基于动态rbf模型的冲压成形反求与优化研究

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1、国内图书分类号：TG386．1国际图书分类号：621西南交通大学研究生学位论文密级：公开年姓专二零一四年五月ClassifledIndex：TG386．1U．D．C：621SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisStampingFormingInverseandOptimizationResearchBasedonDynamicRBFModelGrade：2011Candidate：QiaoLiangAcademicDegreeAppliedfor：Mast

2、erofEngineeringSpeciality：MechanicalEngineeringSupervisor：ProfessorSongXiaoxinMay．2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用

3、本授权书；2．不保密电A用本授权书。(请在以上方框内打‘‘、，”)指导老师签日期：月U1，，．．‘初艮厂看眦≥Ⅶ名签者作瓢划瑚渤日位学西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下：1．将RBF代理模型和粒子群算法相结合，提出动态RBF代理模型方法，并将其运用在非线性函数优化中，结果表明优化效果比静态RBF代理模型要高，而且所需样本点少，节省计算成本，提高优化效率。2．提出基于动态RBF代理模型反求冲压成形材料本构参数的方法，并将其运用到S梁冲压成形本构参数的反求中，获

4、得的反求参数带入Dynafonn中进行仿真分析，仿真结果与试验结果更加接近，说明反求参数能够提高有限元仿真精度，反求方法合理有效。3．分析不同工艺参数对S梁扭曲回弹的影响，筛选出主要影响因子，并通过拉丁超立方抽样，建立动态RBF模型对其进行优化，得出最优工艺参数并带入Dynaform中进行结果验证。结果表明，优化后的工艺参数能有效减小S梁的扭曲回弹程度，并且通过成形极限图可知，优化后S梁的起皱也有所减少，塑性变形更加充分。本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注

5、明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名：务良日期：纠垆。厂．夕西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要在现代制造业中，冲压成形属于一种非常重要且使用广泛的工艺方法，广泛应用于汽车、航空、家用电子等多个领域。随着经济和科学技术的发展，人们对生产效率和生产质量的要求不断提高，特别是冲压模具的生产与制造以及冲压件成形质量的控制，越来越依赖有限元数值

6、模拟来代替传统的模具与制件的试制过程，从而节省生产成本和提高生产效率。这样，有限元数值模拟的仿真精度就必须得到保证。另外，在冲压件中大量涉及到梁形件，此类制件由于残余应力不平衡导致外力卸载后纵向容易发生扭曲回弹的现象，使得零件精度不能满足要求。因此，分析和优化影响梁形件扭曲回弹的工艺因素非常有意义。针对传统单向拉伸试验获取的材料本构参数存在诸多假设，直接应用在大变形、复杂应变路径下的冲压成形有限元数值模拟时产生的误差较大，本文提出基于动态RBF模型反求材料本构参数的方法。该方法将RBF代理模型和粒子群优化算

7、法相结合，在优化迭代过程中动态更新迭代空间，使得优化避免陷入局部最优，且优化结果精度高。通过测试函数对该方法进行效果验证，并将其运用到冲压回弹材料本构参数反求中，结果表明反求获得的材料本构参数能够显著提高有限元数值模拟的精度。为了使梁形件扭曲回弹缺陷得到控制，本文以NUMISHEET’96S梁为例，首先通过正交试验设计和灰色关联分析的方法对影响扭曲回弹的各个工艺参数进行定量分析，得出不同工艺参数对扭曲回弹的影响程度；然后根据影响程度的大小，筛选出两个主要影响因素进行工艺优化；提出一种宏观的扭曲回弹目标，利用

8、拉丁超立方抽样建立动态RBF模型进行工艺优化，获得最优的工艺参数。结果表明，优化后的工艺参数能够明显减小S梁扭曲回弹缺陷，提高零件的精度并改善其表面质量。关键词：动态RBF模型；冲压成形；参数反求；扭曲回弹国家自然科学基金项目资助(51005193)西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractInthemodernmanufacturingindustry,Stampingformingisanvery