铝合金药筒热挤压模具优化
发布时间：2023-04-22 17:20
本文针对7050铝合金常温下加工困难,变壁厚薄壁药筒件难以一次成形的特点,对7050铝合金药筒成形工艺及模具结构的优化问题进行了深入研究。首先根据7050铝合金高强度的性质和工艺的简便性初步确定加工方案采用热反挤压法,然后通过DEFORM仿真软件对热反挤压法制备铝合金药筒的可行性进行了分析验证,发现传统的反挤压法并不能制备出本文要求的变壁厚薄壁药筒件。随后在传统反挤压法的基础上提出了一种新的复合挤压方法:反挤压-拉伸法,通过BP神经网络预测得到了反挤压-拉伸法中最优的模腔内腔高度,并通过DEFORM软件对反挤压-拉伸法中模芯的应力进行了分析,确定了反挤压-拉伸法制备铝合金药筒的可行性。并在最优模腔内腔高度的条件下,对药筒的反挤压-拉伸法进行了数值模拟,分析了药筒挤压后的温度、等效应变、等效应力、流速分布云图和整形延长后的损伤值分布云图。然后对7050铝合金药筒的反挤压-拉伸过程进行了试验研究,成功制备出了尺寸合格、表面质量良好的药筒。最后以模芯轮廓表面载荷分布均匀度为目标函数,以模芯轮廓表面九个控制点的坐标为设计变量,通过结合数值模拟、BP神经网络和遗传算法完成了模芯形状的优化,并对比...
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 铝挤压的基本方法及其研究现状
1.2.1 正向挤压
1.2.2 反向挤压
1.2.3 其他挤压法
1.2.4 国内外研究现状
1.3 模具结构优化方法及现状
1.3.1 常见的模具结构优化方法
1.3.2 模具结构优化研究现状
1.4 本文的主要研究内容与思路
2 铝合金药筒的反挤压研究
2.1 药筒成形工艺的制定
2.2 BP神经网络
2.2.1 BP神经网络的概述
2.2.2 BP神经网络的结构
2.2.3 BP神经网络的原理
2.3 不同壁厚的药筒反挤压成形数值模拟
2.3.0 DEFORM在成形中的应用
2.3.1 几何模型的建立
2.3.2 有限元分析模拟的建立
2.3.3 工艺参数
2.3.4 挤压模拟结果
2.4 BP神经网络的模型设计及预测结果
2.4.1 网络模型参数的确定
2.4.2 传递函数的确定
2.4.3 数据的预处理
2.4.4 预测结果的分析
2.5 本章小结
3 复合挤压法的研究
3.1 传统反挤压法中挤压力的研究
3.1.1 几何模型的建立
3.1.2 模拟结果分析
3.2 反挤压-拉伸法
3.2.1 工艺原理
3.2.2 有限元模型的建立
3.2.3 模拟结果分析
3.3 反挤压-拉伸法中模腔内腔长度的确定
3.4 反挤压-拉伸法的模具应力分析
3.4.1 模具应力分析求解方案
3.4.2 容差值的影响
3.4.3 模具应力结果分析
3.5 反挤压-拉伸法模拟结果与分析
3.5.1 反挤压-拉伸法中挤压阶段的结果与分析
3.5.2 反挤压-拉伸法中延长阶段的结果与分析
3.6 药筒反挤压-拉伸法的试验研究
3.6.1 试验方案
3.6.2 试验材料与设备
3.6.3 试验步骤
3.6.4 试验结果
3.7 本章小结
4 基于遗传算法的药筒挤压模具结构优化
4.1 遗传优化算法研究
4.1.1 参数的编码
4.1.2 个体适应度评价
4.1.3 遗传操作
4.1.4 控制参数
4.2 挤压模具结构优化数学模型的建立
4.2.1 目标函数的建立
4.2.2 设计变量的选取
4.2.3 神经网络训练样本的产生
4.3 药筒挤压模具结构优化
4.3.1 多种群并行遗传算法简介
4.3.2 药筒件挤压模具结构优化流程
4.3.3 两种遗传算法模具结构优化结果
4.4 本章小结
5 结论与工作展望
5.1 结论
5.2 工作展望
致谢
参考文献
附录
本文编号：3798079
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 铝挤压的基本方法及其研究现状
1.2.1 正向挤压
1.2.2 反向挤压
1.2.3 其他挤压法
1.2.4 国内外研究现状
1.3 模具结构优化方法及现状
1.3.1 常见的模具结构优化方法
1.3.2 模具结构优化研究现状
1.4 本文的主要研究内容与思路
2 铝合金药筒的反挤压研究
2.1 药筒成形工艺的制定
2.2 BP神经网络
2.2.1 BP神经网络的概述
2.2.2 BP神经网络的结构
2.2.3 BP神经网络的原理
2.3 不同壁厚的药筒反挤压成形数值模拟
2.3.0 DEFORM在成形中的应用
2.3.1 几何模型的建立
2.3.2 有限元分析模拟的建立
2.3.3 工艺参数
2.3.4 挤压模拟结果
2.4 BP神经网络的模型设计及预测结果
2.4.1 网络模型参数的确定
2.4.2 传递函数的确定
2.4.3 数据的预处理
2.4.4 预测结果的分析
2.5 本章小结
3 复合挤压法的研究
3.1 传统反挤压法中挤压力的研究
3.1.1 几何模型的建立
3.1.2 模拟结果分析
3.2 反挤压-拉伸法
3.2.1 工艺原理
3.2.2 有限元模型的建立
3.2.3 模拟结果分析
3.3 反挤压-拉伸法中模腔内腔长度的确定
3.4 反挤压-拉伸法的模具应力分析
3.4.1 模具应力分析求解方案
3.4.2 容差值的影响
3.4.3 模具应力结果分析
3.5 反挤压-拉伸法模拟结果与分析
3.5.1 反挤压-拉伸法中挤压阶段的结果与分析
3.5.2 反挤压-拉伸法中延长阶段的结果与分析
3.6 药筒反挤压-拉伸法的试验研究
3.6.1 试验方案
3.6.2 试验材料与设备
3.6.3 试验步骤
3.6.4 试验结果
3.7 本章小结
4 基于遗传算法的药筒挤压模具结构优化
4.1 遗传优化算法研究
4.1.1 参数的编码
4.1.2 个体适应度评价
4.1.3 遗传操作
4.1.4 控制参数
4.2 挤压模具结构优化数学模型的建立
4.2.1 目标函数的建立
4.2.2 设计变量的选取
4.2.3 神经网络训练样本的产生
4.3 药筒挤压模具结构优化
4.3.1 多种群并行遗传算法简介
4.3.2 药筒件挤压模具结构优化流程
4.3.3 两种遗传算法模具结构优化结果
4.4 本章小结
5 结论与工作展望
5.1 结论
5.2 工作展望
致谢
参考文献
附录
本文编号：3798079
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jiagonggongyi/3798079.html
