【摘要】：在多重裝夾元件裝夾過程中,由于裝夾順序、夾緊力、定位元件位置等裝夾布局參數(shù)的不同,薄壁件的裝夾變形程度也不一樣。單個裝夾布局參數(shù)引起的工件裝夾變形規(guī)律能夠通過有限元方法獲得。但是,若同時考慮多個裝夾布局參數(shù)的影響,僅僅利用有限元方法難以揭示裝夾布局參數(shù)與裝夾變形之間的關系。為此,針對薄壁件的裝夾布局方案建立三維有限元模型,以便利用有限元法獲取神經網(wǎng)絡的訓練樣本。借助神經網(wǎng)絡的非線性映射能力,通過有限的訓練樣本構建裝夾變形的預測模型。以減小工件的最大裝夾變形為目標,并根據(jù)每一代裝夾布局中工件的最大裝夾變形定義個體的適應度,建立裝夾布局方案的優(yōu)化模型及其遺傳算法求解技術。試驗結果表明,網(wǎng)絡預測值與相應的有限元仿真值、試驗數(shù)據(jù)之間的相對誤差均不超過3%。提出的基于神經網(wǎng)絡與遺傳算法的裝夾變形"分析-預測-控制"方法,不僅能夠提高裝夾變形的計算效率,而且為薄壁件裝夾布局方案的合理設計提供基礎理論。
[Abstract]:In the clamping process of multiple clamping elements, the clamping deformation degree of thin-wall parts is different because of the different clamping layout parameters, such as clamping sequence, clamping force, positioning element position and so on. The clamping deformation law of workpiece caused by single clamping layout parameters can be obtained by finite element method. However, if the influence of multiple clamping layout parameters is considered at the same time, it is difficult to reveal the relationship between clamping layout parameters and clamping deformation by using finite element method alone. For this reason, a three-dimensional finite element model is established for the clamping layout scheme of thin-wall parts, so that the training samples of neural network can be obtained by finite element method. With the help of the nonlinear mapping ability of neural network, the prediction model of clamping deformation is constructed with limited training samples. In order to reduce the maximum clamping deformation of the workpiece, the fitness of the individual is defined according to the maximum clamping deformation of the workpiece in each generation of clamping layout, and the optimization model of the clamping layout scheme and its genetic algorithm solving technology are established. The experimental results show that the relative error between the predicted value of the network and the corresponding finite element simulation value is less than 3%. The "analysis, prediction and control" method of clamping deformation based on neural network and genetic algorithm can not only improve the calculation efficiency of clamping deformation, but also provide the basic theory for the reasonable design of clamping layout scheme of thin-wall parts.
【作者單位】： 南昌航空大學航空制造工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51165039,51465045) 江西省科技支撐計劃重點(2010BGB00300)資助項目
【分類號】：TG75;V261

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2527062