基于BP神经网络与遗传算法的温挤压模具优化设计

发布时间：2018-03-31 08:25

  本文选题：模具磨损分析　切入点：数值模拟　出处：《润滑与密封》2017年04期

【摘要】：以汽车转向螺杆类杯-杆件的温挤压凹模为例进行模具磨损分析及其寿命预测。以影响温挤压凹模磨损的4个主要因素,即凹模入口处圆角大小、模具初始硬度、模具初始温度、摩擦因子作为工艺参数,并分别选取4个不同水平值,确定四因素四水平的32组温挤压凹模磨损试验方案,通过Deform-3D有限元数值模拟软件进行成形过程的数值模拟。以不同影响因素和对应模具的磨损量为样本训练BP神经网络,建立4个主要因素与凹模磨损量之间的映射关系,以温挤压凹模磨损量为目标函数,通过遗传算法对4个影响因素进行组合优化,使凹模磨损量最小、寿命最长。
[Abstract]:The die wear analysis and life prediction of the warm extrusion concave die of automobile steering screw cup-bar were carried out.The four main factors affecting the wear of the die, namely, the size of the round corner at the entrance of the die, the initial hardness of the die, the initial temperature of the die and the friction factor, are taken as the process parameters, and four different levels are selected respectively.32 groups of warm extrusion die wear test schemes with four factors and four levels were determined and the forming process was simulated by Deform-3D finite element simulation software.BP neural network is trained with different influencing factors and wear amount of corresponding die. The mapping relationship between four main factors and die wear is established, and the wear amount of warm extrusion die is taken as objective function.Genetic algorithm is used to optimize the four influencing factors to make the die wear minimum and the life is the longest.
【作者单位】： 长春工业大学机电学院;江苏大学材料科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51257216) 吉林省教育厅项目(吉教科合字[2015]第119号)
【分类号】：TG375.41

【参考文献】

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【共引文献】

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