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摘要
基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法和有限元方法,提出了一种解决板料冲压成形工艺优化的方法。以方盒件冲压成形为例,将最大增厚率和最大减薄率作为目标函数,以压边力、模具间隙、摩擦系数、冲压速度和凹模圆角半径作为设计变量,建立多目标数学模型。首先运用正交设计安排有限元仿真,然后利用RBF神经网络建立冲压成形工艺参数与厚度变化率之间的近似模型,再利用基于Pareto最优解集的多目标粒子群优化算法对冲压工艺参数优化得到一组非劣解集,最后从非劣解集中选取一组最优粒子。结果表明,利用该方法能快速、有效获得最优参数,起皱现象明显改善,避免产生破裂。
- 出版日期2014
- 单位武汉理工大学; 武汉理工大学华夏学院
