板料成形被廣泛應用于汽車制造、航空制造等領域。板料成形優(yōu)化中,通過對成形工藝參數(shù)、模具尺寸、摩擦條件等進行優(yōu)化可以顯著改善零件成形質量。此外,針對最優(yōu)工藝條件下零件成形質量波動問題,通過穩(wěn)健設計可明顯降低零件失效概率,提高成形質量穩(wěn)定性。本文簡要敘述了板料成形優(yōu)化及穩(wěn)健設計的研究背景,分析回顧了板料成形優(yōu)化及穩(wěn)健設計的研究現(xiàn)狀。在此基礎上,開展了基于動態(tài)GABP代理模型的板料成形優(yōu)化及穩(wěn)健設計研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:1、結合試驗設計方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法,以最小預測均方誤差為目標,對固定網(wǎng)絡結構的權值和閾值進行優(yōu)化設計,構建了GABP代理模型。在此基礎上,為了減少函數(shù)評估次數(shù),降低優(yōu)化成本,提高優(yōu)化效率,結合拉丁超立方抽樣和最大最小距離排序加點準則,提出了GABP模型的動態(tài)更新策略。該策略保證了模型在全局區(qū)域和局部最優(yōu)區(qū)域的近似精度逐步提高直至收斂。通過典型數(shù)學測試函數(shù)驗證了GABP代理模型構建方法及其動態(tài)更新策略的有效性、高效性。2、基于動態(tài)GABP代理模型方法和灰色關聯(lián)決策開展了方形盒零件拉深成形質量減薄、起皺的多目標優(yōu)化設計研究。以壓邊力、凸模圓角半徑、摩擦系數(shù)作為設計變量,采用試驗設計樣本基于有限元響應建立了高成形預測精度的代理模型。運用灰色關聯(lián)決策方法將多目標優(yōu)化變換為以灰色關聯(lián)度為目標的單目標優(yōu)化問題,構建了方形盒零件拉深成形的多目標優(yōu)化求解流程。優(yōu)化結果表明,與傳統(tǒng)靜態(tài)代理模型方法相比,動態(tài)GABP代理模型方法能夠減少有限元調用次數(shù),提高優(yōu)化效率。此外,采用灰色關聯(lián)決策的多目標處理能夠簡化優(yōu)化流程,獲得了成形質量減薄、起皺的有效協(xié)調解,提高了方形盒的成形質量。3、為了解決傳統(tǒng)最優(yōu)工藝條件下板料成形質量波動問題,提出了基于DualGABP模型和KS函數(shù)的板料成形多目標穩(wěn)健設計方法。采用拉丁超立方抽樣和有限元仿真獲取試驗樣本,建立了成形質量與設計變量的第一重GABP模型,實現(xiàn)了成形質量的高精度預測。根據(jù)設計變量的波動范圍,結合Monte Carlo模擬獲得成形質量指標的均值和標準差,建立了成形質量指標均值和標準差的第二重GABP模型。引入KS函數(shù)處理多目標優(yōu)化問題,避免了多目標優(yōu)化權重系數(shù)選取困難。方形盒零件拉深成形多目標穩(wěn)健設計結果表明,減薄指標的標準差降低了41.51%,起皺指標的標準差降低了18.05%。除成形質量指標均值略有增加,標準差均顯著降低,說明成形質量波動明顯減小,穩(wěn)健性得到提高。
【學位單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TG306
【部分圖文】：

南昌航空大學碩士學位論文 第 1 章 緒論第 1 章 緒 論1.1 研究背景及意義隨著汽車業(yè)、航空業(yè)的快速發(fā)展，板料成形因其成形質量好、高效率和材料利用率高的優(yōu)點得到廣泛應用[1]。在工業(yè)水平較高的國家，其汽車零配件中約有75%-80%來自于板料加工成形，圖 1-1 為板料成形在汽車中的應用。近年來，在汽車制造領域提出了“輕量化”的概念，因此，為了在滿足零件各項性能指標的情況下同時減輕零件重量，需要對板料成形工藝進行改進，成形零件質量的好壞，直接影響到后續(xù)的裝配以及產(chǎn)品的外觀，進而影響到整個產(chǎn)品開發(fā)的周期和費用成本。因此，如何合理的改進板料成形工藝，提高板料零件的成形質量，成為汽車業(yè)、航空業(yè)中板料成形零件制造的關鍵。

34圖 3-4 加點更新過程的訓練數(shù)據(jù)和檢驗數(shù)據(jù)預測精度曲線由圖3-4可以看出，總樣本數(shù)為40時，訓練數(shù)據(jù)預測精度為0.0618，大于0.01，預測精度不收斂；因此增加 5 個樣本點，總樣本數(shù)為 45，此時訓練數(shù)據(jù)預測精度為 0.00862，小于 0.01

學碩士學位論文 第 3 章 方形盒拉深成形多目多目標的非劣解集，結果如圖 3-6 所示。表 3-5 為數(shù)學函數(shù)標優(yōu)化結果。表 3-5 數(shù)學函數(shù)算例灰色關聯(lián)決策優(yōu)化結果目標序列（f1，f2） 設計變量（x1，x2）單目標最優(yōu)序列 [7.0089, 0.0020552][-1.6436, -1.4816][0.00018769, 1.0007]實際最優(yōu)序列 [6.8475, 0.000000059604][-1.6436, -1.4816][0.00018769, 1.0007]灰色優(yōu)化結果 [ 7.6445, 2.6110] [1.5491, 1.4364]實際驗證結果 [ 7.8151, 2.5902] [1.5491, 1.4364]
【參考文獻】

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相關博士學位論文 前1條

1 謝延敏;基于Kriging模型和灰色關聯(lián)分析的板料成形工藝穩(wěn)健優(yōu)化設計研究[D];上海交通大學;2007年

本文編號：2876418