尾灯安装加强件拉延工艺的动态NSGA-II多目标优化北大核心CSCD

为了提高车辆尾灯安装加强件的拉延成形质量,提出了基于动态NSGA-II算法的多目标优化方法。以减小最大减薄率和起皱趋势函数为目标建立了多目标优化模型,选择4个拉延筋阻力系数和压边力为优化参数,基于有限元法获得了不同条件下拉延件的性能参数。在NSGA-II算法中引入动态拥挤度计算方法,保持了选择染色体的多样性,提高了动态NSGA-II算法的优化能力。使用动态NSGA-II算法求解多目标优化模型,其Pareto前沿解优于传统NSGA-II算法。根据优化后的参数生产了10个试制件,试制件的最大减薄率和最大增厚率的均值均小于厂家产品的均值,且试制件最大减薄率和最大增厚率的标准差较小,实验结果说明:参数优化后的生产质量和稳定性均得到了提高。