汽车发电机爪极组合模具结构及工艺优化

发布时间：2017-10-13 22:03

  本文关键词：汽车发电机爪极组合模具结构及工艺优化

  更多相关文章： 爪极 精密模锻 组合模具 多目标优化 BP神经网络 遗传算法

【摘要】：爪极是汽车发电机系统的重要组成部分,也是一种成形难度大、精度要求高的精密模锻件。随着车载电器技术的不断进步和发展,对爪极的发电性能提出了更高的要求。在精密模锻中,爪极锻造模具开裂、磨损等非正常失效也是生产中的瓶颈,因此如何通过改善爪极锻造模具的结构和工艺来提高模具的使用寿命是企业亟需解决的问题。首先本文简要介绍了国内外公司采用的爪极制造工艺以及国内外学者对爪极塑性成形技术的研究现状。爪极的种类繁多,本文以一种带凸台的爪极为研究对象,采用UG对爪极及其精密模锻模具进行三维建模,采用有限元软件Deform-3D对爪极精密锻造成形过程进行模拟,得到了爪极的成形载荷曲线、预锻模具的主应力分布以及终锻模具磨损分布,从模拟分析中发现模具开裂和磨损失效的原因。根据预锻模拟结果,提出三种预锻组合模具的方案,方案一:预应力圈组合模具;方案二:凸台-型腔-预应力圈组合模具;方案三:凸台-极爪内腔-外腔-预应力圈组合模具。对比分析三种方案的模拟结果,结果表明:在方案二中,金属能够顺利地充满模具型腔,成形过程中不会产生锻造缺陷,而且在模具易开裂处的最大应力得到了较大的降低。为了获得最合理的组合模具结构,设计了多目标正交试验,得到了最优的预锻组合模具结构。对于终锻模具磨损失效,采用GA-BP模型建立了锻造工艺参数与终锻模具磨损以及成形载荷之间的映射关系,并验证了该模型的可靠性,为预测终锻模具磨损失效提供了理论指导。最后,对最优预锻组合模具结构进行生产验证,结果表明:最优预锻组合模具具有良好的成形性能以及较高的使用寿命。本文将爪极的精密锻造工艺、有限元模拟机理、多目标优化模型、人工智能相结合,缩短了产品的开发周期、改进了爪极预锻模具结构和精密模锻工艺、提高了模具寿命。本文的研究成果对爪极实际精密锻造工艺提供了理论指导,并为相似锻件的精密锻造工艺及改进提供了理论指导和依据。
【关键词】：爪极 精密模锻 组合模具 多目标优化 BP神经网络 遗传算法
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.631;TG316
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 选题背景11-12
• 1.2 国内外汽车发电机爪极塑性成形工艺概述12-14
• 1.3 国内外汽车发电机爪极制造研究现状14-16
• 1.4 精密塑性成形技术16-17
• 1.4.1 近净成形技术16
• 1.4.2 近净成形技术发展及趋势16-17
• 1.5 人工智能17-18
• 1.6 本课题研究的主要内容和方法18-19
• 第二章 刚粘塑性有限元理论及方法19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 刚粘塑性基本方程19-20
• 2.3 刚粘塑性有限元的变分原理20-23
• 2.4 热力耦合有限元分析软件Deform简介23-26
• 2.4.1 Deform软件介绍23
• 2.4.2 Deform-3D软件产品功能23
• 2.4.3 Deform系统组成23-24
• 2.4.4 Deform-3D边界条件的设置24-25
• 2.4.5 摩擦条件的设置25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第三章 汽车发电机爪极精锻成形工艺及模拟分析27-35
• 3.1 爪极精锻成形工艺分析27-28
• 3.1.1 爪极的结构特点27-28
• 3.1.2 爪极精锻成形工艺分析28
• 3.2 爪极精锻工艺模拟分析28-34
• 3.2.1 材料模型的建立29-31
• 3.2.2 有限元模型的建立31
• 3.2.3 成形载荷分析31-32
• 3.2.4 预锻模具应力分析32-33
• 3.2.5 终锻模具磨损分析33-34
• 3.3 爪极精锻模拟总结34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 汽车发电机爪极预锻组合模具多目标优化35-46
• 4.1 爪极预锻组合模具设计35-37
• 4.2 爪极预锻组合模具模拟结果对比37-38
• 4.2.1 组合模具模具应力分析设置37
• 4.2.2 模具应力对比分析37-38
• 4.2.3 对比总结38
• 4.3 爪极预锻组合模具多目标正交试验38-45
• 4.3.1 正交优化模型的建立39-40
• 4.3.2 正交试验结果及处理40-43
• 4.3.3 正交试验的分析43-45
• 4.4 本章小结45-46
• 第五章 人工智能在汽车发电机爪极工艺参数优化中的应用46-57
• 5.1 BP神经网络在爪极工艺参数优化中的应用46-50
• 5.1.1 BP神经网络概述46-47
• 5.1.2 BP神经网络模型的建立47-50
• 5.2 GA-BP在汽车发电机爪极工艺参数优化中的应用50-56
• 5.2.1 遗传算法概述50-51
• 5.2.2 GA-BP的结合51-53
• 5.2.3 GA-BP在汽车发电机爪极工艺参数优化中的应用53-56
• 5.3 本章小结56-57
• 第六章 汽车发电机爪极精锻生产实际验证57-61
• 6.1 生产试验设备及模具57-59
• 6.2 生产试验原材料及参数59
• 6.3 生产试验结果及分析59-60
• 6.4 本章小结60-61
• 第七章 结论和展望61-63
• 7.1 主要完成的工作61-62
• 7.2 展望62-63
• 参考文献63-66
• 致谢66-67
• 在攻读硕士期间发表的学术论文及其他科研成果67

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本文编号：1027306