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方管铝型材挤压过程智能化设计系统的研究

郭冬梅  
【摘要】: 现今的铝型材挤压生产仍停留在凭经验设计阶段,也就是依据设计者的经验,靠不断试验来设计模具和确定成形工艺。事实上,铝型材挤压生产是一个复杂的、离散性的系统,具有模糊性、随机性的特征。型材挤压模具的设计也是一个复杂的、综合分析的、反复进行的过程,需要多学科的专门知识与丰富的经验才能获得一个良好的设计,其中很多工作是非数据计算的,并不是以数学公式为核心,而更多的是通过思考、推理和判断来解决。因此基于“数据+算法+绘图”的传统CAD技术,已不适应铝型材设计与开发的需要。 为了提高铝型材制造业对今后市场变化和小批量、多品种产品要求的迅速响应能力,铝型材挤压模具设计应向集成化、智能化、自动化方向发展,向模型化、最优化、柔性化为特征的工程科学阶段(集成化阶段)过渡,逐渐形成面向CIMS的、可对设计全过程提供一体化的计算机支持的智能设计系统。 本课题就是采用VB语言编程,运用数值分析技术(有限元法)、参数化设计技术、神经网络技术等对方管铝型材挤压模具进行强度校核、实时计算、模具优化以及模具自动绘图,以期探索出一条铝型材挤压过程的智能化设计思路,为实际工业生产提供一种新的设计方法。 本课题主要做了以下几方面研究: (1)把弹性有限元方法应用于方管铝型材挤压模具的强度分析中。即用弹性有限元法计算出模具内部各点的等效应力、等效应变等力能参数,根据其分布规律,找出模具的应力集中点,进而对模具强度进行分析。 (2)用APDL语言对型材挤压模具进行参数化设计。即采用ANSYS参数化编程语言APDL对方管铝型材挤压模具进行了三维参数化建模。 (3)用有限元法对铝型材挤压模具的温度场进行了计算。用有限元法计算了模具的温度分布,这为研究模具在不同温度条件下的应力状态做好了准备。 (4)用BP神经网络与遗传算法相结合优化模具。采用BP神经网络与遗传算法相结合,能够对模具进行实时计算,并优化出模具结构设计参数。 (5)完成模具自动绘图。利用AutoCAD提供的Visual Lisp开发环境,采用优化后的模具结构设计参数,完成模具上模、下模以及装配图的绘制。


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