钛合金板材激光弯曲成形过程仿真及精度控制

发布时间：2017-10-09 23:15

  本文关键词：钛合金板材激光弯曲成形过程仿真及精度控制

  更多相关文章： 激光弯曲成形 有限元分析 径向基函数神经网络 粒子群优化算法 工艺参数优化

【摘要】：作为先进制造技术的一种,激光弯曲成形技术以其柔性强、无模具等优点,在汽车、船舶制造乃至航空航天领域有着广泛的应用前景。本文通过有限元仿真、薄板加工实验、人工神经网络以及粒子群优化算法对TC4钛合金薄板的激光弯曲成形进行了探索研究:(1)利用有限元分析软件ANSYS对钛合金样件的激光弯曲成形过程进行了仿真。对结果进行研究发现,在激光照射阶段样件上表面由于热膨胀受到压应力作用,下表面受到拉应力,样件会有一个背向光源的反向弯曲。冷却阶段,由于温度降低,样件上表面收缩产生拉应力,下表面所受拉应力逐渐降低,在上表面拉应力比下表面大时,样件发生正向弯曲,之后上下表面应力差趋于稳定。对五次扫描的弯曲情况进行仿真模拟,发现每次扫描的温度峰值基本一致,即冷却时间较为合理;弯曲角度与扫描次数之间成线性关系,模拟结果与实际加工之间存在0.6mm的误差。(2)为探索激光弯曲成形中各个工艺参数对最终弯曲角度的影响,利用现有光纤激光器设计了不同功率、扫描速率以及扫描次数的实验。对结果进行研究发现,在保持其他工艺参数不变的情况下,样件的弯曲角度随激光功率的升高、扫描次数的增多而增大;而扫描速率、线能量密度的逐步增大时,弯曲角度呈现先增大后减小的趋势;在实验所处条件下,扫描次数一定时线能量密度取6.7J/mm2能够获得最大弯曲角度。金相组织显示热影响区内相变析出针状马氏体,其网篮状结构对钛合金薄板的硬度有较大影响。(3)采用径向基函数(RBF)神经网络建立了激光弯曲成形过程中激光功率、扫描速度、扫描次数与弯曲角度间的预测模型。以TC4薄板进行激光弯曲成形实验,将实验数据作为训练样本对神经网络进行训练,得到工艺参数与成形角度之间较为精准的映射关系。(4)利用粒子群优化算法对RBF网络的参数进行寻优计算,优化后的网络在对测试数据进行预测时,误差由4.7%减小到1%左右;以上述优化后的径向基函数神经网络为基础,利用粒子群优化算法就工艺参量进行了寻优计算,并以所得参量进行加工实验,所得弯曲角度接近目标值,两者间的平均误差在5%以内,表明以此方法获得预定角度的所需工艺参数具有一定的可行性与有效性。
【关键词】：激光弯曲成形 有限元分析 径向基函数神经网络 粒子群优化算法 工艺参数优化
【学位授予单位】：辽宁工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG665
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 引言9
• 1.2 课题研究背景9-11
• 1.2.1 钛合金概述9
• 1.2.2 激光弯曲成形原理9-10
• 1.2.3 激光弯曲成形特点10-11
• 1.2.4 RBF神经网络与粒子群优化算法11
• 1.3 国内外研究状况11-13
• 1.3.1 国外研究状况11-12
• 1.3.2 国内研究状况12-13
• 1.4 课题研究内容13-14
• 2 钛合金薄板激光弯曲成形的有限元模拟研究14-35
• 2.1 激光弯曲成形的温度场有限元模拟14-23
• 2.1.1 物理模型的定义14-15
• 2.1.2 单元的选取与网格划分15-17
• 2.1.3 材料热学性能的定义17-18
• 2.1.4 初始条件与边界条件的定义18
• 2.1.5 移动热源模型的定义18-19
• 2.1.6 多次扫描的加载与时间子步的设置19
• 2.1.7 温度场模拟结果分析19-23
• 2.2 激光弯曲成形的形变场有限元模型23-32
• 2.2.1 单元的选取与网格划分23-24
• 2.2.2 材料力学性能定义24-25
• 2.2.3 边界条件、载荷及步长定义25
• 2.2.4 应变场模拟结果的分析25-29
• 2.2.5 应力场模拟结果的分析29-32
• 2.3 多次扫描时模拟结果的验证32-34
• 2.4 本章小结34-35
• 3 钛合金薄板激光弯曲实验与分析35-44
• 3.1 实验设备材料及方法35
• 3.2 影响因素的分析35-39
• 3.2.1 激光功率对弯曲角度的影响36-37
• 3.2.2 扫描速率对弯曲角度的影响37-38
• 3.2.3 扫描次数对弯曲角度的影响38
• 3.2.4 线能量密度对弯曲角度的影响38-39
• 3.3 激光弯曲成形钛合金样件的金相组织观测与硬度测试39-43
• 3.3.1 金相组织观察与分析39-41
• 3.3.2 硬度测试与分析41-43
• 3.4 本章小结43-44
• 4 RBF网络与粒子群算法在激光弯曲成形中的应用44-56
• 4.1 基于RBF网络的激光弯曲成形角度预测44-47
• 4.1.1 RBF神经网络的建立44-45
• 4.1.2 样本数据的采集45
• 4.1.3 网络训练与仿真实验45-47
• 4.2 基于粒子群算法的RBF网络泛化性提升47-51
• 4.2.1 粒子群算法47
• 4.2.2 优化对象的选择与适应度函数的确立47-48
• 4.2.3 粒子群算法的建立与优化48-49
• 4.2.4 优化结果的验证49-51
• 4.3 基于粒子群算法的激光弯曲成形参数优化51-54
• 4.3.1 粒子群算法适应度函数与参数设定51
• 4.3.2 粒子群算法对工艺参数的优化51-52
• 4.3.3 优化结果的验证52-54
• 4.4 本章小结54-56
• 5 结论与展望56-58
• 5.1 本文主要工作与结论56-57
• 5.2 进一步研究工作展望57-58
• 参考文献58-60
• 攻读硕士期间发表学术论文情况60-61
• 致谢61-62
• 附录 RBF神经网络样本数据62-63

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本文编号：1002976