宽展挤压模具正交试验研究

宽展模具的结构参数 (入口宽度、出口长度、宽展模的高度、工作带的基准长度、模孔的位置 )对SDV值 (流速均方差值 ,该值越小 ,挤压过程越稳定 )存在影响 ,在模具设计中 ,更重要的是确定这些参数对流速均方差的影响。针对上述问题 ,本文在数值模拟的基础上 ,采用正交试验法 ,对铝型材产品FD -Awdd - 7生产中所用的宽展模具进行了研究 ,在这些模具结构参数中 ,对挤压流速均方差有显著的影响的参数包括 :宽展模的入口长度。

正交试验法、神经网络和遗传算法的结合

用神经网络建模,遗传算法优化是求解工程优化问题的一种行之有效的方法.但由于神经网络、遗传算法自身的诸多问题,制约了其在较为复杂领域中的应用.正交试验法是一种进行多因素试验的科学方法,本文将它引入神经网络和遗传算法中,将三者结合起来,用正交试验法设计神经网络样本,并用遗传算法优化神经网络结构,较好地克服了各自的弱点,拓展了它们的应用.另外本文对正交试验法配置遗传算法参数做了介绍.

中厚板挤压成形力能分析及预测

准确预测成形过程中的载荷分布,可有效降低模具在成形过程中发生偏载的可能性。文章以中厚板体积成形工艺中较为典型的挤压成形工艺为切入点,针对其与传统正挤压过程的区别,采用数值模拟方法对中厚板挤压成形力影响因素进行了正交试验分析,从复杂的影响因素中寻找出主因。通过对各主要影响因素加以分析,并借助于对试验数据进行归纳或统计的方法,分析建立了相应的力能计算模型,为中厚板挤压工艺及模具的优化设计提供理论参考。经实验验证,该力能计算模型的误差控制在15%以内,能满足工程计算的需要。

三维铝型材挤压模多参数优化

以一个导流组合模为例,利用神经网络建立模具参数的数学模型,用遗传算法对参数优化。其中由正交法设计得到实验样本,由软试模提取模具的SDV值,将其作为优化目标。最终实验结果与优化值吻合,为建立和控制挤压模参数提供了一种行之有效的手段。

工艺参数对中厚板高凸台挤压成形影响的分析

基于中厚板高凸台挤压成形过程中影响凸台高度的3种常见缺陷,提出了有效体积利用率的概念.以此为指标,运用正交试验的方法,对成形过程中影响凸台成形质量的工艺参数进行分析,确定了关键工艺参数,并分析了这些参数对凸台挤压成形有效体积利用率的影响规律.研究结果为板料高凸台挤压成形工艺设计与模具优化提供了一定参考.

农用车转向节闭式挤锻新工艺多目标优化

针对农用车转向节成形过程中出现的缺陷,创新性地提出闭式挤压制坯—模锻新工艺。基于正交试验设计应用有限元数值模拟对转向节闭式挤锻的多目标优化设计问题进行了系统的研究,利用回归评分法分析了挤压温度、挤压速度、模具工作温度以及摩擦条件对成形工艺的影响,并对优化结果进行了生产验证。

多孔发射药挤压模具的结构参数优化

为了得到多孔发射药模具的合理结构参数,采用正交实验法设计模具结构参数组合。应用Workbench流固耦合模块模拟发射药药料在模腔内的挤压过程及针架的变形过程,得到模具最优结构参数组合,并通过挤压实验验证了所选模具结构参数的合理性。