|
|||||
|
|
| 基于响应面和神经网络模型的7003-T4铝合金防撞横梁拉弯成形多目标优化 | |
| 作者单位： | ;1.湘潭大学机械工程学院;2.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;3.湖南大学机械与运载工程学院 |
| 摘 要： | 以截面形状为目字形的7003-T4铝合金型材为研究对象,以防撞横梁质量最轻和型材拉弯成形之后的截面畸变量最小为目标,以回弹量和最大减薄率为成形质量约束,以横梁摆锤碰撞时摆锤侵入位移为刚度约束,基于有限元仿真技术和NSGA-Ⅱ多目标优化算法,对型材筋的分布、厚度分布以及拉弯成形时的预拉力大小和摩擦系数进行优化设计。研究表明:在没有补拉阶段的型材拉弯成形过程中,影响型材成形后回弹量和截面畸变量的敏感因素顺序为:预拉力大小、摩擦系数;所建立的防撞横梁质量以及摆锤碰撞刚度的多项式响应面模型和回弹量、截面畸变量以及最大减薄率的神经网络模型均具有较高的精度;通过NSGA-Ⅱ多目标优化算法获得型材结构-工艺参数的Pareto最优解。 |
| 关 键 词： | 拉弯成形 多项式响应面 神经网络 多目标优化 Pareto最优解 |
Multi-objective optimization of 7003-T4 aluminum alloy anti-collision beam stretch-bending forming based on response surface and neural network model |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |