基于多重约束模型的折弯工序规划算法

针对复杂折弯件的加工提出了一种基于多重约束模型的工序规划算法。该算法采用启发式搜索中的A*算法将工序规划转换为一般化的最短路径搜寻问题,并使用基于可行性、尺寸精度和生产效率的多重约束模型来优化搜索过程。基于该算法实现了一套工艺规划系统,通过对该系统的测试表明,该算法执行效率高,稳定性好,能够有效减少复杂折弯件的规划时间,尤其对于无法完成最终折弯的工件,规划时间会大幅缩短。     

基于改进鲸鱼优化算法的装配线再平衡方法

针对装配线再平衡问题,建立了可调整产能装配线模型,并提出了改进多目标鲸鱼优化算法进行求解。首先,依据任务分配规则建立以不同需求下的平均工作站数量和平均时间均衡指数为衡量指标的目标函数;然后,在原始鲸鱼算法中使用混沌映射初始化种群,并在鲸鱼搜索过程中引入动态距离控制系数和成对竞争机制来提高算法的收敛速度;最后,与其他方法进行了对比实验,结果表明,所提出的改进算法在Pareto解的数量和质量上优于其他算法,验证了算法的可行性和有效性。     

钣金生产线切断折弯模的设计和调试

介绍了一种用于冷柜门体外壳全自动生产钣金线,能够依次完成切断和折弯两道工序的模具;该模具结构简单,工作过程稳定、可靠,制造成本低廉,生产效率高.     

混合策略改进鲸鱼优化算法在圆柱度误差评定中的应用

机械零件的形位精度对其互换性以及功能质量具有极其重要的影响,其中圆柱度误差是评价回转类零件精度的一个重要指标。设计一种基于混合策略改进的鲸鱼优化算法,以提高圆柱度误差在评定过程中的精度和收敛速度。首先,在初始种群的生成中引入Tent混沌映射和非线性参数,以提高解的质量;其次,为了改善算法的局部搜索能力,在螺旋式位置更新阶段引入一个自适应权重系数;最后,在随机搜寻阶段引入莱维飞行从而提高全局搜索能力。通过采用不同优化算法的实验和结果对比分析,提出的算法在圆柱度误差评定精度和速度方面均有一定提升。     

金属板料机器人折弯单元的设计选型

随着机器人自动折弯技术的日趋成熟和完善,该项技术在多个钣金细分行业得到广泛应用和认可,越来越多的钣金细分行业迫切希望引进该项技术用于钣金工件的折弯,以解决传统折弯作业过程中存在的问题。本文通过分析总结多项实际案例经验,对金属板料机器人自动折弯单元的设计选型进行了初步分析,可作为金属板料机器人自动折弯单元的选型设计参考。     

NSGA-II与MOPSO算法的多工序车削节能优化比较分析

在实际加工约束条件下,建立以表面粗糙度和能量消耗为目标的多工序车削优化模型的切削参数优化选择十分必要。运用NSGA-II算法和MOPSO算法对多工序车削模型进行优化比较。优化实例表明:NSGA-II算法能够获得了比MOPSO算法更优的表面粗糙度、能量消耗的Pareto最优解集以及相应的粗、精切削参数,为多工序车削参数优化选择提供了依据。     

基于PnP-ADMM的离散体结构拓扑优化

基于PnP-ADMM算法框架,提出了一种基于PnP-ADMM框架的离散变拓扑优化改进算法,旨在求解柔度更小的最优解。通过将PnP-ADMM框架推导目标函数和各约束的对应离散子变量的迭代式,采用敏度过滤的方法消除棋盘格,同时,应用移动限制策略逼近目标约束下的最优结构布局。通过MBB梁和悬臂梁算例实验,该方法计算得到的结构柔度与DVTOPCRA算法相比有明显下降,验证了该方法的可行性和有效性,为求解离散体结构最小化柔度提供了一种新的方法。     

考虑桥连接的钣金切割件加工路径优化方法

针对包含桥连接的钣金切割件加工路径问题,提出基于旅行商问题模型的钣金件切割路径优化方法,并确定了该方法下桥连接的定位。此方法针对钣金排样图,将轮廓基于图元特征拆分成N_i段子轮廓段加工图元,以遍历所有子轮廓段为目标规划切割路径,采用改进的蚁群算法获得包含桥连接定位点的切割路径,最后依据桥连接定位点确定全体桥连接位置。对排样好的钣金切割件进行仿真验证,并将含桥连接的传统广义旅行商问题切割方法与相关文献方法进行对比,表明了该方法能够有效地减少切割空程路径及切割过程中的启停次数,提高了加工效率。     

方管折弯工艺的优化

通过对传统方管制件折弯工艺的分析探讨,提出了一种改进工艺的加工方法,该方法解决了一直以来方管制件折弯时遇到的难题,改进后的折弯工艺对企业制件生产起到了很大的促进作用。     

基于工序质量信息的切削参数优化技术研究

将质量管理与工艺优化相结合提出一种新的基于工序质量信息的切削参数优化方法.针对这一方法,在改进原有质量工具的基础上,提出两种新的质量分析手段:横向工序质量分析和纵向工序能力分析.根据工序质量分析提供的目标和约束建立优化的数学模型,为切削参数优化提供方向,使用自适应权重遗传算法优化加工时间和表面质量,从而提高了工艺优化的准确性和效率.并通过实例验证该方法的可行性.     

基于遗传算法的板料激光弯曲成形工艺优化设计

遗传算法是一种全局优化方法，它较之其他经典的优化方法的优点是不会陷于局部最优，而且能够处理大规模优化问题，因此，更适合于工程分析及应用。文中将激光弯曲成形过程分为粗加工及精加工阶段，并应用遗传算法与动态显式有限元相结合，采用分步优化的方法对其工艺参数进行了优化设计，并通过一个实例公布了一组优化结果。     

板料的渐进弯曲成形及其研究

介绍了一种板料渐进弯曲成形的方法及其设备,并运用有元元法对板料的渐进弯曲成形过程进行了较为全面的研究,主要分析了渐进弯曲过程中的回弹问题。以模切板刀片的渐进弯曲成形为例,分别建立了外环转角与板料弯曲角,板料弯曲回弹角度的关系。通过控制弯曲成形过程中不同的工艺参数,对渐进弯曲成形过程进行了有限元仿真。     

浅谈板料弯曲回弹

如何减小弯曲件的回弹,以控制弯曲件精度和提高弯曲件质量,一直是弯曲件生产中要解决的关键问题.本文分析了板料弯曲加工中工件发生弯曲回弹的原因,阐述了影响板料弯曲回弹的因素及常用减小回弹的方法.     

板料激光弯曲成形工艺参数优化设计

提出了一种以动态显式有限元为解算器，并采用遗传算法对矩形板激光弯曲成形工艺参数进行优化设计的方法。介绍了根据拟成形角度，制定板料激光弯曲成形工艺参数的过程，并通过一算例公布了一组优化的工艺参数。     

金属薄板两辊卷圆成形过程的理论分析

薄板两辊卷圆加工中,回弹问题影响了工件成形的精度。通过大量试验来调整各影响参数的数值,会增加成本,降低生产效率。本文通过分析两辊卷圆技术原理及其成形过程,在对薄板受力和变形进行一系列简化的基础上,建立了两辊卷圆成形过程的理论分析模型,并推导出工件成形回弹公式,得到工件成形直径与模具辊直径的关系,为该技术的实际应用提供了理论指导。     

基于数值模拟的弧形件板料弯曲回弹补偿研究

提出了一种基于数值模拟的板料弯曲回弹控制方法.以弧形件弯曲件为研究对象,在ABAQUS软件中进行弯曲成形过程和回弹过程模拟,得出预测回弹值,并结合回弹补偿原理进行模具型面的修正.实例结果表明,该方法可以有效地实现板料弯曲回弹控制,具有工程和科研实用价值.     

基于神经网络和遗传算法的拉深成形工艺优化

论述人工神经网络和遗传算法在板料拉深成形工艺优化中的应用,利用人工神经网络建立拉深工艺参数与零件厚度相对误差之间关系的数学模型,用遗传算法对工艺参数进行优化.其中由正交法设计得到实验样本,由数值模拟软件计算得出的厚度同实际成形件厚度进行比较,得到零件厚度相对误差,将其作为优化目标.按优化后的工艺参数进行实验,获得较高质量的拉深制件,从而为优化拉深模工艺参数提供了一种行之有效的方法.     

基于数字化冲压件快速设计的模具设计制造

数字化制造技术自产生至今,已经从技术上的单点工具走向了集工艺技术和项目管理于一身的全面解决方案。近几年,随着相关软件的发展,数字化、虚拟化、可视化已经融入了模具设计制造的应用领域。零部件参数化设计、工艺规划、数字化加工、模具实体的虚拟预装配、人机交互控制工程分析等领域,在系统性数字化的支持下,实现了冲压件设计与全模具开发设计制造团队的数据和信息资源的实时共享。     

板料弯曲回弹的有限元模拟影响因素研究

阐述了板料成形数值模拟中回弹问题的研究历史和发展现状,分析了塑性弯曲加工中工件发生弯曲回弹的原因、特点及有限元模拟过程的影响因素,总结了回弹模拟的算法,从成形过程模拟和回弹计算两方面系统分析了影响回弹模拟准确性和收敛性的主要因素及改进方向,讨论了模具设计中回弹的补偿算法 ,并提出了当前控制回弹的基本方法     

基于GS理论与GA-BP网络的板料多目标成形工艺优化

成形过程参数在板料冲压成形过程中具有较大的波动性,这种波动可能使得零件出现质量缺陷.本文提出了基于GS理论与GA-BP网络的板料多目标成形稳健优化设计方法.以汽车后纵梁为实例,确定影响其成形质量的7个因素,建立三个目标评价函数,通过正交试验设计和有限元分析得到关联度数据样本,对关联度进行极差分析得出最主要影响因素为压边力.然后将试验数据通过GA-BP网络建立了BHF-μ响应面,并获得该零件冲压时的压边力最优取值范围为350～450kN及最佳成形过程参数组合.通过实际生产验证,该方法对提高板料冲压成形过程的可靠性是有效的.