基于有限元模拟的筒形件错距旋压智能参数优化系统研究排风扇
基于有限元模拟的筒形件错距旋压智能参数优化系统研究
基于有限元模拟的筒形件错距旋压智能参数优化系统研究 2011年12月09日 来源: 摘要 以有限元模拟分析为基础,建立了筒形件错距旋压智 能参数优化系统。实现了对错距旋压工艺的三维仿真,并结合人工智能技术,实现了对错距旋压工艺参数的优化。 关键词 筒形件旋压 神经网络 参数优化 Research on Intelligent Parameters Optimization Based on FEA Simulation of Tube Stagger Spinning
Zhai Fubao, Zhang Zhiliang, Xia Ehui, et al
Abstract:Based on FEA, the parameter optimization system of tube stagger spinning has bee n established which has realized 3D simulation of such spinning and combined wit h artificial intelligence to optimize tube stagger spinning parameters. Keywords:Tube spinning, Parameters optimization
1 前言
旋压是用于成形薄壁空心回转体零件的一种金属压力加工方法。该工艺具有变形力小,节约 原材料等优点,被广泛应用于航天、军工、机械等领域[1]。 在大直径薄壁件的生产中,采用一般的三旋轮同平面的强力旋压工艺,往往会由于减薄率的限制,需进行多道次加工。通常,中间退火是难免的过渡工艺,其最终结果是产品质量差、生产效率低。因此,近些年来,错距旋压得到了广泛的应用。错距旋压时,三旋轮在毛坯周向呈120°均布,并在轴向和径向相互错开一定距离(图1)。这样,使旋压变形由三个旋轮分担,增大了道次减薄率,减少了加工道次,提高了加工精度和生产效率。当然,错距旋压也有其缺点:工艺参数较多,而且彼此之间的关系十分复杂,只有当各个工艺参数匹配合理时才能显示出其工艺优势。因此, 对错距旋压工艺参数的优化进行选择非常必要。
图1 筒形件错距旋压示意图
2 参数优化系统框架
实际生产中,仍然在延续着“工艺参数=经验+生产调试”的选择模式;相关的技术资料中也 只能定位在简化的工程近似计算的基础上,应用效果并不好。本文采用有限元模拟与智能技 术相结合的方法,揭示错距旋压的变形机理,实现对旋压工艺参数的优化。图2为本系统的 结构框架[2,3]。
图2 筒形件错距旋压仿真系统结构框架
系统通过工艺设计模块,可以根据输入的工件初始参数得出初始的由解析求得的加工工艺参 数,以此参数为条件,进行有限元建模并输出后处理结果。本文通过对有限元后处理文件的 编程处理,结合人工神经网络方法,实现了对原始工艺参数的优化。最后,输出优化工艺参 数。
3 系统关键技术
3.1 有限元建模 利用通用有限元软件MARC实现了对错距旋压有限元模型 的三维弹塑性数值模拟。模型采用六面体单元,采用反正切摩擦模型来描述摩擦条件。有限元模型见图3。
图3 错距旋压三维
3.2 参数优化的实现 本文采用人工神经网络实现优化旋压工艺的目的。模拟用的最初工艺参数来自工艺计算模块,本模块将根据其模拟结果对初始工艺参数进行优化。优化所需特征参数的最终来源为有限元计算的结果输出文件。通过对MARC后处理的二次开发,可以实现对所需具体数据的分 类格式输出。然后通过编程,提取神经网络所需的输入值,主要输入参数为三旋轮压下量Δ t1、Δt2、Δt3,三旋轮间的轴向错距值a12、a23, 三旋 轮的径向力Fr1、Fr2、Fr3,毛坯壁厚t0,旋轮进给比f。输出为修正 后的三旋轮压下量Δt1′、Δt2′、Δt3′,三旋轮间的轴向错距值a 12′、a23′ ,旋轮进给比f′。人工神经网络采用BP算法,其网络模型如图4所示。神经网络的学习样本来自于大量的模拟优化的成功算例和经验总结。将所得工艺参数重新用于模拟分析,以缺陷(断裂、损伤程度)、尺寸精度和三旋轮的径向分力的平衡程度为主要评定指标,重 复该模拟-评定-模拟的过程,直到得出合格的工艺参数。
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