高强度钢板热冲压模具冷却系统多目标优化运行研究

发布时间：2019-03-25 21:08

【摘要】：本文主要研究通过多目标粒子群算法对热冲压模具冷却系统进行优化设计,为热冲压模具冷却系统设计提供理论依据。首先介绍了热冲压成形及数值模拟基本理论和模具与各部位之间的热传递途径。结合有限元模拟理论,建立模拟热冲压工艺过程的有限元模型。根据有限元模拟结果,通过响应曲面法建立优化目标函数,并对多目标粒子群算法存在的问题进行改进,提出改进的多目标粒子群算法(Improved Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm,IMOPSO),对模具的冷却系统进行优化设计。通过研究对丰富高温塑性变形理论和热冲压模具冷却系统优化设计具有重要的理论意义和实际应用价值。全文主要研究内容及结论如下:①基于基本粒子群算法和多目标问题的原理和特点对多目标粒子群算法进行改进,提出了全局最优位置自适应选取策略,使种群均匀且快速地向当前Pareto最优前沿飞行;通过限制外部档案的规模,防止其规模过小时,粒子过于聚集在某些区域;采用非均匀变异机制,增加种群多样性,防止算法早熟收敛,以提高算法的收敛性。②对热冲压模具冷却系统中冷却水管直径、数量和空间排布进行了初步设计。利用MSC.Marc软件建立了模拟热冲压工艺过程的有限元模型,研究了热冲压过程中模具温度场分布和演变规律,揭示了热冲压过程中高温板料对热冲压模具的主要热影响区域。③在数值模拟结果的基础上利用响应面法建立冷却系统与冷却效率、冷却均匀性和模具寿命相关的目标模型,通过方差分析和拟合优度检验,验证了响应曲面模型的有效性,并利用多目标粒子群算法对冷却系统水管直径和空间排布进行优化设计。④建立了U形件热冲压工艺实验装置,制定了合理的典型件热冲压试制流程,利用实验数据,分析了工艺过程中模具表面温度场的分布和演变规律;将实验数据与模拟结果进行对比,验证了所建模型及相关设计方案的可靠性。
[Abstract]:In this paper, the multi-objective particle swarm optimization algorithm is used to optimize the cooling system of hot stamping die, which provides a theoretical basis for the design of hot stamping die cooling system. Firstly, the basic theory of hot stamping forming and numerical simulation and the way of heat transfer between die and various parts are introduced. Based on the theory of finite element simulation, a finite element model is established to simulate the process of hot stamping. According to the results of finite element simulation, the optimization objective function is established by response surface method, and the existing problems of multi-objective particle swarm optimization algorithm are improved, and an improved multi-objective particle swarm optimization algorithm (Improved Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm,IMOPSO) is proposed. Optimize the cooling system of the die. The research has important theoretical significance and practical application value to enrich the theory of plastic deformation at high temperature and optimize the design of cooling system of hot stamping die. The main research contents and conclusions are as follows: (1) based on the basic particle swarm optimization algorithm and the principle and characteristics of the multi-objective problem, the multi-objective particle swarm optimization algorithm is improved, and the global optimal position adaptive selection strategy is proposed. To make the population fly evenly and rapidly to the optimal frontier of the current Pareto; By limiting the size of the external archives and preventing them from being too small, particles are too concentrated in certain areas; The non-uniform variation mechanism is adopted to increase the population diversity and prevent premature convergence of the algorithm to improve the convergence of the algorithm. 2 the diameter, number and spatial arrangement of the cooling pipe in the cooling system of hot stamping die are designed preliminarily. The finite element model of simulating hot stamping process was established by using MSC.Marc software, and the distribution and evolution of die temperature field in hot stamping process were studied. The main thermal influence areas of high temperature sheet metal on hot stamping die during hot stamping are revealed. 3 based on the numerical simulation results, the target model of cooling system and cooling efficiency, cooling uniformity and die life is established by response surface method. The validity of the response surface model is verified by variance analysis and goodness-of-fit test, and the optimal design of water pipe diameter and space arrangement of cooling system is carried out by using multi-objective particle swarm optimization algorithm. 4 an experimental device for hot stamping process of U-shaped parts is established. Based on the experimental data, the distribution and evolution of the temperature field on the die surface during the process are analyzed. Comparing the experimental data with the simulation results, the reliability of the model and the related design scheme is verified.
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG385

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本文编号：2447318