一种新型双层X形管内高压成形加载路径的智能优化方法

为了提高双层X形管的成形性能,本文针对双层X形管内高压成形过程加载路径的智能优化方法开展研究。将多目标动态优化方法用于双层X形管工艺质量参数的动态调整与优化,通过建立内层管最大减薄率、外层管最大减薄率、极限圆角半径、支管高度4个主要评价因素的柔性可调整区间,协调优化参数,使双层X形管的变形尽可能处于最佳状态。采用线性加权法建立双层X形管工艺质量参数的多因素综合目标函数,并运用遗传算法和BP神经网络控制方法对多目标动态优化函数进行推导求解,优化了学习效率,提高了计算精度,增强了与实际工艺的匹配程度。模拟结果与实验结果的误差在±7%以内,说明此双层X形管在内高压成形过程的加载路径优化控制方法具有较高的精度和可行性。

X形管内高压成形过程的加载路径优化

加载路径对X形管内高压成形质量至关重要,只有加载路径的各参数匹配得当,才能获得合格的成形件。利用DYNAFORM软件模拟不同加载路径下X形管的成形性能。并基于Box-Behnken Design试验设计和响应面法,以内压力、轴向进给量、背向位移量以及摩擦因数为试验因素,分别建立以最小壁厚、支管高度和极限圆角半径为目标的响应面模型。通过方差分析和回归方程分析,对X形管内高压成形过程的加载路径进行设计和优化,有效地改善了壁厚分布、减小了极限圆角半径、提高了支管高度。采用软件的数值优化功能筛选出最优的加载路径,并在此加载路径下对X形管内高压成形模拟结果和试验结果进行对比,发现误差在5%以内,并且壁厚分布具有一致性,说明了该加载路径优化方法具有较高的准确性和较好的可行性。