基于克里金模型和NSGA-Ⅱ的汽车内板成形参数优化

目的 针对某汽车后背门内板冲压成形过程中易产生破裂和回弹等问题,提出了一种基于克里金模型和多目标遗传算法的优化策略。方法 研究摩擦因数、压边力和拉延筋阻力系数对产品最大减薄率和最大回弹量的影响,并确定了参数的拉丁超立方抽样区间。在抽样区间内抽取25组样本,利用数值模拟获取样本的最大减薄率和最大回弹量,并用克里金模型构建样本的响应模型。采用多目标遗传算法对响应模型进行优化,得到了帕累托前沿最优解集;从最优解集中选取了一组合适的工艺参数作为最优解,并进行了数值模拟和生产试制。结果 拉延筋阻力系数、压边力和摩擦因数对最大回弹量和最大减薄率的影响都具有较大的非线性,最大减薄率和最大回弹量存在一定的矛盾关系。综合考虑回弹量和减薄率得到的最优参数如下：摩擦因数为0.12、压边力为1 700 kN、拉延筋阻力系数为0.26。数值仿真结果表明,使用优化后的工艺参数能够避免板料开裂并且显著降低回弹量。生产试制结果表明,使用优化后的工艺参数能够得到表面质量良好、无破裂及起皱缺陷的零件。结论 应用该优化策略能够控制成形质量、减少试模次数、降低生产成本。     

某大曲率薄壁件成形参数优化

目的 根据某大曲率薄壁件形状需求,以最大减薄率为优化目标,采用数值模拟与响应面相结合的方法对其成形的工艺参数进行优化,以得到合格的零件产品。方法 首先,研究压边力、拉延筋阻力、摩擦因数、冲压速度等单因素参数对最大减薄率的影响规律。根据规律变化确定正交试验的参数范围,并对正交试验结果进行极差分析,确定本次板料冲压成形有限元分析的工艺参数对最大减薄率影响大小的排序为：摩擦因数>压边力>拉延筋阻力百分比>冲压速度;根据极差分析结果,选定对最大减薄率影响较小的冲压速度为3 000 mm/s、其他3个工艺参数为变量进行再次优化,以摩擦因数、压边力、拉延筋阻力为优化对象建立响应面。结果 通过响应面预测结果可知,摩擦因数为0.09、压边力为409.730 kN、拉延筋阻力为32.384%时,最大减薄率得到最小值7.926%。将该组工艺参数进行模拟,得到最大减薄率为9.40%,与响应面预测值仅相差1.474%,相对误差率为15.68%。结论 经过试验验证,试验和优化的数值分析结果吻合较好,最大减薄率仅相差0.60%,证明了该方法的可行性。     

基于GA–BPNN的圆筒形件多步冲压成形工艺参数优化

目的 研究精密多步冲压成形过程中圆筒形件出现的成形性问题。方法 基于正交试验设计和极差分析方法、BP神经网络建模以及遗传算法得到最优工艺参数,研究制件成形过程中相关工艺参数对减薄率的影响。结果 通过正交试验设计和极差分析,获得各参数对极大减薄率的影响主次顺序为拉延摩擦因数>拉延压边力>反拉延摩擦因数>反拉延压边力,相对最优工艺参数如下:拉延摩擦因数为0.200、反拉延摩擦因数为0.100、拉延压边力为50 kN、反拉延压边力为30 kN。极大减薄率的仿真极值为0.144 4、极小减薄率的仿真极值为?0.127 7;以极大减薄率为成形质量评价指标,经BP神经网络建模并结合遗传算法寻优,获得最优工艺参数如下:拉延摩擦因数为0.200、反拉延摩擦因数为0.159、拉延压边力为55 kN、拉延压边力为40 kN,极大减薄率预测值(0.134 9)与仿真值(0.140 1)的相对误差仅为3.7%,优化后的制件成形质量良好。结论 所提出的方法对量化调整制件的成形工艺具有良好的工程应用价值。     

三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺参数优化EI北大核心CSCD

基于误差反向传播(BP)神经网络与改进的遗传算法建立三维针刺C/C-SiC复合材料预制体工艺优化的代理模型,获得针刺工艺参数与复合材料刚度性能之间的关系。利用BP网络实现复合材料刚度性能预测,BP网络的预测值与有限元计算结果吻合程度较好,模型训练误差最大为0.526%,测试数据误差最大为0.454%,BP网络预测精度高。对传统遗传算法的遗传策略和优化策略进行改进,利用两种改进的遗传算法对针刺工艺参数进行优化。优化后的工艺参数显著提高了材料的刚度性能,其中面内拉伸模量分别提高了11.07%和11.48%,面外拉伸模量分别提高了49.64%和48.13%,复合材料的综合刚度性能分别提高18.17%和18.21%。     

电动汽车电池包铝合金顶盖拉延成形分析及工艺参数优化

目的 解决轻薄铝合金电池包顶盖拉延成形过程中的工艺质量问题。方法 采用Autoform软件对顶盖拉延成形过程进行仿真分析,在单一条件下分别研究压边力、冲压速度、凹凸模间隙以及摩擦因数对顶盖拉延成形规律的影响。以最大减薄率和最大增厚率为评价指标,通过对以上4个工艺参数进行正交实验优化,且采用正交综合评分法分析实验数据,得出影响评价指标的4个因素的主次关系(冲压速度>压边力>摩擦因数>凹凸模间隙)以及最优工艺参数。结果 最优工艺参数如下:冲压速度为1000 mm/s,压边力为800 kN,摩擦因数为0.12,凹凸模间隙为1.26 mm。采用最优工艺参数进行拉延成形实验验证,实验后测量实物顶盖,实际最大减薄率为14.3%,最大增厚率为8.6%。与仿真值比较,顶盖的实际最大减薄率误差为8.9%、最大增厚率误差为7.5%,实际值与仿真值之间的误差合理。结论 在实际生产中,该工艺参数优化的方法能够为后续轻薄铝合金顶盖的生产制造提供有价值的指导。     

前围外板的冲压工艺设计及成形分析

目的解决汽车覆盖件因为冲压变形复杂,成形工艺参数难以确定的问题。方法分析了汽车前围外板的成形工艺,研究了复杂型面拉深模具的型面设计,以有限元分析软件AUTOFORM为平台,对其冲压成形过程进行了数值模拟。根据模拟结果(成形极限图、材料流动分布及材料变薄率)对拉延型面及工艺参数进行了优化。结果所得零件材料最大减薄率为17.3%,在SPCE(t=0.8 mm)材质减薄率安全范围内(18.7%),消除了成形过程中的暗伤开裂风险,成形结果得到了大大改善。结论 CAE仿真能够预测零件成形过程中存在的缺陷,优化工艺参数,指导模具设计工作。将优化结果用于指导实际生产,得到了符合质量要求的拉延零件。     

超声波喷丸成形工艺参数优化及弧高值预测

超声波喷丸成形弧高值是多个工艺参数共同作用的结果,成形工艺参数的选择及对弧高值的准确预测成为难点.本文结合正交试验法和有限元分析软件ABAQUS对不同超声波喷丸工艺参数条件下的喷丸成形过程进行数值模拟分析,研究撞针速度、撞针直径、成形轨迹间矩、喷丸区域宽度对带筋板喷丸成形弧高值的影响.对试验结果进行极差分析,探讨了喷丸工艺参数对喷丸成形弧高值的影响程度,得到较优的超声波喷丸成形工艺参数组合方案.利用正交试验得到的数据作为神经网络的训练样本,建立输入为带筋板超声波喷丸成形工艺参数,输出为成形弧高值的BP人工神经网络模型,对喷丸成形弧高值进行预测.通过样本检验该BP网络模型的准确性,实验结果数据与预测数据之间的最大误差为4.69%,从而BP神经网络能够有效代替数值模拟方法预测其弧高值,缩短工艺设计时间,提高设计效率.     

基于PSO–BP–GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

目的 为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO–BP–GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法。方法 选取工艺参数（激光功率、扫描速度、送粉速率）为优化变量、熔覆层质量（稀释率、显微硬度、热影响区深度）为优化目标,根据正交试验结果建立PSO–BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合。结果 PSO–BP神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过6%,最优工艺参数组合如下：激光功率为2 158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了70.4%、显微硬度增大了25.4%、热影响区深度减少了41.8%。结论 该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴。     

基于 AUTOFORM 的汽车前围横梁连接板的数值分析与实验研究

目的分析汽车前围横梁连接板的冲压成形过程。方法以板料成形非线性分析软件AUTOFORM为平台,对汽车前围横梁连接板的冲压成形过程进行CAE分析。根据模拟结果(成形极限图、材料流动分布及材料变薄率),对拉延型面及工艺参数进行了优化。结果所得零件材料最大减薄率为14.6%,在B340LA(t=1.0 mm)材质减薄率安全范围内(16.9%),零件型面球化处角部无暗伤及拉裂,翻边处材料流动均匀,无开裂风险,成形结果得到大大改善。结论 CAE仿真能够预测零件成形过程中存在的缺陷,优化工艺参数,指导模具设计工作。最后将优化结果用于指导实际生产,得到了符合质量要求的零件。     

铝合金马鞍形件充液成形工艺模拟分析

目的研究板材充液成形柔性制造高精度、高质量马鞍形件的工艺方法。方法利用有限元动力学显示分析方法,对充液拉深和液压胀形两种成形工艺方案进行分析,并对比分析减薄率和成形极限图判断工艺方案的合理性。结果针对铝合金马鞍形件,通过对比分析2种方案,充液拉深工艺中的最大减薄率达到14.3%,液压胀形最大减薄率为7.2%,位置均在型面补充件的顶部,2种方案的成形极限都在安全区域内,未见破裂现象。结论通过工艺模拟分析,得到对铝合金马鞍形件,采用一模两件液压拉深成形工艺较合理,成本较低,加工周期短,加工效率高,成形精度高。     

基于神经网络的电弧增材制造铝合金力学性能预测

目的 预测不同工艺参数下电弧增材制造铝合金的力学性能。方法 通过实验建立了电弧增材制造6061铝合金及Ti C增强6061铝合金力学性能的数据集,并建立了一种以焊接电流、焊接速度、脉冲频率、TiC颗粒含量为输入,以屈服强度和抗拉强度为输出的神经网预测模型,对比了反向传播神经网络(BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)3种预测模型的精度。结果 与BP模型和PSO-BP模型相比,GA-BP预测模型具有更好的预测精度。其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R²)为0.93,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为2.35,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.67;预测Ti C增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R²高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论 BP、PSO-BP、GA-BP 3种神经网络模型可以用来预测电弧增材制造...     

一种基于改进MCMC算法的模型修正方法

标准马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法不易收敛、拒绝率高,使其应用受到限制。在贝叶斯方法中引入最大熵值法来估计参数的后验概率密度函数最大值,进而将布谷鸟算法中新鸟巢更新的思想融入Metropolis-Hasting(MH)抽样算法得到改进的MH抽样算法,同时使用支持向量机(SVM)建立待修正参数与有限元模型输出之间的代理模型,以提高模型修正的计算效率。分别使用三自由度线性系统和平面桁架模型来验证本文方法的有效性,结果表明:修正后样本的马尔可夫链混合性能好,停滞概率低,修正后参数相对误差均小于2%。     

基于神经网络遗传算法的深腔型零件拉深工艺参数优化

目的 解决冲压成形中工艺参数优化难的问题.方法 以一种深腔型零件的冲压成形为例.首先,借助灰度关联分析法对有限元中的工艺参数进行分析,获取该零件冲压成形中影响成形质量的2个主要因素——冲压速度和压边力.其次,借助拉丁超立方抽样法对上述2个因素进行随机取样,并借助DYNAFORM软件对其进行逐一模拟.再次,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄作为输出,训练在MATLAB中建立的BP神经网络,并借助遗传算法对其进行寻优.结果 最优成形压边力为1.372 MN,最优加载速度为1.5366 m/s.结论 与神经网络遗传算法预测相比,有限元结果的相对误差小于2％,零件试制结果的相对误差小于6％,该方法有较高的预测精度.     

基于灰色关联分析及GA BP模型的岩体爆破块度预测

在土石坝筑坝材料的爆破开采过程中,准确预测岩体爆破块度并进行块度控制,可保证土石坝的填筑质量。结合长河坝工程的过渡料现场爆破试验,采用灰色关联分析法分析影响爆破块度的主要因素,以此选取孔距、不均匀系数等分别作为预测模型的输入、输出参数,并采用遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络,建立了预测爆破块度的GA-BP模型。该模型的工程应用结果显示,不均匀系数C_u、曲率系数C_c、分形维数D预测值的平均相对误差分别为5.918%、8.862%、2.867%,且预测级配曲线的线形及走向均与实际结果较为接近,表明预测效果良好。对比GA-BP模型与BP网络的预测结果发现,GA-BP模型预测值的平均相对误差更小,表明总体上GA-BP模型优于BP网络。     

TA15/Ti2AlNb四层空心舵翼超塑成形/扩散连接工艺研究

目的 研究TA15/Ti2AlNb异种合金四层空心舵翼件成形/扩散连接工艺,获得合理的工艺参数,掌握塑性变形和扩散连接规律,推动异种合金轻量化中空结构件的应用。方法 采用MSC.Marc有限元仿真了TA15/Ti2AlNb异种合金四层空心舵翼超塑成形/扩散连接工艺过程,根据2种材料的高温变形规律优化出气压加载曲线,开展了空心舵翼的超塑成形/扩散连接实验研究,测试了舵翼的壁厚分布,分析了焊缝的金相组织。结果 成功制备了TA15芯板直立筋良好、三角区宽度仅1.1 mm的四层空心舵翼,面板最大减薄率为20.0%,芯板最大减薄率为54.2%,芯板与面板之间扩散连接区域的焊合率为46.8%～98.6%。结论 超塑成形/扩散连接工艺可制造TA15/Ti2AlNb异种合金空心结构,2种合金高温流动应力的显著差别避免了表面沟槽缺陷,但当整形压力和保压时间不足时,四层结构内各处扩散连接焊合率存在不稳定性。     

汽车隔热罩成形工艺优化及实验

目的建立隔热罩工艺参数与成形质量之间的精确关系。方法对一款汽车底盘用隔热罩进行成形仿真,以压边力、锁模力、摩擦因数、模具间隙为自变量进行四因素四水平的正交试验,获得材料厚度的最大减薄率。结果利用灰色系统理论,计算出了成形工艺参数对目标函数的关联系数及关联度,将优化获得的工艺参数进行了有限元模拟及实验验证。结论成形后的隔热罩质量得到显著提高。     

最小二乘支持向量机在瞬变热环境实验研究中的应用

瞬变热环境下,热反应与环境参数是紧密联系的。本文基于最小二乘支持向量机LS-SVM(LeastSquares Support Vector Machine)理论,结合瞬变热环境下受试者的投票实验数据,试图将这种关系量化,以达到对瞬变热环境下整体热感觉预测的目的。通过样本测试对预测模型的验证结果表明,向冷环境过渡和向热环境过渡中误差﹤0.3的样本比例都达到了90%以上,预测结果较理想,并且预测精度优于BP神经网络所建立的模型。另外,考虑到热感觉的模糊性以及个体化差异造成的影响,还给出了测试样本集在置信水平为95%时的置信区间,能对测试样本的变化区间作出较为准确的判断。