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文檔簡介
1、板料沖壓成形是一種十分重要的金屬塑性加工方法,廣泛應(yīng)用于汽車、航空、航天等領(lǐng)域。由于板料成形需要經(jīng)歷復(fù)雜的變形過程,因此合理地確定成形工藝對(duì)提高產(chǎn)品的質(zhì)量和保證生產(chǎn)的穩(wěn)定性具有至關(guān)重要的作用。當(dāng)前,制造業(yè)以縮短產(chǎn)品開發(fā)和制造周期、降低產(chǎn)品開發(fā)費(fèi)用以及減輕產(chǎn)品重量作為競爭目標(biāo),所以,板料成形工藝與模具的優(yōu)化設(shè)計(jì)問題受到各國工程和研究人員的日益關(guān)注。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和有限元理論的發(fā)展,利用數(shù)值模擬對(duì)板料成形進(jìn)行優(yōu)化可以減少試模
2、費(fèi)用,降低實(shí)驗(yàn)成本和提高生產(chǎn)效率,但進(jìn)行數(shù)值模擬時(shí)往往具有盲目性,這就造成時(shí)間和成本的大量消耗,有時(shí)甚至不能得到滿意的優(yōu)化結(jié)果。板料成形通常要滿足不拉裂、不起皺以及回彈小等多個(gè)要求,而傳統(tǒng)的簡單加權(quán)法不能很好地解決板料成形中的多目標(biāo)優(yōu)化問題。基于以上問題,本文開展了以下幾個(gè)方面的研究工作,并取得了相關(guān)的研究成果。
為了提高基于數(shù)值模擬的板料成形優(yōu)化問題的建模精度,本文通過比較四種主流近似模型方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了用于板料成形
3、的徑向基函數(shù)(RBF)近似模型方法。運(yùn)用測試函數(shù)對(duì)在不同樣本數(shù)量與不同核函數(shù)形式下所建立的近似模型的精度進(jìn)行對(duì)比研究,得出逆多二次函數(shù)與高斯函數(shù)作為核函數(shù)分別在大樣本和小樣本情況下精度最高的結(jié)論,并驗(yàn)證了徑向基函數(shù)近似模型方法能夠兼顧效率與精度。將該方法用于帶法蘭圓筒件成形過程的優(yōu)化,建立了壓邊力和摩擦系數(shù)對(duì)法蘭外緣輪廓均勻程度和極限拉深深度影響的近似模型,得到了精度較高的近似模型。
為了節(jié)省對(duì)板料成形近似模型的優(yōu)化時(shí)間,
4、本文介紹了四種主流的多目標(biāo)遺傳算法,通過對(duì)各種算法優(yōu)缺點(diǎn)的比較,選擇NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法作為本研究的優(yōu)化算法。NSGA-Ⅱ采用種群排序方法、精英策略和二元錦標(biāo)賽選擇方法等有利措施,使得整個(gè)算法更加完善,具有更加優(yōu)越的優(yōu)化性能。通過運(yùn)用3個(gè)不同類型的函數(shù)對(duì)NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行測試,結(jié)果表明NSGA-Ⅱ是一種高效的優(yōu)化算法,適合大型工程問題采用。
本文提出基于徑向基函數(shù)和NSGA-Ⅱ多目標(biāo)遺傳算法的板料成形過程優(yōu)化的RB
5、F-NSGAⅡ方法,并通過在Matlab7.5平臺(tái)上編制程序來現(xiàn)實(shí)這一方法。該方法的基本原理是:通過拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),利用徑向基函數(shù)近似模型方法建立起設(shè)計(jì)變量與設(shè)計(jì)響應(yīng)之間的非線性關(guān)系,并通過NSGA-Ⅱ算法對(duì)近似模型進(jìn)行尋優(yōu),得到Pareto解,從而得出最佳的參數(shù)組合。
將RBF-NSGAⅡ方法應(yīng)用于板料成形工序中,通過兩個(gè)實(shí)例分別說明了RBF-NSGAⅡ方法在坯料優(yōu)化和工藝參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用流程。每個(gè)實(shí)例中都涉及到
6、問題描述、設(shè)計(jì)變量和約束條件的選擇、目標(biāo)函數(shù)的定義、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和RBF-NSGAⅡ方法優(yōu)化幾個(gè)方面的內(nèi)容。實(shí)例驗(yàn)證了該方法在板料成形工序應(yīng)用中的可行性和有效性。
將RBF-NSGAⅡ方法應(yīng)用于板料回彈優(yōu)化中,并通過兩個(gè)實(shí)例說明了RBF-NSGAⅡ方法在板料回彈優(yōu)化中的應(yīng)用流程,實(shí)例l通過優(yōu)化工藝參數(shù)來控制成形后的回彈,實(shí)例2通過優(yōu)化拉延筋來控制覆蓋件的切邊回彈。每個(gè)實(shí)例中都涉及到問題描述、設(shè)計(jì)變量和約束條件的選擇、目標(biāo)函數(shù)的
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