传感器网络，实现模膛温度/压力/位移三闭环控制

某重型卡车曲臂生产线应用该技术后，模具设计周期从45天缩短至12天，首件合格率从68%提升至93%，综合制造成本下降28%。其中，基于神经网络算法的飞边预测模型将材料消耗控制在理论净重的102.3%以内，模具热疲劳裂纹发生率降低81%。

当前技术融合仍面临三大挑战：复杂曲面模具的拓扑优化算法效率不足、多物理场耦合计算的收敛性控制、现场环境振动对精密测量的影响。未来发展方向应聚焦于量子计算辅助的超大规模仿真加速、原位自感知模具材料的开发、以及数字孪生系统的虚实迭代优化机制建设。