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汽車發(fā)電機爪極組合模具結構及工藝優(yōu)化

發(fā)布時間:2017-10-13 22:03

  本文關鍵詞:汽車發(fā)電機爪極組合模具結構及工藝優(yōu)化


  更多相關文章: 爪極 精密模鍛 組合模具 多目標優(yōu)化 BP神經網絡 遺傳算法


【摘要】:爪極是汽車發(fā)電機系統的重要組成部分,也是一種成形難度大、精度要求高的精密模鍛件。隨著車載電器技術的不斷進步和發(fā)展,對爪極的發(fā)電性能提出了更高的要求。在精密模鍛中,爪極鍛造模具開裂、磨損等非正常失效也是生產中的瓶頸,因此如何通過改善爪極鍛造模具的結構和工藝來提高模具的使用壽命是企業(yè)亟需解決的問題。首先本文簡要介紹了國內外公司采用的爪極制造工藝以及國內外學者對爪極塑性成形技術的研究現狀。爪極的種類繁多,本文以一種帶凸臺的爪極為研究對象,采用UG對爪極及其精密模鍛模具進行三維建模,采用有限元軟件Deform-3D對爪極精密鍛造成形過程進行模擬,得到了爪極的成形載荷曲線、預鍛模具的主應力分布以及終鍛模具磨損分布,從模擬分析中發(fā)現模具開裂和磨損失效的原因。根據預鍛模擬結果,提出三種預鍛組合模具的方案,方案一:預應力圈組合模具;方案二:凸臺-型腔-預應力圈組合模具;方案三:凸臺-極爪內腔-外腔-預應力圈組合模具。對比分析三種方案的模擬結果,結果表明:在方案二中,金屬能夠順利地充滿模具型腔,成形過程中不會產生鍛造缺陷,而且在模具易開裂處的最大應力得到了較大的降低。為了獲得最合理的組合模具結構,設計了多目標正交試驗,得到了最優(yōu)的預鍛組合模具結構。對于終鍛模具磨損失效,采用GA-BP模型建立了鍛造工藝參數與終鍛模具磨損以及成形載荷之間的映射關系,并驗證了該模型的可靠性,為預測終鍛模具磨損失效提供了理論指導。最后,對最優(yōu)預鍛組合模具結構進行生產驗證,結果表明:最優(yōu)預鍛組合模具具有良好的成形性能以及較高的使用壽命。本文將爪極的精密鍛造工藝、有限元模擬機理、多目標優(yōu)化模型、人工智能相結合,縮短了產品的開發(fā)周期、改進了爪極預鍛模具結構和精密模鍛工藝、提高了模具壽命。本文的研究成果對爪極實際精密鍛造工藝提供了理論指導,并為相似鍛件的精密鍛造工藝及改進提供了理論指導和依據。
【關鍵詞】:爪極 精密模鍛 組合模具 多目標優(yōu)化 BP神經網絡 遺傳算法
【學位授予單位】:江蘇大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:U463.631;TG316
【目錄】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-11
  • 第一章 緒論11-19
  • 1.1 選題背景11-12
  • 1.2 國內外汽車發(fā)電機爪極塑性成形工藝概述12-14
  • 1.3 國內外汽車發(fā)電機爪極制造研究現狀14-16
  • 1.4 精密塑性成形技術16-17
  • 1.4.1 近凈成形技術16
  • 1.4.2 近凈成形技術發(fā)展及趨勢16-17
  • 1.5 人工智能17-18
  • 1.6 本課題研究的主要內容和方法18-19
  • 第二章 剛粘塑性有限元理論及方法19-27
  • 2.1 引言19
  • 2.2 剛粘塑性基本方程19-20
  • 2.3 剛粘塑性有限元的變分原理20-23
  • 2.4 熱力耦合有限元分析軟件Deform簡介23-26
  • 2.4.1 Deform軟件介紹23
  • 2.4.2 Deform-3D軟件產品功能23
  • 2.4.3 Deform系統組成23-24
  • 2.4.4 Deform-3D邊界條件的設置24-25
  • 2.4.5 摩擦條件的設置25-26
  • 2.5 本章小結26-27
  • 第三章 汽車發(fā)電機爪極精鍛成形工藝及模擬分析27-35
  • 3.1 爪極精鍛成形工藝分析27-28
  • 3.1.1 爪極的結構特點27-28
  • 3.1.2 爪極精鍛成形工藝分析28
  • 3.2 爪極精鍛工藝模擬分析28-34
  • 3.2.1 材料模型的建立29-31
  • 3.2.2 有限元模型的建立31
  • 3.2.3 成形載荷分析31-32
  • 3.2.4 預鍛模具應力分析32-33
  • 3.2.5 終鍛模具磨損分析33-34
  • 3.3 爪極精鍛模擬總結34
  • 3.4 本章小結34-35
  • 第四章 汽車發(fā)電機爪極預鍛組合模具多目標優(yōu)化35-46
  • 4.1 爪極預鍛組合模具設計35-37
  • 4.2 爪極預鍛組合模具模擬結果對比37-38
  • 4.2.1 組合模具模具應力分析設置37
  • 4.2.2 模具應力對比分析37-38
  • 4.2.3 對比總結38
  • 4.3 爪極預鍛組合模具多目標正交試驗38-45
  • 4.3.1 正交優(yōu)化模型的建立39-40
  • 4.3.2 正交試驗結果及處理40-43
  • 4.3.3 正交試驗的分析43-45
  • 4.4 本章小結45-46
  • 第五章 人工智能在汽車發(fā)電機爪極工藝參數優(yōu)化中的應用46-57
  • 5.1 BP神經網絡在爪極工藝參數優(yōu)化中的應用46-50
  • 5.1.1 BP神經網絡概述46-47
  • 5.1.2 BP神經網絡模型的建立47-50
  • 5.2 GA-BP在汽車發(fā)電機爪極工藝參數優(yōu)化中的應用50-56
  • 5.2.1 遺傳算法概述50-51
  • 5.2.2 GA-BP的結合51-53
  • 5.2.3 GA-BP在汽車發(fā)電機爪極工藝參數優(yōu)化中的應用53-56
  • 5.3 本章小結56-57
  • 第六章 汽車發(fā)電機爪極精鍛生產實際驗證57-61
  • 6.1 生產試驗設備及模具57-59
  • 6.2 生產試驗原材料及參數59
  • 6.3 生產試驗結果及分析59-60
  • 6.4 本章小結60-61
  • 第七章 結論和展望61-63
  • 7.1 主要完成的工作61-62
  • 7.2 展望62-63
  • 參考文獻63-66
  • 致謝66-67
  • 在攻讀碩士期間發(fā)表的學術論文及其他科研成果67

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本文編號:1027306

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