基于SA-RBF神经网络的冲压成形拉延筋优化

为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF(radical basis function)神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉延筋力作为输入变量,基于Spearman相关分析和拉丁超立方抽样抽取相关性系数较小的数据作为SA-RBF(simulated annealing-RBF)神经网络的训练样本;其次,将训练样本进行Dynaform数值仿真,以起皱缺陷和拉裂缺陷建立的成形质量评价函数为目标函数,通过SA-RBF神经网络建立等效拉延筋力与目标函数间的非线性映射关系;再次,利用NSGA-II算法对其进行求解得到Pareto最前沿,通过灰色关联分析理论确定最佳拉延筋力;第三,利用优化的拉延筋力对翼子板成形进行数值仿真分析,成形极限图结果表明,优化后的成形件起皱显著减少,而且塑性变形更加均匀,提高了成形质量.

基于偏差调节法的蠕变时效成形回弹补偿研究

为解决蠕变时效成形后板料回弹较大的问题,基于偏差调节法,在不同补偿方向建立了考虑水平方向偏差的模具型面修正方案.利用ABAQUS软件建立了板料成形的有限元模型并对成形过程进行了模拟,并分别用偏差调节法和改进后的方法通过反复迭代对构件进行回弹补偿.结果表明,使用偏差调节法至少需要5次迭代才能使构件满足成形精度要求,而考虑水平偏差的方法仅需要3次,而且获得的构件的精度更高.研究表明考虑水平偏差的方法具有收敛速度快、成形精度高的特点.

高强度钢板U形件热冲压凹模结构拓扑优化

为降低热冲压凹模的生产成本和使用成本,基于板料热冲压数值模拟对凹模结构进行了拓扑优化设计.运用有限元软件ABAQUS建立热力耦合有限元模型,对高强钢板U形件的热冲压成形和淬火过程进行了数值仿真.提取凹模与板料间关键工况下接触应力作为凹模拓扑优化的外在载荷,建立约束凹模结构关键区域节点位移的体积最小化拓扑模型,对热冲压凹模结构进行拓扑优化设计,最终实现结构减重20%,且优化后凹模的变形和应力与优化前的结果相差甚微.研究内容对热冲压过程数值模拟和模具结构拓扑优化研究具有一定参考价值.

轨道交通车辆用防滑阀特性仿真研究

通过对轨道交通车辆用防滑阀的原理分析,采用AMESim软件建立防滑阀的仿真模型,对防滑阀的阶段动作特性、制动缓解特性及容量特性进行了仿真分析,与试验结果吻合,表明模型有效。并分析了防滑阀关键结构参数变化对阀动作性能的影响规律。本文研究为防滑阀的优化设计和故障问题分析起到指导作用。