發(fā)布時(shí)間：2017-10-09 23:15

  本文關(guān)鍵詞：鈦合金板材激光彎曲成形過(guò)程仿真及精度控制

  更多相關(guān)文章： 激光彎曲成形 有限元分析 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群優(yōu)化算法 工藝參數(shù)優(yōu)化

【摘要】：作為先進(jìn)制造技術(shù)的一種,激光彎曲成形技術(shù)以其柔性強(qiáng)、無(wú)模具等優(yōu)點(diǎn),在汽車、船舶制造乃至航空航天領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。本文通過(guò)有限元仿真、薄板加工實(shí)驗(yàn)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及粒子群優(yōu)化算法對(duì)TC4鈦合金薄板的激光彎曲成形進(jìn)行了探索研究:(1)利用有限元分析軟件ANSYS對(duì)鈦合金樣件的激光彎曲成形過(guò)程進(jìn)行了仿真。對(duì)結(jié)果進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),在激光照射階段樣件上表面由于熱膨脹受到壓應(yīng)力作用,下表面受到拉應(yīng)力,樣件會(huì)有一個(gè)背向光源的反向彎曲。冷卻階段,由于溫度降低,樣件上表面收縮產(chǎn)生拉應(yīng)力,下表面所受拉應(yīng)力逐漸降低,在上表面拉應(yīng)力比下表面大時(shí),樣件發(fā)生正向彎曲,之后上下表面應(yīng)力差趨于穩(wěn)定。對(duì)五次掃描的彎曲情況進(jìn)行仿真模擬,發(fā)現(xiàn)每次掃描的溫度峰值基本一致,即冷卻時(shí)間較為合理;彎曲角度與掃描次數(shù)之間成線性關(guān)系,模擬結(jié)果與實(shí)際加工之間存在0.6mm的誤差。(2)為探索激光彎曲成形中各個(gè)工藝參數(shù)對(duì)最終彎曲角度的影響,利用現(xiàn)有光纖激光器設(shè)計(jì)了不同功率、掃描速率以及掃描次數(shù)的實(shí)驗(yàn)。對(duì)結(jié)果進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn),在保持其他工藝參數(shù)不變的情況下,樣件的彎曲角度隨激光功率的升高、掃描次數(shù)的增多而增大;而掃描速率、線能量密度的逐步增大時(shí),彎曲角度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì);在實(shí)驗(yàn)所處條件下,掃描次數(shù)一定時(shí)線能量密度取6.7J/mm2能夠獲得最大彎曲角度。金相組織顯示熱影響區(qū)內(nèi)相變析出針狀馬氏體,其網(wǎng)籃狀結(jié)構(gòu)對(duì)鈦合金薄板的硬度有較大影響。(3)采用徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了激光彎曲成形過(guò)程中激光功率、掃描速度、掃描次數(shù)與彎曲角度間的預(yù)測(cè)模型。以TC4薄板進(jìn)行激光彎曲成形實(shí)驗(yàn),將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得到工藝參數(shù)與成形角度之間較為精準(zhǔn)的映射關(guān)系。(4)利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)RBF網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算,優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)在對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),誤差由4.7%減小到1%左右;以上述優(yōu)化后的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),利用粒子群優(yōu)化算法就工藝參量進(jìn)行了尋優(yōu)計(jì)算,并以所得參量進(jìn)行加工實(shí)驗(yàn),所得彎曲角度接近目標(biāo)值,兩者間的平均誤差在5%以內(nèi),表明以此方法獲得預(yù)定角度的所需工藝參數(shù)具有一定的可行性與有效性。
【關(guān)鍵詞】：激光彎曲成形 有限元分析 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群優(yōu)化算法 工藝參數(shù)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG665
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 課題研究背景9-11
• 1.2.1 鈦合金概述9
• 1.2.2 激光彎曲成形原理9-10
• 1.2.3 激光彎曲成形特點(diǎn)10-11
• 1.2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子群優(yōu)化算法11
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究狀況11-13
• 1.3.1 國(guó)外研究狀況11-12
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究狀況12-13
• 1.4 課題研究?jī)?nèi)容13-14
• 2 鈦合金薄板激光彎曲成形的有限元模擬研究14-35
• 2.1 激光彎曲成形的溫度場(chǎng)有限元模擬14-23
• 2.1.1 物理模型的定義14-15
• 2.1.2 單元的選取與網(wǎng)格劃分15-17
• 2.1.3 材料熱學(xué)性能的定義17-18
• 2.1.4 初始條件與邊界條件的定義18
• 2.1.5 移動(dòng)熱源模型的定義18-19
• 2.1.6 多次掃描的加載與時(shí)間子步的設(shè)置19
• 2.1.7 溫度場(chǎng)模擬結(jié)果分析19-23
• 2.2 激光彎曲成形的形變場(chǎng)有限元模型23-32
• 2.2.1 單元的選取與網(wǎng)格劃分23-24
• 2.2.2 材料力學(xué)性能定義24-25
• 2.2.3 邊界條件、載荷及步長(zhǎng)定義25
• 2.2.4 應(yīng)變場(chǎng)模擬結(jié)果的分析25-29
• 2.2.5 應(yīng)力場(chǎng)模擬結(jié)果的分析29-32
• 2.3 多次掃描時(shí)模擬結(jié)果的驗(yàn)證32-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 3 鈦合金薄板激光彎曲實(shí)驗(yàn)與分析35-44
• 3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備材料及方法35
• 3.2 影響因素的分析35-39
• 3.2.1 激光功率對(duì)彎曲角度的影響36-37
• 3.2.2 掃描速率對(duì)彎曲角度的影響37-38
• 3.2.3 掃描次數(shù)對(duì)彎曲角度的影響38
• 3.2.4 線能量密度對(duì)彎曲角度的影響38-39
• 3.3 激光彎曲成形鈦合金樣件的金相組織觀測(cè)與硬度測(cè)試39-43
• 3.3.1 金相組織觀察與分析39-41
• 3.3.2 硬度測(cè)試與分析41-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 4 RBF網(wǎng)絡(luò)與粒子群算法在激光彎曲成形中的應(yīng)用44-56
• 4.1 基于RBF網(wǎng)絡(luò)的激光彎曲成形角度預(yù)測(cè)44-47
• 4.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立44-45
• 4.1.2 樣本數(shù)據(jù)的采集45
• 4.1.3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與仿真實(shí)驗(yàn)45-47
• 4.2 基于粒子群算法的RBF網(wǎng)絡(luò)泛化性提升47-51
• 4.2.1 粒子群算法47
• 4.2.2 優(yōu)化對(duì)象的選擇與適應(yīng)度函數(shù)的確立47-48
• 4.2.3 粒子群算法的建立與優(yōu)化48-49
• 4.2.4 優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證49-51
• 4.3 基于粒子群算法的激光彎曲成形參數(shù)優(yōu)化51-54
• 4.3.1 粒子群算法適應(yīng)度函數(shù)與參數(shù)設(shè)定51
• 4.3.2 粒子群算法對(duì)工藝參數(shù)的優(yōu)化51-52
• 4.3.3 優(yōu)化結(jié)果的驗(yàn)證52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-56
• 5 結(jié)論與展望56-58
• 5.1 本文主要工作與結(jié)論56-57
• 5.2 進(jìn)一步研究工作展望57-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況60-61
• 致謝61-62
• 附錄 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)62-63

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