基于材料性能波动统计学分析的特征件冲压成形稳健设计

结合数理统计学和稳健设计理论,对特征件冲压成形过程进行基于材料性能波动统计学分析的稳健设计,以整体质量工序能力指数Cpk和废品数为指标而获得稳健工艺参数,并通过小批量实验加以验证.结果表明,考虑材料性能波动的稳健设计可以有效降低批量生产的质量波动,从而降低废品率.     

镀锌钢板成形噪声因素试验测量和稳健设计

对镀锌钢板进行了材料实验和盒形件成形实验,分别获得了材料性能、板料初始厚度、压边力和摩擦条件等噪声因素波动的概率分布.采用田口试验设计方法分析了噪声因素对盒形件成形质量的影响规律,在此基础上筛选出对成形质量影响显著的因素.为将产品质量对噪声因素的敏感性降到最低,以凸模圆角半径、润滑条件和压边力为设计变量,以润滑条件、压边力和材料的n值为噪声因素,分别基于数值模拟方法和试验方法对矩形盒件的拉深成形工艺进行了田口稳健优化研究.两种方法得到的优化结果较接近,都降低了噪声因素对成形质量的影响,提高了成形工艺的稳健性.     

稳健回归随机响应面法与冲压成形性容差预测

在基于CAE的冲压成形性容差预测中,以较少的模拟次数达到工程上可以接受的预测精度是响应面法得以应用的关键.充分考虑到冲压成形数值模拟中可能出现的不确定性波动,允许响应量中存在异常响应,提出一种基于稳健回归的随机响应面法.通过一个数学算例的计算对比,表明所提出方法不但能显著减少模拟次数而且精度与Monte Carlo法相当.将该方法应用于一个复杂冲压件的成形性容差预测中,验证了其在冲压成形性容差预测中的可行性.     

基于灰色系统理论的冲压成形稳健设计

利用灰色系统理论,以目标序列之间的关联度作为目标函数,从而将多目标优化转化为单目标优化问题.在冲压成形的稳健设计中,通常需要满足多个目标,如不拉裂、不起皱、变形充分等质量要求.通过实验设计,利用FEA软件获得冲压成形中各个目标对应的响应值.对目标序列的灰色关联度进行方差分析,得到目标函数的最优解,从而获得最佳参数.研究表明,将灰色理论应用到冲压成形稳健设计中,取得了满意的结果,该方法在多目标稳健设计中有很大的适用性.     

基于自适应响应面的多边形坯料形状优化设计

为了减轻设计者繁重的坯料形状试错仿真工作,对板料冲压工艺中具有很强实用价值的多边形坯料形状进行了优化设计.采用智能试验设计、移动最小二乘法、自适应优化更新方法构建响应面代理模型,优化多边形坯料形状,并开发了相应优化设计程序.以某汽车侧围内上板实际零件冲压成形为算例,进行了坯料智能设计,并对优化前后的成形效果进行比较.结果表明:优化后的坯料其成形破裂、起皱缺陷明显减少,能够获得较好的成形;文中方法可提高基于响应面代理模型的优化设计效率及精度,有助于提升模具设计智能程度,加快模具设计进程、减少生产成本.     

基于破裂失效准则的变压边力理论及其工程应用

基于变压边力成形是提高铝合金、高强度钢板等难成形材料成形性能的有效方式之一,构建了圆杯件最优压边力理论模型.将冲压过程中的拉伸载荷表达为工艺参数和材料参数的方程,应用与拉伸载荷有关的破裂准则求解出压边力,从而得出随不同行程变化的最优压边力曲线.模型考虑了材料各向异性、不同冲压深度下板料在凹模圆角处的弯曲角,确保预测的准确性.最后,采用多点液压变压边力压机对得出的最优压边力曲线进行验证.结果表明,该最优压边力曲线可有效提高铝合金的冲压深度.     

汽车加油口盖组合成形工艺

针对传统的成形工艺易造成汽车零件厚度大幅减薄,致使零件成形后刚度降低的问题,采用组合成形工艺对该零件进行制造,即在预成形阶段采用液压成形,在成形阶段用冲压成形,通过数值模拟与试验设计相结合的方法,确定预成形阶段中预成形高度、预成形压边力、板料的尺寸、拉延筋阻力对成形质量的影响程度;利用响应面法建立各影响因素与目标之间的函数关系,通过遗传算法对该函数关系进行寻优计算,从而确定优化的参数组合,并通过试制验证了该组合工艺成形的可行性.     

拉深翻边复合成形工艺参数多目标优化设计

通过对拉深翻边复合成形工艺设计中的失稳方式进行理论分析和模拟仿真,建立了破裂、起皱和厚度不均3个目标函数.针对各成形质量目标相互关联而无法同时达到最优的特点,提出一种基于多目标优化技术的综合优化方法.以空调外机面板为例,经试验设计和基于Matlab的数据处理技术构建响应面模型,采用改进的快速分类非支配遗传算法对模型进行全局寻优,获得了一组最小化成形缺陷的非劣解集.结果表明,该多目标优化模型具有较好的优化效果和工程实用性.     

基于响应面模型的6σ稳健设计方法

工程优化中常面临以下问题:①随机因素对质量波动的影响;②设计变量与响应之间的非线性隐式关系不利于优化的实施;③优化中设计变量的不断修正导致试验或计算成本显著增加.为解决上述问题提出了基于响应面模型的6σ稳健优化方法,并以悬臂梁结构和筒形件拉深成形为例进行了优化研究.通过与确定性优化和可靠性优化的对比,验证了所提出的优化方法具有良好的优化效果.     

基于回弹控制的汽车横梁拉延成形工艺多目标优化研究

为研究工艺参数对板料成形及回弹过程的影响,文章以某汽车横梁为研究对象,结合均匀设计与响应面方法,建立等效拉延筋阻力与塑性变形裕度和板厚不均匀度之间的数学模型.采用多目标遗传算法对其进行优化,优化时综合运用并列选择法、最佳个体保留策略和基于小生境技术的共享函数法,获得Pareto最优解集,通过定义满意度函数选出了满意解;为验证优化结果的准确性,对满意解进行有限元模拟验证,结果表明,满意解下汽车横梁的回弹量得到有效控制.     

稳健优化设计中质量准则的选择

建立稳健优化数学模型是稳健优化设计方法的关键,而准确地选择质量准则(确定质量特性的度量函数)关系到稳健优化数学模型的可行性.对以往在稳健优化设计中使用的质量准则的适用范围以及优缺点进行了详细地分析比较.在此基础上提出新的度量函数,它克服了信噪比和拟合响应面作为质量准则的种种弊端.通过实例验证了新的度量函数的可行性.     

基于物理规划的模糊稳健优化设计

为了改进提高产品性能稳健性的工程设计方法,将稳健设计中的容差和所要达到的优质品率作为两个目标函数,建立了模糊稳健双目标优化设计模型,并应用物理规划方法进行求解。通过对齿轮传动装置装配尺寸链的稳健优化设计,给出了具体的分析求解过程。实例表明,该文所提出的方法是可行的。     

呼叫中心人力资源配置鲁棒规划模型

针对现实呼叫中心中顾客到达不确定的问题,建立了基于排队论的离散流体模型,解决了考虑鲁棒性呼叫中心的人力资源配置问题.通过区间数据来表示顾客到达的不确定集,利用可调整鲁棒优化方法的思想,分析了鲁棒优化模型与确定性优化模型的关系.数值试验表明,使用可调整鲁棒参数的鲁棒优化方法减小了呼叫中心到达率不确定性给呼叫中心系统带来的影响;到达率越大,对应的最优的鲁棒参数越大,模型越保守.     

基于盲数理论的机械稳健性优化设计

在机械稳健性优化设计中不确定变量常被假定为服从某种特定分布的随机变量,在随后的优化模型中丢掉了这些不确定变量的初始数据,这种对不确定变量的处理方式往往不能真切地反映不确定变量的本质,使得出的结论偏离事实. 为了更加真切地反映这些不确定变量,使用盲数表达机械设计中的不确定变量,运用盲数运算规则表达各不确定变量之间的关系,把盲数理论和稳健设计相结合,建立基于盲数理论的稳健设计优化模型. 使用该优化模型对一个气动换向装置进行了优化计算,优化结果好于传统的稳健设计结果. 基于盲数的方法是一种离散化的数值计算方法,算例充分展示了其灵活性,证明了该优化方法是合理的和实用的.     

支持并行协同产品开发的广义鲁棒设计方法

研究了并行协同产品开发过程中的广义鲁棒设计方法.首先,针对并行协同产品开发过程中的不确定性,给出了广义鲁棒设计框架;然后,提出了广义鲁棒性概念,分析了性能鲁棒性和约束鲁棒性;最后,在传统优化设计模型的基础上,考虑产品参数的变化对性能的影响,修改传统优化设计模型的优化目标和约束条件,使它们包含广义鲁棒性指标,建立了广义鲁棒设计模型,并基于遗传算法对模型求解.该方法能有效提高并行协同设计的广义鲁棒性,用一个转向架设计实例验证了其有效性.     

车身零件定位方案的多变量稳健设计

在新车型初始设计阶段仅有零件的A面数据或初步结构为已知的情况下，提出了一种在初始设计阶段零件装配的定位方案稳健设计方法，建立了基于刚性零件确定性定位和稳健设计理论的定位方案优化设计模型，使用遗传算法在可行定义域内求解最优定位点的位置，并提取了定位点偏差对整体装配效果的敏感度系数，实现了在优化公差的同时控制生产成本.同时，以某新车型前大灯的定位方案设计为例，验证了所提方法在初始设计阶段的有效性.     

复杂形状管件液压成形工艺的稳健性优化

以某形状复杂的管状副车架成形为例,借助数值模拟方法和稳健优化技术获取多工序加工的管件液压成形的稳健最优工艺参数.敏感性分析表明,影响管状副车架厚度减薄率的关键工艺参数分别为数控弯曲中的压块速度和润滑条件以及液压成形中的内压力;工艺稳健性优化结果表明,通过控制上述关键工艺参数,可以获得控制管状副车架厚度均匀性的最优工艺参数.     

基于区间分析的非概率稳健优化设计

提出了一种新的基于区间分析的非概率稳健优化设计模型.利用非线性区间数规划和函数的区间扩张,对稳健性指标进行了计算,将含有区间参数的常规稳健优化模型转化为确定性的稳健优化模型,转化后的模型能够根据设计者要求实现任意指定稳健性的优化目标,最终建立了两级稳健优化设计模型.该模型无需知道设计参数的概率分布函数,也不要求目标函数...     

客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流鲁棒优化研究

研究了客流需求不确定下城市轨道交通线路协同限流问题。构建了城市轨道交通线路协同限流确定性模型，在此基础上，基于情景分析的鲁棒优化方法，采用具有已知概率的情景集描述客流需求的不确定性，将此模型扩展为含不确定因素的鲁棒优化模型，对每个时段每个车站的最佳进站量进行了求解，达到在保障运营安全的同时使站外的滞留人数最少的目的，并以北京地铁八通线为例对模型进行了验证。通过将确定性模型与鲁棒模型进行对比发现，鲁棒模型能降低限流策略对不确定客流需求的敏感程度，使不同需求情景下的滞留人数保持在可接受的范围内。     

注塑成型工艺多目标稳健设计及优化算法

在注塑成型过程单目标稳健设计的基础上,提出了成型质量特性均值及标准差的双目标稳健设计模型以及成型多质量特性的多目标稳健设计模型,提出了基于Pareto最优的混合交叉变异的多目标蚁群算法.在结合实例的研究中,针对某遥控器上下盖的注塑成型工艺参数设置分别建立了翘曲量均值及标准差的双目标稳健设计模型和最大翘曲量及最大体积收缩率的多目标稳健设计模型,再利用混合交叉变异的多目标蚁群算法进行求解,求解结果与non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ(NSGAⅡ)算法比较,得出部分算法性能指标优于NSGAⅡ算法.利用多目标稳健优化得到的工艺参数进行实际注塑成型,得到的塑件制品成型质量好并且波动较小.