板料拉深成形工艺参数的多目标遗传算法优化

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法N SGA-II对该模型进行了优化。以某翼子板为例,采用N SGA-II算法对其拉深工艺参数进行优化,得到一组Pareto解,选择其中一组参数进行数值模拟,结果显示零件具有较好的成形性,说明该方法具有较好的优化效果。     

板料拉深成形工艺参数的多目标遗传算法优化

拉深是板料冲压成形的关键工艺。拉深成形工艺参数优化是一个典型的多目标优化问题。该文在板料拉深成形数值模拟的基础上,确定了工艺参数多目标优化的待优化变量和优化目标,进而建立了优化数学模型,然后采用多目标遗传算法NSGA-II对该模型进行了优化。以某翼子板为例,采用NSGA-II算法对其拉深工艺参数进行优化,得到一组Pareto解,选择其中一组参数进行数值模拟,结果显示零件具有较好的成形性,说明该方法具有较好的优化效果。     

多道次变薄拉深工艺参数的优化设计

根据承载裕度均衡原则优化了多道次变薄拉深度薄量分配关系，并在此基础上优化了各凹模半有，给出了多道次变薄拉深工艺参数优化设计方法。     

翻边拉深复合变形零件成形过程的数值模拟和实验验证

介绍了静力隐式弹塑性有限元板料成形软件的基本理论和关键技术.在板料成形时,翻边拉深复合变形零件的成形规律比单一拉深变形零件的成形规律更难以预测.采用MSC.Marc软件对翻边拉深复合变形零件的冲压成形过程进行了数值模拟,详细分析了零件关键特征区域材料的应力、应变、厚度分布和成形极限的模拟结果,并将板料厚度的模拟结果与实际测量结果进行了比较.结果表明,应用数值模拟技术可以预测复合变形拉深零件的起皱、破裂、回弹等缺陷,减少反复试验的次数,提高成形零件的质量.     

基于Isight平台的多目标翼型优化设计

以Isight为集成平台,将遗传算法与CFD计算结合在一起,引入到翼型气动优化设计中.该优化设计方法不仅注重提高升阻比,而且在升力系数达到设计要求的条件下尽可能地减小阻力系数,以及防止绕前缘点力矩系数的剧烈变化.同时考虑到负迎角时的升力系数,可以说是真正的多目标气动优化.计算结果表明,这种优化方法是可行的.     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化设计

为了解决染整后整理中热定型工艺参数难以定量设计的关键技术难题,将工艺参数优化设计问题视为以成品门幅、克重与客户要求的相应值的绝对误差最小为目标函数,温度、车速、超喂率和上机门幅为优化变量,以根据实际情况中各优化变量的取值范围为约束条件的多目标优化问题。建立多目标优化模型,并基于该模型采用多目标遗传算法,实现了热定型参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的克重、门幅与用户要求指标的偏差小于1%,完全可以满足实际生产要求。     

基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化设计

以获取动车组水箱最佳结构参数组合为目的,结合双向流固耦合分析,采用拉丁超立方抽样生成试验设计样本点,构建了动车组水箱的响应面近似模型,通过拟合优度验证了该响应面的准确性。最后运用多目标遗传算法寻找水箱结构参数优化设计的Pareto最优解前沿,以此提出优化策略。研究结果表明,基于响应面模型和多目标遗传算法的动车组水箱优化方法,有效克服了水箱结构总体性能方案设计时重复性和经验依赖的缺点,可为决策者进行目标权衡提供充分依据,为其他复杂模型的设计优化问题提供设计参考及解决方案。     

特殊布局无人机多目标气动外形优化设计

从无人机外形设计的总体、气动设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境等技术,使解集具有良好分布特性。在此基础上建立了一套可满足无人机气动外形综合优化设计优化模型和优化方法。针对无人机外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则。根据某无人机的设计要求,以亚声速和超声速气动特性为设计目标的无人机外形综合优化设计,取得了良好的优化设计结果。     

多目标遗传算法在甲醇合成优化中的应用

针对甲醇合成优化中的多个目标函数 ,对多目标遗传算法进行了改进 ,引进了多个体交叉算子和种群间的变异算子 ,使用多目标权重因子解决了适应度函数的构造问题 ,不仅提高了算法本身的运行速度 ,而且在处理实际的多目标优化时 ,提供了较好的灵活度 ,在指导实际生产中表现出了良好的性能。     

基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

U型件冲压成形回弹过程的数值模拟及参数优化

以有限元软件ABAQUS为平台,分别运用有限元动力显式和静力隐式方法模拟U型件成形及卸载后的弹性回复过程,分析了压边力、摩擦以及板料厚度对回弹量的影响.以控制回弹为优化目标,结合有限元数值模拟运用基于Pareto策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对工艺参数进行了优化设计.     

板料冲压成形工艺参数的计算机优化

利用ＣＡＥ技术分析了桑塔纳轿车油底壳成形过程，并对其成形工艺参数进行优化．提出了合理的毛坯的形状和尺寸、定位位置、压边力大小、拉深筋的设置等，以此说明ＣＡＥ技术在板料成形工艺设计中的应用．     

侧围外板冲压工艺稳健性优化设计

为了评价随机因素波动对覆盖件冲压成形质量影响,以侧围外板成形为例,在有限元仿真模型基础上,将实验设计、响应面法相结合,获得不考虑材料性能波动条件下最优工艺解;在此基础上通过蒙特卡洛法构建质量指标均值与标准差响应面模型,获得最优的稳健工艺解.案例表明,稳健性设计方法能够显著降低零件缺陷率,具有很好的可靠性.该方法还可应用在产品设计阶段,评估工艺、材料性能波动对冲压质量的影响,减少调试周期.     

砂轮划片机划切工艺参数优化方法

针对砂轮划片机划切工艺参数在实际生产中难以合理设定的问题,提出了基于Matlab遗传算法优化和确定最佳工艺参数的方法.在避开各阶固有频率的基础上选取工艺参数范围,以主轴振动均方根值为评价指标,利用回归正交设计法进行试验,建立了振动量与划切工艺参数之间的回归方程.利用Matlab遗传算法对所建回归方程进行迭代优化,得出对应最小振动量下的最佳工艺参数,对最佳工艺参数下的划切振动量进行试验验证,证明了优化结果的正确性.     

液压拉深工艺参数的优化研究

本文应用内点罚函数法设计了通用的优化程序，用所建立的力学模型和约束条件，对主要工艺参数进行了优化。并用０８Ｆ钢板和１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ；不锈钢板进行了试验验证，结果表明优化所得工艺参数是准确的。     

无圆周相对滑动拉丝卷筒结构的设计

分析了现有拉丝卷筒产生相对滑动的原因,认为是卷筒过度圆弧面导致圆周相对滑动,而圆周相对滑动是造成金属线材表面划伤、斑纹等缺陷的主要原因.设计了无圆周相对滑动的拉丝卷筒结构,取消了卷筒过度圆弧面,用推升滑轮实现卷筒上的线材上移.改进后的拉丝卷筒可以消除圆周相对滑动,减少了因相对滑动给线材表面带来的缺陷.