基于区间分析的多边形坯料形状非概率稳健优化

板料实际成形过程中摩擦润滑状态、压边力、拉延筋几何尺寸、材料特性等都具有一定的波动,都存在不确定性。传统的确定性优化设计忽略了不确定因素的影响,导致板料成形性能波动较大,产品质量水平和合格率降低。面向具有很强实用价值的多边形坯料形状优化设计问题,进一步考虑实际生产过程中的不确定因素影响。针对掌握的不确定性数据信息较少的情况,利用非线性区间数规划、函数的区间扩张、响应面代理模型技术及多目标遗传算法,构造基于区间分析的非概率稳健优化方法,并通过实际算例验证该方法的正确性和有效性。该方法大大降低了稳健优化对原始数据的要求,并降低了模具设计对设计人员经验的依赖性,提高了产品质量的稳定性,减少了废品率及生产成本。

基于自适应响应面的多边形坯料形状优化设计

为了减轻设计者繁重的坯料形状试错仿真工作,对板料冲压工艺中具有很强实用价值的多边形坯料形状进行了优化设计.采用智能试验设计、移动最小二乘法、自适应优化更新方法构建响应面代理模型,优化多边形坯料形状,并开发了相应优化设计程序.以某汽车侧围内上板实际零件冲压成形为算例,进行了坯料智能设计,并对优化前后的成形效果进行比较.结果表明:优化后的坯料其成形破裂、起皱缺陷明显减少,能够获得较好的成形;文中方法可提高基于响应面代理模型的优化设计效率及精度,有助于提升模具设计智能程度,加快模具设计进程、减少生产成本.

冲裁件优化排样的多边形顶点射线算法

研究冲裁工件优化排样问题.在普通单排多边形顶点算法的基础上,针对对头单排、普通双排、对头双排3种排样方式的特点,提出一种多边形顶点射线算法.经实际测试证明,该算法克服了多边形顶点算法通用性差的局限,可高效准确地得出常规单件排样方式的最优解.应用改进算法,在AutoCAD2000上,通过ObjectARX2000开发出了冲裁模优化排样系统.应用结果表明,与原手工排样方案相比,节省材料率约10%.

细分技术的研究与实现

曲面造型通常所采用的是基于三角形或多边形的表示方法。在实际绘制过程中,往往由于多边形网格不够细密而影响绘制效果。为了得到高质量的绘制效果,引入了细分曲面造型方法。文章探讨了基于多边形网格的细分方法,实现了基于三角形控制网格1-4分裂的Loop细分模式。

基于数值模拟分析异形工艺孔在汽车门内板塑性成形过程中的应用研究

汽车后背门内板结构起伏大,塑性成形过程中板料的应力应变场复杂。结合板料开设工艺孔附近区域应力状态的理论分析,运用局部应力释放的方法,在产品四角和中间结构突变区域进行材料切除和开孔,改善了材料流动不均匀,缓解了局部应力集中的缺陷。利用有限元建模进行了多方案对比模拟分析,并与现场试模进行相互验证,重点考察了非圆形状的异形工艺孔及其位置布局对局部应力释放的作用。在现有模具拉深筋和模具压边圈压边力不调整的情况下,优化了带异形工艺孔的多边形坯料,解决了产品冲压成形过程中内部破裂和边缘起皱的问题。

Φ11 m超大型2219铝环多工步轧制研究

针对超大型铝环单工步轧制稳定性和温度难控制、变形难协调导致的环件圆度差和组织不均匀等问题,提出通过多次加热、分步变形的多工步轧制新思路。首先,基于实际生产中环坯的设计制造过程,提出了一种决定变形路径起点的多边形毛坯设计方法和适用于轧制工步划分的径轴向变形量分配技术;其次,根据环件轧制各个阶段的主要特点,设计了超大型铝环多工步轧制工艺方案;最后,建立了超大型铝环多工步轧制智能仿真模型。模拟结果表明,超大型铝环多工步轧制新工艺可行,轧制成形过程稳定,成形的铝环圆度好、等效塑性应变与温度分布均匀。

粒子群算法在低压电器冲裁件优化排样中的应用

提出了一种粒子群算法的低压电器冲裁件排样优化问题的求解方法。应用多边形顶点算法进行排样优化计算时,随着优化精度提高,其搜索空间将急剧增大,导致传统的求解方法计算量大、耗时多。利用粒子群算法在解空间进行智能化搜索,有效克服了该弊端,可高效、准确地求得工件排样的最优解。通过某高压配电箱门锁冲裁件排样优化仿真,验证了算法的优越性。

改进的包络排样算法及系统开发

提出了一种改进的包络排样算法即犄角形包络排样,该算法采用犄角形对不规则零件进行包络,不需要预先对零件进行凹变凸处理,能够有效提高零件凹陷区域的排样准确率。基于此算法,在NX平台开发了汽车冲压件坯料排样系统,通过某汽车零件的实例分析,证明了该系统的有效性和实用性。

基于多边形重叠检测的冲裁件优化排样

由于制造业中部分零件的大批量生产,条料上采用冲裁件优化排样可以节省大量的原材料。提出了一种基于多边形重叠检测的冲裁件优化排样新算法。该算法包含"重叠检测"和"零件进退"两个部分,避免了复杂的数学运算和耗时的人工操作。通过算例结果可知,运用该算法可以显著节省原材料,并且两个相同冲裁件可以很快地进行靠接。