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            生產鍛造毛坯中多目標優化的分析研究
            - 2020-10-24-

              有學者以鍛造毛坯中形狀相對簡單的單工序鍛件為研究對象,以同時獲得凈形或近凈形鍛件和變形盡可能均勻的鍛件為優化設計目標,對鍛造過程開展多目標優化設計方面的研究。以下是詳細研究內容:

              一、形狀子目標函數:

              對于二維成形問題,由于實際鍛件未充滿整個模具型腔,所以在鍛件上形成了飛邊。由體積不變原理可知,飛邊部分的大小就可以用于表示鍛件型腔的充滿情況,越小乃至為0時,說明鍛件全充滿型腔,即實現了凈形鍛造。所以,文中就以的大小作為形狀優化的目標函數。

              二、總目標函數:

              如前所述,以同時獲得凈形鍛造和變形均勻的鍛件為目的,因此以上屬于多目標優化的范疇。對于多目標優化,常用的解法是間接解法,也就是設法將原多目標問題轉化成一個單目標問題,然后再利用有關算法求解此單目標問題,并將所求得的單目標問題的解作為該多目標優化問題的優解。如何將兩個目標轉化成一個目標,可以采用求和或乘積的方式。由于文中定義的形狀子目標函數和變形均勻性子目標函數都是正數,采用乘積的方式將兩個單目標組成總的目標函數。

              三、優化設計變量和優化方法:

              對于軸對稱單工序鍛造毛坯,毛坯大部分都采用的是圓柱體坯料。圓柱體坯料的形狀由圓柱體的高度和直徑來確認。按照體積相等原則,毛坯形狀的選擇就轉化為在體積一定的情況下,確認圓柱體的高度或直徑,即圓柱體的高徑比(高度與直徑的比值)。這樣,軸對稱鍛件毛坯形狀優化就轉化為以圓柱體高徑比為單一優化變量的一維搜索問題。

              黃金分割法是一維搜索問題中比較常用的方法,它的基本思路是:先確認一個包含優解的計算區間,并在區間內選定兩個試算點,計算這兩個試算點的函數值,經比較把包含區間縮小一次,然后在縮小的區間內再找一個新的試算點,將包含的區間再縮小。如此反復進行,直到末后的區間夠小,就得到較優解的近似值。

              針對二維鍛造成形過程,以理想鍛造毛坯高出預定理想直線部分的體積和任一單元的等效應變與整個單元等效應變之差的平方和的乘積,作為優化設計的日標函數,以圓柱體坯料高徑比為優化變量,采用黃金分割法對軸對稱H形鍛件的毛坯高徑比的優化設計進行研究。

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