基于的近似模型地拉延筋几何全参数反求

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1、实用标准文案基于近似模型的拉延筋几何参数反求*郑刚1李光耀1孙光永1韩利芬21.湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙，4100822.湘潭大学，湘潭，411105摘要：本文引入响应面方法和遗传算法建立基于近似模型的拉延筋几何参数反求方法。该方法首先以等效拉延阻力为设计变量，通过均匀拉丁方试验设计方法提取适当的设计参数样本构造响应面近似模型，并不断优化响应面模型，获取最优等效拉延阻力；然后以最优等效拉延阻力为约束条件，结合等效拉延阻力计算和小种群遗传算法反求拉延筋几何参数。整个反求过程采用等效拉延筋有限元模型进行仿

2、真计算，避免有限元模型的网格重划分及由真实拉延筋模型引入的计算效率问题。数值算例表明该方法可在设计兴趣域内快速寻优，有助于加快模具设计进程，减少生产成本。关键词：拉延筋；参数反求；响应面方法；移动最小二乘；小种群遗传算法中图分类号：O34ThegeometryparametersoptimizationfordrawbeadsbasedontheapproximatemodelZhengGangLIGuangyaoSunGuangyongHanLifenStateKeyLaboratoryofAdvancedDesignan

3、dManufactureforVehicleBody,HunanUniversity,Changsha410082Abstract:Themethodfortheoptimizationofthedrawbeadgeometryparameterswasbuilt,whichbasedontheresponsesurfacemethodandgeneticalgorithm.Ourfirstapproachwasanoptimizationoftherestrainingforceswiththeregionoftheint

4、erestmovedacrossthedesignspaceandtheuniformlatinsquaredesignsofexperiment.Inthesecondone,theequivalentdrawbeadmodelwascombinedwithMicro-μGAalgorithmtooptimizethegeometryparametersofdrawbeads.Inaddition,theobtainedoptimizationprocedurewasveryefficientduetotheemploym

5、entofequivalentdrawbeadmodelwhichavoidsremeshing.ThesquarecupofNumisheet’93waspresentedtodemonstratetheusefulnessoftheproposedoptimizationprocedureforthedesignofmould.Keywords:Drawbead;Inverseproblemofparameters;Responsesurfacemethod;Movingleastsquareapproximation;

6、microμGA精彩文档实用标准文案0引言*基金项目：国家973计划(2004CB719402)和教育部跨世纪优秀人才计划资助项目在大型复杂薄板冲压件的拉延成形过程中，通常需要设置拉延筋以增加板料中的拉应力、控制材料的流动、避免起皱，提高成形质量。但是目前的拉延筋设计和布置主要依靠经验，在试模阶段还需不断调整和打磨拉延筋，因此合理、准确地设计拉延筋参数，是缩短拉延模具设计的有力保证。由于金属成形过程是一个存在接触非线性、材料非线性、边界非线性的高度非线性过程。采用传统优化算法对拉延筋几何参数进行优化设计，需要多次迭代调用正问

7、题，导致收敛速度过慢。因此，韩利芬通过构建神经网络模型[1]反求拉延筋几何参数。本文则引入响应面方法[2]和遗传算法建立基于近似模型的拉延筋几何参数反求方法。目前，对拉延筋的模拟主要有两种方式。一种是建立拉延筋的真实几何模型，这种方式需要将靠近拉延筋的部位网格细化，而且拉延筋几何参数优化过程需要对拉延筋进行网格重划分，影响计算效率。另一种种方式是提供一种等效拉延筋形式[3]代替完整的几何形式。本文没有直接对真实拉延筋进行优化设计，而是将整个优化过程分为两个阶段，首先以等效拉延阻力为设计变量，通过均匀拉丁方试验设计方法提取适当

8、的设计参数样本构造响应面近似模型，并不断优化响应面模型，获取最优等效拉延阻力；然后以最优等效拉延阻力为约束条件，结合等效拉延阻力计算和遗传算法反求拉延筋几何参数。精彩文档实用标准文案1拉延阻力优化设计模型板料成形中，成形极限图FLD是一个衡量成形性能的评价指标。它能够有效地评价冲压成形中的