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T型管液壓成形加載路徑的穩(wěn)健性優(yōu)化設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2017-04-14 19:20

  本文關(guān)鍵詞:T型管液壓成形加載路徑的穩(wěn)健性優(yōu)化設(shè)計(jì),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:管材液壓成形是通過內(nèi)部高壓液體與軸向加力補(bǔ)料將管材坯料壓入模腔中成形出相應(yīng)形狀的零件的一種新型加工工藝方法。近年來,管材液壓成形技術(shù)由于具有所成形零件的強(qiáng)度高、剛度高以及質(zhì)量輕等一系列優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于公共衛(wèi)生、汽車以及航空航天等領(lǐng)域。管材液壓成形技術(shù)加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)以及優(yōu)化方法是管材液壓成形技術(shù)面臨的重要課題,但傳統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法在求解效率以及求解精度等方面存在一些不足,以及傳統(tǒng)的管材液壓成形加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)沒有考慮諸如材料參數(shù)、幾何參數(shù)以及工藝參數(shù)等諸多不確定性因素,使得在考慮參數(shù)擾動(dòng)時(shí),其優(yōu)化結(jié)果違反約束而成為不可靠的加載路徑。本文以T型管液壓成形加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)為例,總結(jié)了當(dāng)前管材液壓成形加載路徑的優(yōu)化現(xiàn)狀,并針對(duì)其中的不足,為此展開了如下的研究工作:(1)基于自適應(yīng)徑向基函數(shù)(Radial basis function,RBF)模型的T型管加載路徑的單目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì):首先介紹了基于自適應(yīng)RBF模型的全局優(yōu)化的基本策略,并通過一個(gè)數(shù)值算例說明了自適應(yīng)RBF模型的有效性;其次利用實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)T型管有限元模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,并定義了T型管加載路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)變量、目標(biāo)函數(shù)以及約束函數(shù);再次利用Taguchi方法對(duì)設(shè)計(jì)變量進(jìn)行篩選,以去掉那些對(duì)成形質(zhì)量影響不顯著的因素;最后利用自適應(yīng)RBF模型對(duì)T型管加載路徑進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。(2)基于Kriging模型的T型管加載路徑的非概率區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì):首先介紹了區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本概念;其次介紹了基于Kriging模型的區(qū)間優(yōu)化的基本流程,并通過一個(gè)數(shù)值算例說明該方法的有效性;再次利用Taguchi方法篩選了對(duì)成形質(zhì)量具有顯著影響的不確定性參數(shù);最后進(jìn)行了基于Kriging模型的T型管加載路徑的非概率區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì),并將區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)的結(jié)果與確定性最優(yōu)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。(3)基于自適應(yīng)最小二乘支持向量回歸(Least square support vector regression,LSSVR)模型的T型管加載路徑的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì):首先介紹了多目標(biāo)優(yōu)化的一些基本概念,并簡(jiǎn)要介紹了基于自適應(yīng)LSSVR模型的多目標(biāo)優(yōu)化策略。其次通過一個(gè)簡(jiǎn)單數(shù)值說明方法的有效性;再次將自適應(yīng)LSSVR模型應(yīng)用于T型管加載路徑的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì);最后利用理想點(diǎn)法選取一個(gè)Pareto最優(yōu)解作為最終的妥協(xié)最優(yōu)解以供工程設(shè)計(jì)人員參考。(4)基于LSSVR模型的T型管加載路徑的非概率區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì):首先介紹了區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化的基本概率與基于LSSVR模型的區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化的基本流程;其次將該方法應(yīng)用于T型管加載路徑的區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)中,并獲得T型管區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化的Pareto最優(yōu)解集;再次利用理想點(diǎn)法選取一個(gè)Pareto最優(yōu)解作為最終的妥協(xié)最優(yōu)解,并將該結(jié)果與確定性最優(yōu)的妥協(xié)最優(yōu)解進(jìn)行對(duì)比。
【關(guān)鍵詞】:T型管液壓成形 加載路徑 區(qū)間優(yōu)化 穩(wěn)健性
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TG306
【目錄】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-18
  • 1.1 引言10
  • 1.2 THF加載路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀10-15
  • 1.2.1 THF加載路徑的自進(jìn)給方法10-11
  • 1.2.2 THF加載路徑的模糊優(yōu)化11-12
  • 1.2.3 THF加載路徑的最優(yōu)化設(shè)計(jì)12-15
  • 1.3 存在的問題15-16
  • 1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容16-18
  • 第2章 T型THF加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)18-38
  • 2.1 徑向基函數(shù)模型18-19
  • 2.2 基于自適應(yīng)RBF的優(yōu)化策略19-24
  • 2.2.1 基于靜態(tài)RBF的優(yōu)化策略19-20
  • 2.2.2 基于自適應(yīng)RBF的全局優(yōu)化策略20-21
  • 2.2.3 數(shù)值算例21-24
  • 2.3 T型管加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)24-37
  • 2.3.1 有限元模型的驗(yàn)證24-28
  • 2.3.2 T型管加載路徑優(yōu)化設(shè)計(jì)的變量與目標(biāo)函數(shù)28-31
  • 2.3.3 設(shè)計(jì)變量的篩選31-35
  • 2.3.4 基于自適應(yīng)RBF模型的T型THF加載路徑的優(yōu)化設(shè)計(jì)35-37
  • 2.4 本章小結(jié)37-38
  • 第3章 T型THF加載路徑的區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)38-52
  • 3.1 區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)的基本理論38-42
  • 3.1.0 區(qū)間數(shù)38-39
  • 3.1.1 區(qū)間優(yōu)化的定義39-40
  • 3.1.2 區(qū)間目標(biāo)函數(shù)的轉(zhuǎn)換40-41
  • 3.1.3 區(qū)間約束函數(shù)的轉(zhuǎn)換41
  • 3.1.4 區(qū)間優(yōu)化問題的轉(zhuǎn)換41-42
  • 3.2 基于KG模型的區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)42-48
  • 3.2.1 KG模型42-44
  • 3.2.2 近似模型的精度評(píng)估44-45
  • 3.2.3 基于KG模型的區(qū)間優(yōu)化策略45-46
  • 3.2.4 數(shù)值算例46-48
  • 3.3 基于KG模型的T型THF加載路徑的非概率區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)48-50
  • 3.3.1 區(qū)間參數(shù)的定義及篩選48-49
  • 3.3.2 T型THF加載路徑的區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)49-50
  • 3.4 本章小結(jié)50-52
  • 第4章 T型THF加載路徑多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)52-64
  • 4.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題52-53
  • 4.2 基于自適應(yīng)LSSVR模型的多目標(biāo)優(yōu)化算法53-59
  • 4.2.1 LSSVR模型53-54
  • 4.2.2 基于自適應(yīng)LSSVR模型的多目標(biāo)優(yōu)化策略54-55
  • 4.2.3 數(shù)值算例55-59
  • 4.3 基于自適應(yīng)LSSVR的T型THF加載路徑的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)59-63
  • 4.4 本章小結(jié)63-64
  • 第5章 T型THF加載路徑的多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化設(shè)計(jì)64-70
  • 5.1 多目標(biāo)區(qū)間優(yōu)化問題的基本概念64-65
  • 5.2 基于LSSVR模型的區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)65-67
  • 5.2.1 基于LSSVR模型的區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)求解策略65-66
  • 5.2.2 數(shù)值算例66-67
  • 5.3 基于LSSVR模型的T型THF加載路徑的區(qū)間多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)67-69
  • 5.4 本章小結(jié)69-70
  • 第6章 總結(jié)與展望70-72
  • 參考文獻(xiàn)72-80
  • 作者簡(jiǎn)介及科研成果80-82
  • 致謝82

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本文編號(hào):306690

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