基于响应面的汽车中立柱内板影响因素多目标优化

发布时间：2021-12-19 06:06

　　以某汽车中立柱内板为研究对象,选取摩擦系数、冲压速度、压边力和凸凹模间隙为设计变量,采用最优拉丁超立方实验设计选取了30组实验方案,使用Autoform R6软件对拉延后的最大增厚率和最大减薄率进行有限元模拟。利用模拟结果建立最大增厚率和最大减薄率两个目标值的4阶响应面近似模型,并分析了影响因素对目标值的影响。多目标优化后得到的摩擦系数为0. 17、冲压速度为3500 mm·s-1、压边力为450 k N、凸凹模间隙为0. 55 mm,此时的最大增厚率为0. 95%、最大减薄率为10. 65%。使用优化后的工艺参数进行模拟,得到的最大增厚率和最大减薄率的模拟值分别为0. 96%和12. 20%,证明了多目标优化结果的有效性。根据优化后的工艺参数组合进行零件试生产,可以生产出无起皱开裂且满足要求的汽车中立柱内板拉延件,提高了零件从设计至生产的效率。 

【文章来源】：锻压技术. 2020,45(07)北大核心CSCD

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

工艺补充面和压料面

分析中立柱内板零件的拉延工序，采用倒装式单动拉延成形。选用Autoform R6软件对拉延过程进行模拟，其有限元模型如图2所示。零件材料为DC03钢，厚度为1 mm，材料性能参数如表1所示。3 工艺参数多目标优化

最优拉丁超立方实验设计的原理为:在n维空间，将每一维坐标区间[xkmin,xkmax](其中，xkmin为第k个变量的下限值，xkmax为第k个变量的上限值，k∈[1,n])等分成m个区间，每个小区间记作[xki-1,xki]，(其中，xki-1为每个小区间的取值下限，xki为每个小区间的取值上限，i∈[1,n]);随机地选取m个点，保证一个因子的每一个水平只被研究一次，且这些点能均匀地分布在n维空间中，即构成空间为n维、样本数为m的最优拉丁超立方实验设计。考虑到样本的准确性，本文选取摩擦系数A、冲压速度B、压边力C和凸凹模间隙D这4个因素，各因素取值范围如表2所示。根据最优拉丁超立方实验设计随机抽取了30个样本点。以这30组样本点为输入，借助Autoform R6软件，模拟分析中立柱内板冲压后的最大减薄率X和最大增厚率Y这两个目标值，来评价零件的成形质量。表3为最优拉丁超立方实验设计方案和模拟结果。3.2 近似模型的建立

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于最优拉丁超立方抽样方法和NSGA–Ⅱ算法的注射成型多目标优化[J]. 季宁,张卫星,于洋洋,贺莹,侯英洪.  工程塑料应用. 2020(03)
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[7]基于响应面法对211ZX新型高强铝合金固溶工艺的优化设计[J]. 肖瑞,杨明,黄朝文.  稀有金属. 2019(10)
[8]基于CAE和灰色关联的汽车前门外板冲压成形工艺参数多目标优化[J]. 朱超,王雷刚,黄瑶.  锻压技术. 2018(08)
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硕士论文
[1]汽车中立柱拉延工艺稳健设计与容差设计[D]. 聂威.湖南大学 2014



本文编号：3543899