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时间:2019-02-06
《基于数值模拟的叶片精锻过程优化设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要一.一-一.~一一-.一一.摘要叶片是航空发动机中一类量大面广的重要零件之一,叶片精锻是叶片锻造的发展趋势。叶片精锻过程是一个受诸多因素影响的复杂变形过程。叶片精锻预成形毛坯的正确设计和工艺参数的合理选取与叶片锻件的制造成本、质量和生产效率密切相关,所以对叶片精锻预成形毛坯形状及工艺参数进行优化设计是实现叶片精锻所必须进行的基础性研究工作。为此,本文基于优化设计理论,并采用有限元数值模拟技术对叶片精锻过程优化设计的关键技术问题展开研究,在此基础上,以单桦头叶片为研究对象,对其预成形毛坯形状和工艺参数进行优化设计,从而确定出单桦
2、头叶片精锻所需的合理的预成形毛坯形状及合理的工艺参数。本文的主要研究内容和结果如下:对基于数值模拟的叶片精锻过程优化设计中的关键技术问题进行了研究。包括:口一卜片精锻过程优化设计形状优化目标函数的构造方法;叶片精锻过程预成形毛坯形状的参数化曲线表达、优化设计变量的提取及优化设计方法的选择。借助于虚拟实验设计,建立了叶片终锻件形状优化目标函数与表示预成形毛坯形状的三次B样条曲线的控制点坐标之间的相关关系—多元非线性回归预测模型。基于该回归模型,在对虚拟正交实验结果进行直观分析的基础上,采用基于灵敏度分析的优化算法对叶片精锻预成形毛坯
3、的形状进行优化设计。按照虚拟实验一回归预测一灵敏度优化的方法,确定了叶片精锻过程精确充满模腔所需的合理预成形毛坯形状。以叶片终锻件精确充满模腔为优化目标,以叶片精锻过程工艺参数—工件与模具间摩擦因子和模具压下速度为优化设计变量,采用改进的黄金分割优化方法对叶片精锻工艺参数进行了优化设计,从而得到了叶片精锻过程中最佳的工艺参数为摩擦因子m=0.12,模具压下速度v=25mmlso关键词叶片精锻:预成形优化;工艺参数优化;数值模拟西北工业大学工学硕士学位论文AbstractAbladeisoneofthemostimportantme
4、chanicalcomponentsinaviationengine.Precisionforgingisatendencyofdevelopmentofbladeforgingtechnology.Bladeprecisionforgingisacomplexprocesswithmulti-factoreffects.Thepreformdesignandthetechnologyparametersselectionareveryimportantfortheforgingmanufacturingcost,qualitya
5、ndeficiency.Sotheoptimaldesignofpreformshapeandtechnologyparametersforbladeprecisionforgingisthebasicresearchworkfortherealizationofbladeprecisionforging.Basedonoptimizationtheory,thekeytechnicalproblemsofoptimaldesignforbladeprecisionforgingarestudiedbytheFEMnumerica
6、lsimulation.Takingbladewithatenonasstudyobject,theoptimaldesignofpreformshapeandtechnologyparametersisdone.Theappropriatepreformshapeandtechnologyparametersofbladewithatenonprecisionforgingaredetermined.Abriefintroductiontotheprojectanditsmainresultsareasfollows:Theke
7、ytechnicalproblemsofoptimaldesignforbladeprecisionforgingarestudiedbasedonFEMnumericalsimulation.Themethodtoset叩bladeprecisionforgingshapeoptimalobjectivefunctionisproposed.Theparameterizingcurveexpressionofpreformshapeandoptimal,designvariables'abstractioninbladeprec
8、isionforgingprocessarestudied.TheoptimalarithmeticisselectedBythedummyexperimentdesign,themultivariantnonlinearregressionmod
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