基于遺傳算法的6063鋁合金矩形管材擠壓模具的結(jié)構(gòu)優(yōu)化
發(fā)布時間:2021-01-26 20:21
鋁合金矩形管材是最常見的鋁材制品,大量應(yīng)用于建筑領(lǐng)域。鋁合金矩形管材擠壓模具一般采用十字交叉分流橋結(jié)構(gòu),其十字橋的寬度比值對矩形管材流速影響很大。以分流橋主橋?qū)挾纫约拜o/主橋?qū)挾鹊谋戎底鳛閮?yōu)化變量,以材料在?壮隹谔幍牧魉倬讲钭鳛閮(yōu)化目標(biāo),通過正交試驗和模擬仿真獲得訓(xùn)練樣本,應(yīng)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立起優(yōu)化變量與優(yōu)化目標(biāo)之間的映射關(guān)系,再結(jié)合遺傳算法優(yōu)化模具十字橋結(jié)構(gòu)。將模擬和工廠實際生產(chǎn)結(jié)果對優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗證表明,該方法可以優(yōu)化型材流速,對矩形管材擠壓模具結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有指導(dǎo)意義。
【文章來源】:輕合金加工技術(shù). 2020,48(09)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
鋁合金薄壁矩形管
圖1 鋁合金薄壁矩形管根據(jù)模具結(jié)構(gòu)設(shè)計的要求,主橋橋?qū)拺?yīng)在25.3mm~45.3 mm之間,且輔橋?qū)挾炔灰诉^小,為避免產(chǎn)生較大應(yīng)力,影響模具壽命,輔橋與主橋?qū)挾鹊谋戎祽?yīng)在0.4~1之間。因此選擇主橋橋?qū)?8 mm、32mm、36 mm、40 mm,輔橋?qū)挾扰c主橋?qū)挾鹊谋戎禐?.4、0.6、0.8、1.0,根據(jù)二因素四水平正交表確定樣本試驗方案,應(yīng)用Hyper Xtrude軟件對16組試驗方案進(jìn)行穩(wěn)態(tài)擠壓數(shù)值模擬。其中邊界條件設(shè)置如下:擠壓速度12 m/min,擠壓溫度470℃,材料和模具之間選擇塑性剪切摩擦模型,摩擦因數(shù)設(shè)為0.3。根據(jù)模擬結(jié)果計算材料在模孔出口處的流速均方差,結(jié)果如表1所示。在前文確定的合理范圍內(nèi)隨機(jī)設(shè)計三組預(yù)測方案(29.3,0.92)、(33.4,0.79)、(37.7,0.46),再次通過模擬獲得這三組方案所對應(yīng)的SDV值,如表2所示。
用測試樣本檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確性,將表2的測試樣本代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測輸出并與模擬值進(jìn)行比較,經(jīng)計算,三組預(yù)測相對誤差都在±5%以內(nèi),基本滿足預(yù)測需求。因此可把通過訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測模型,進(jìn)行下一步的遺傳算法優(yōu)化。2 遺傳算法優(yōu)化
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的溫擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 孫憲萍,楊兵,劉強(qiáng)強(qiáng),王雷剛. 潤滑與密封. 2017(04)
[2]基于ANSYS的空心鋁合金型材擠壓過程數(shù)值模擬及優(yōu)化設(shè)計研究[J]. 徐衛(wèi)紅,葛瑋,鄒珺. 熱加工工藝. 2015(07)
[3]方管鋁型材梯溫優(yōu)化及等溫擠壓金屬流變的數(shù)值模擬[J]. 徐永禮,王玉文,龐祖高,黃尚猛,楊志高. 鍛壓技術(shù). 2014(11)
[4]基于Hyperxtrude的扁長方管擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 龔剛,吳錫坤,黃珍媛,梁奕清,羅銘強(qiáng). 輕合金加工技術(shù). 2010(11)
[5]分流橋?qū)挾葘D壓成形的影響及模具應(yīng)力分析[J]. 龐祖高,韋春萍,雷聲遠(yuǎn),韋健. 鍛壓技術(shù). 2010(05)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的拉深成形工藝優(yōu)化[J]. 紀(jì)良波,周天瑞. 機(jī)床與液壓. 2010(05)
[7]BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法在型材擠壓模具參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 林高用,陳興科,蔣杰,王芳,彭大暑. 湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報. 2006(02)
[8]基于BP遺傳算法的鋁型材擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 劉漢武,張志萍,王秀海,顧迎新,崔建忠. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2000(04)
博士論文
[1]復(fù)雜鋁合金型材擠壓過程數(shù)值建模與模具優(yōu)化設(shè)計方法研究[D]. 孫雪梅.山東大學(xué) 2014
碩士論文
[1]復(fù)雜鋁型材擠壓過程數(shù)值模擬及模具結(jié)構(gòu)優(yōu)化[D]. 鄒立軍.湖南工業(yè)大學(xué) 2016
[2]鋁型材擠壓過程數(shù)值模擬及擠壓模具結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化研究[D]. 何暢.湖南工業(yè)大學(xué) 2013
本文編號:3001757
【文章來源】:輕合金加工技術(shù). 2020,48(09)北大核心
【文章頁數(shù)】:5 頁
【部分圖文】:
鋁合金薄壁矩形管
圖1 鋁合金薄壁矩形管根據(jù)模具結(jié)構(gòu)設(shè)計的要求,主橋橋?qū)拺?yīng)在25.3mm~45.3 mm之間,且輔橋?qū)挾炔灰诉^小,為避免產(chǎn)生較大應(yīng)力,影響模具壽命,輔橋與主橋?qū)挾鹊谋戎祽?yīng)在0.4~1之間。因此選擇主橋橋?qū)?8 mm、32mm、36 mm、40 mm,輔橋?qū)挾扰c主橋?qū)挾鹊谋戎禐?.4、0.6、0.8、1.0,根據(jù)二因素四水平正交表確定樣本試驗方案,應(yīng)用Hyper Xtrude軟件對16組試驗方案進(jìn)行穩(wěn)態(tài)擠壓數(shù)值模擬。其中邊界條件設(shè)置如下:擠壓速度12 m/min,擠壓溫度470℃,材料和模具之間選擇塑性剪切摩擦模型,摩擦因數(shù)設(shè)為0.3。根據(jù)模擬結(jié)果計算材料在模孔出口處的流速均方差,結(jié)果如表1所示。在前文確定的合理范圍內(nèi)隨機(jī)設(shè)計三組預(yù)測方案(29.3,0.92)、(33.4,0.79)、(37.7,0.46),再次通過模擬獲得這三組方案所對應(yīng)的SDV值,如表2所示。
用測試樣本檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的準(zhǔn)確性,將表2的測試樣本代入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)測輸出并與模擬值進(jìn)行比較,經(jīng)計算,三組預(yù)測相對誤差都在±5%以內(nèi),基本滿足預(yù)測需求。因此可把通過訓(xùn)練得到的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測模型,進(jìn)行下一步的遺傳算法優(yōu)化。2 遺傳算法優(yōu)化
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的溫擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 孫憲萍,楊兵,劉強(qiáng)強(qiáng),王雷剛. 潤滑與密封. 2017(04)
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[3]方管鋁型材梯溫優(yōu)化及等溫擠壓金屬流變的數(shù)值模擬[J]. 徐永禮,王玉文,龐祖高,黃尚猛,楊志高. 鍛壓技術(shù). 2014(11)
[4]基于Hyperxtrude的扁長方管擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 龔剛,吳錫坤,黃珍媛,梁奕清,羅銘強(qiáng). 輕合金加工技術(shù). 2010(11)
[5]分流橋?qū)挾葘D壓成形的影響及模具應(yīng)力分析[J]. 龐祖高,韋春萍,雷聲遠(yuǎn),韋健. 鍛壓技術(shù). 2010(05)
[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的拉深成形工藝優(yōu)化[J]. 紀(jì)良波,周天瑞. 機(jī)床與液壓. 2010(05)
[7]BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法在型材擠壓模具參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 林高用,陳興科,蔣杰,王芳,彭大暑. 湘潭大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報. 2006(02)
[8]基于BP遺傳算法的鋁型材擠壓模具優(yōu)化設(shè)計[J]. 劉漢武,張志萍,王秀海,顧迎新,崔建忠. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2000(04)
博士論文
[1]復(fù)雜鋁合金型材擠壓過程數(shù)值建模與模具優(yōu)化設(shè)計方法研究[D]. 孫雪梅.山東大學(xué) 2014
碩士論文
[1]復(fù)雜鋁型材擠壓過程數(shù)值模擬及模具結(jié)構(gòu)優(yōu)化[D]. 鄒立軍.湖南工業(yè)大學(xué) 2016
[2]鋁型材擠壓過程數(shù)值模擬及擠壓模具結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化研究[D]. 何暢.湖南工業(yè)大學(xué) 2013
本文編號:3001757
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