船用锻铝活塞裙关键工序加工变形预测及参数优化研究
发布时间：2021-05-25 11:31
活塞是船用柴油机的关键零部件之一,通过活塞销与连杆相连接,将燃气爆发压力后活塞获得的直线运动转变为曲轴的旋转运动,其加工质量直接影响着柴油机的动力和使用寿命,因此,活塞的生产加工有着严格的形位公差和尺寸要求。锻铝活塞裙由于其加工过程复杂且刚度较差的特点,裙部很容易产生无规则的变形,达不到生产要求,难以保证加工质量。因此,针对锻铝活塞裙的加工过程,研究加工变形预测及加工参数优化方法,对提高锻铝活塞裙生产加工质量,降低产品废品率有非常重要的意义。本文主要针对锻铝活塞裙关键工序的加工变形进行研究,首先利用有限元分析技术建立了加工过程仿真模型,然后基于预测方法建立了锻铝活塞裙关键工序加工变形的预测模型,接着基于预测模型选用遗传算法对切削加工参数进行了优化,最后基于以上研究成果开发了船用柴油机活塞加工过程变形预测及优化仿真系统。具体的研究内容如下:（1）基于ANSYS和DEFORM仿真软件建立了锻铝活塞裙关键工序加工过程仿真模型,得出了装夹力、刀具及切削参数影响下的活塞裙部长短轴的变形量,最后设计了锻铝活塞裙的装夹与切削加工实验,验证了所建立有限元理论模型的可靠性。（2）利用析因设计理论,针对活...
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 加工变形预测方法研究现状
1.2.2 多目标参数优化方法研究现状
1.2.3 活塞加工质量控制研究现状
1.2.4 国内外研究现状简析
1.3 论文章节安排及结构
第2章 锻铝活塞裙加工过程有限元建模分析及实验验证
2.1 引言
2.2 锻铝活塞裙装夹变形有限元分析
2.2.1 构建活塞有限元分析模型
2.2.2 锻铝活塞裙关键工序装夹工况设定
2.2.3 锻铝活塞裙关键工序装夹变形结果分析
2.3 锻铝活塞裙切削加工变形有限元分析
2.3.1 基于DEFORM切削模型求解切削力和切削热
2.3.2 基于ANSYS有限元模型求解活塞裙部变形
2.4 锻铝活塞裙有限元模型实验验证
2.4.1 锻铝活塞裙装夹变形有限元模型实验验证
2.4.2 锻铝活塞裙切削加工变形有限元模型实验验证
2.5 本章小结
第3章 锻铝活塞裙关键工序加工变形预测模型建立
3.1 引言
3.2 锻铝活塞裙关键工序加工变形影响因子分析
3.2.1 析因设计理论基础
3.2.2 锻铝活塞裙粗镗孔切削加工工序析因设计
3.2.3 锻铝活塞裙铣R341 切削加工工序析因设计
3.3 锻铝活塞裙关键工序加工变形BP神经网络预测建模
3.3.1 BP神经网络结构及原理
3.3.2 选择神经网络训练样本
3.3.3 神经网络模型训练及可靠度验证
3.4 锻铝活塞裙关键工序加工变形多元回归预测建模
3.4.1 多元回归模型基本理论
3.4.2 多元回归预测模型求解
3.4.3 多元回归预测模型可靠度验证
3.5 预测模型对比分析
3.6 本章小结
第4章 锻铝活塞裙加工过程切削参数优化及仿真系统开发
4.1 引言
4.2 基于遗传算法锻铝活塞裙切削加工参数优化
4.2.1 优化算法简介
4.2.2 设置优化目标、优化变量和优化约束
4.2.3 锻铝活塞裙切削加工参数优化求解
4.3 参数优化效果验证
4.4 活塞工艺参数优选与预测仿真系统开发
4.4.1 系统需求分析及开发环境
4.4.2 系统结构与功能
4.4.3 仿真系统运行实例
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TF-IDF和人工神经网络模型的众筹影响因素研究[J]. 于昊卿. 现代商贸工业. 2019(10)
[2]利用学习向量化样本分类的在线学习成绩预测[J]. 郎波,樊一娜. 计算机系统应用. 2019(03)
[3]基于遗传算法的金属切削过程中最优切削用量方法研究[J]. 冯国勇. 世界有色金属. 2018(19)
[4]活塞应力应变分析与加工质量控制方法研究[J]. 路遵友. 科技风. 2018(35)
[5]球头铣刀铣削的虚拟仿真及其切削参数优化算法研究[J]. 袁森,何林,柳飞. 广西大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于有限元的柴油机机体孔系镗削工艺参数优化[J]. 蒋涛,景旭文,黛米格. 江苏科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]铝合金活塞销孔加工过程工艺优化[J]. 李安海,卢永红,刘涛,赵军. 制造技术与机床. 2018(02)
[8]航空机匣工件车削加工变形量预测及误差补偿[J]. 陈维克,刘方,李文,李忠群. 制造技术与机床. 2018(02)
[9]基于BP神经网络的复杂过程参数优化方法研究[J]. 禹建丽,黄鸿琦. 科技通报. 2017(08)
[10]基于刚度与应力演变机制的航空整体结构件加工变形预测理论建模[J]. 黄晓明,孙杰,李剑峰. 机械工程学报. 2017(09)
博士论文
[1]航空薄壁件精密铣削加工变形的预测理论及方法研究[D]. 白万金.浙江大学 2009
硕士论文
[1]基于遗传算法的纸蜂窝超声圆盘切削刀具参数优化[D]. 庞皓文.大连交通大学 2018
[2]大型回转体薄壁件加工变形仿真及切削参数优化研究[D]. 薛迪.吉林大学 2018
[3]船用柴油机活塞裙加工变形研究及工艺优化[D]. 刘晓飞.江苏科技大学 2018
[4]基于运动目标检测的校园安防监视报警系统的设计与实现[D]. 林建华.湖南大学 2018
[5]铝合金活塞裙加工残余应力及切削参数优化的研究[D]. 余娜.西安理工大学 2017
[6]航空铝合金薄壁件铣削加工工艺优化及有限元仿真[D]. 李丹.天津工业大学 2017
[7]2A14铝合金薄壁件高速铣削参数优化研究[D]. 魏慧.哈尔滨工业大学 2016
[8]基于UG/Post的五轴加工中心后置处理器研究与开发[D]. 汪雷亮.哈尔滨工业大学 2016
[9]铝合金活塞销孔加工工艺优化研究[D]. 宫兆超.山东大学 2015
[10]基于遗传算法的高速铣削参数优化系统的研究[D]. 许锋.哈尔滨理工大学 2007
本文编号：3205263
【文章来源】：江苏科技大学江苏省
【文章页数】：91 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 加工变形预测方法研究现状
1.2.2 多目标参数优化方法研究现状
1.2.3 活塞加工质量控制研究现状
1.2.4 国内外研究现状简析
1.3 论文章节安排及结构
第2章 锻铝活塞裙加工过程有限元建模分析及实验验证
2.1 引言
2.2 锻铝活塞裙装夹变形有限元分析
2.2.1 构建活塞有限元分析模型
2.2.2 锻铝活塞裙关键工序装夹工况设定
2.2.3 锻铝活塞裙关键工序装夹变形结果分析
2.3 锻铝活塞裙切削加工变形有限元分析
2.3.1 基于DEFORM切削模型求解切削力和切削热
2.3.2 基于ANSYS有限元模型求解活塞裙部变形
2.4 锻铝活塞裙有限元模型实验验证
2.4.1 锻铝活塞裙装夹变形有限元模型实验验证
2.4.2 锻铝活塞裙切削加工变形有限元模型实验验证
2.5 本章小结
第3章 锻铝活塞裙关键工序加工变形预测模型建立
3.1 引言
3.2 锻铝活塞裙关键工序加工变形影响因子分析
3.2.1 析因设计理论基础
3.2.2 锻铝活塞裙粗镗孔切削加工工序析因设计
3.2.3 锻铝活塞裙铣R341 切削加工工序析因设计
3.3 锻铝活塞裙关键工序加工变形BP神经网络预测建模
3.3.1 BP神经网络结构及原理
3.3.2 选择神经网络训练样本
3.3.3 神经网络模型训练及可靠度验证
3.4 锻铝活塞裙关键工序加工变形多元回归预测建模
3.4.1 多元回归模型基本理论
3.4.2 多元回归预测模型求解
3.4.3 多元回归预测模型可靠度验证
3.5 预测模型对比分析
3.6 本章小结
第4章 锻铝活塞裙加工过程切削参数优化及仿真系统开发
4.1 引言
4.2 基于遗传算法锻铝活塞裙切削加工参数优化
4.2.1 优化算法简介
4.2.2 设置优化目标、优化变量和优化约束
4.2.3 锻铝活塞裙切削加工参数优化求解
4.3 参数优化效果验证
4.4 活塞工艺参数优选与预测仿真系统开发
4.4.1 系统需求分析及开发环境
4.4.2 系统结构与功能
4.4.3 仿真系统运行实例
4.5 本章小结
第5章 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 研究展望
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于TF-IDF和人工神经网络模型的众筹影响因素研究[J]. 于昊卿. 现代商贸工业. 2019(10)
[2]利用学习向量化样本分类的在线学习成绩预测[J]. 郎波,樊一娜. 计算机系统应用. 2019(03)
[3]基于遗传算法的金属切削过程中最优切削用量方法研究[J]. 冯国勇. 世界有色金属. 2018(19)
[4]活塞应力应变分析与加工质量控制方法研究[J]. 路遵友. 科技风. 2018(35)
[5]球头铣刀铣削的虚拟仿真及其切削参数优化算法研究[J]. 袁森,何林,柳飞. 广西大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于有限元的柴油机机体孔系镗削工艺参数优化[J]. 蒋涛,景旭文,黛米格. 江苏科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]铝合金活塞销孔加工过程工艺优化[J]. 李安海,卢永红,刘涛,赵军. 制造技术与机床. 2018(02)
[8]航空机匣工件车削加工变形量预测及误差补偿[J]. 陈维克,刘方,李文,李忠群. 制造技术与机床. 2018(02)
[9]基于BP神经网络的复杂过程参数优化方法研究[J]. 禹建丽,黄鸿琦. 科技通报. 2017(08)
[10]基于刚度与应力演变机制的航空整体结构件加工变形预测理论建模[J]. 黄晓明,孙杰,李剑峰. 机械工程学报. 2017(09)
博士论文
[1]航空薄壁件精密铣削加工变形的预测理论及方法研究[D]. 白万金.浙江大学 2009
硕士论文
[1]基于遗传算法的纸蜂窝超声圆盘切削刀具参数优化[D]. 庞皓文.大连交通大学 2018
[2]大型回转体薄壁件加工变形仿真及切削参数优化研究[D]. 薛迪.吉林大学 2018
[3]船用柴油机活塞裙加工变形研究及工艺优化[D]. 刘晓飞.江苏科技大学 2018
[4]基于运动目标检测的校园安防监视报警系统的设计与实现[D]. 林建华.湖南大学 2018
[5]铝合金活塞裙加工残余应力及切削参数优化的研究[D]. 余娜.西安理工大学 2017
[6]航空铝合金薄壁件铣削加工工艺优化及有限元仿真[D]. 李丹.天津工业大学 2017
[7]2A14铝合金薄壁件高速铣削参数优化研究[D]. 魏慧.哈尔滨工业大学 2016
[8]基于UG/Post的五轴加工中心后置处理器研究与开发[D]. 汪雷亮.哈尔滨工业大学 2016
[9]铝合金活塞销孔加工工艺优化研究[D]. 宫兆超.山东大学 2015
[10]基于遗传算法的高速铣削参数优化系统的研究[D]. 许锋.哈尔滨理工大学 2007
本文编号：3205263
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/chuanbolw/3205263.html
