多目标粒子群优化算法在薄板冲压成形中的应用
有限元分析与优化算法相结合来提高板料的成形质量、缩短设计周期己在板料成形领域得到广泛的研究.传统的优化方法主要是将多目标问题转化为单目标问题进行研究,然而,评价一个板料的成形质量应该是多方面的(如拉裂、起皱和成形不足等)并且各个质量特性之间可能会发生相互冲突.因此直接采用多目标优化算法来提高板料的成形性具有非常重要的现实意义.采用自主开发的STLMesher软件建立模具的参数化模型,在此基础上将试验设计、能代表实际冲压过程精度较高的近似模型和多目标粒子群优化算法相结合,获得了一组最小化起皱和拉裂缺陷的非劣解.在板料成形优化过程中调用的是近似模型,大大减少了调用有限元模型的次数,提高了优化效率.为指导工程设计人员快速有效地从非劣解集中挑选出一组成形效果最好的解,提出最小距离选解法,选出的解实现了对起皱和拉裂缺陷的优化,提高了板料的成形性能.数字算例表明,该方法具有较高的精度和较强的工程实用性.
冲压成形、响应表面模型、试验设计、多目标、粒子群优化
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TG386(金属压力加工)
国家杰出青年基金50625519;教育部长江学者与创新团队发展计划资助项目
2009-07-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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