【摘要】：復(fù)合材料液壓機(jī)是大型薄壁復(fù)合材料制品模壓成型的重要裝備。具有高幾何精度和高剛性的機(jī)架對(duì)制品的成型精度和壓機(jī)的綜合性能有著重要影響。底座是機(jī)架的重要承載零件,其剛性直接影響著模具的剛度。研究組成底座結(jié)構(gòu)中各類板的厚度配置,筋板的布置方式以及連接位置對(duì)底座的質(zhì)量和剛度性能的影響規(guī)律,以最小的材料耗費(fèi),獲得最優(yōu)的底座結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案,這些工作無(wú)疑具有重要的理論研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)的工程指導(dǎo)意義。本文以某型10MN復(fù)合材料液壓機(jī)底座為研究對(duì)象,將結(jié)構(gòu)筋板的布置位置與板厚度尺寸等參數(shù)一起優(yōu)化,以獲得質(zhì)量最小而剛度最優(yōu)的底座結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案。首先,通過(guò)有限元分析了原設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力與應(yīng)變情況。以此為基礎(chǔ),用Python語(yǔ)言建立了底座的幾何參數(shù)化有限元模型,實(shí)現(xiàn)建模、仿真計(jì)算與結(jié)果后處理的自動(dòng)化。確定以材料強(qiáng)度為約束條件,底座工作臺(tái)面的每米最大變形量最小和底座總質(zhì)量最小為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)靈敏度分析,對(duì)底座中眾多的幾何尺寸和結(jié)構(gòu)布置參數(shù)進(jìn)行篩選,確定上面板厚度、底板厚度、縱向筋板厚度、橫向筋板厚度、下橫向筋板連接位置及上下橫向筋板的間距,這6個(gè)參數(shù)作為主要設(shè)計(jì)變量。分析結(jié)果表明,橫向筋板的厚度對(duì)底座的剛度性能及質(zhì)量的綜合影響最大。依據(jù)文獻(xiàn)和工藝約束確定了上述6個(gè)主要設(shè)計(jì)變量參數(shù)的取值上下限,使用最優(yōu)拉丁超立方法對(duì)設(shè)計(jì)空間進(jìn)行采樣,通過(guò)有限元分析獲得目標(biāo)函數(shù)的響應(yīng)值,構(gòu)建基于樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型;運(yùn)用隨機(jī)采樣方法對(duì)近似模型精度進(jìn)行驗(yàn)證,建立了以材料強(qiáng)度性能為約束,以總體質(zhì)量和工作臺(tái)面每米變形量值為目標(biāo)函數(shù)的底座結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型;選擇第二代非支配排序遺傳算法求解并獲得Pareto優(yōu)化解。不同厚度的橫向筋板對(duì)應(yīng)著不同的筋板最優(yōu)布置位置,橫向筋板厚度從小到大變化時(shí),筋板的布置趨向工作臺(tái)面中線收縮,筋板分布更加均勻。最后從優(yōu)化解中選取一個(gè)優(yōu)化設(shè)計(jì)方案,經(jīng)有限元分析驗(yàn)證表明:優(yōu)化后,與其他板厚尺寸匹配下的橫向筋板厚度為85mm,下橫向筋板連接位置為240mm及上下橫向筋板間距為439mm,工作臺(tái)面每米最大變形量從0.144mm/m降至0.125mm/m,剛度提高了 13.2%,質(zhì)量降低了4.5%,進(jìn)一步提高了底座綜合性能。
【圖文】：

策略的非支配排序遺傳算法（ＮＳＧＡ－ＩＩ）求解優(yōu)化模型，獲得滿足剛度設(shè)計(jì)逡逑要求的、具有最優(yōu)筋板布置的底座結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案，并對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行數(shù)值驗(yàn)逡逑證，為類似的板系焊接結(jié)構(gòu)零部件的設(shè)計(jì)提供參考。論文的總體框架如圖１－１逡逑所示。主要研究?jī)?nèi)容包括：逡逑第一章，介紹了論文的研究背景和意義，對(duì)液壓機(jī)機(jī)架優(yōu)化設(shè)計(jì)的研宄逡逑現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，并簡(jiǎn)要概述了論文的主要研宄內(nèi)容。逡逑第二章，闡釋了為建立底座結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化所需的主要相關(guān)理論與模型，逡逑包括靈敏度分析理論；試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法；徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似模型；多目標(biāo)優(yōu)逡逑化模型和遺傳算法等方面。逡逑第三章，對(duì)底座原結(jié)構(gòu)進(jìn)行有限元分析，得出結(jié)構(gòu)的變形及應(yīng)力結(jié)果。逡逑確定結(jié)構(gòu)性能指標(biāo)。結(jié)合幾何數(shù)學(xué)方法對(duì)底座結(jié)構(gòu)進(jìn)行幾何建模，將結(jié)構(gòu)尺逡逑寸進(jìn)行參數(shù)化表示，利用Ｐｙｔｈｏｎ編程語(yǔ)言編寫幾何參數(shù)化模型和有限元分析逡逑的腳本文件，實(shí)現(xiàn)幾何模型的參數(shù)化表達(dá)、有限元分析、計(jì)算及結(jié)果輸出的逡逑自動(dòng)化處理

所需的樣本點(diǎn)相關(guān)信息。優(yōu)化中經(jīng)常使用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有三種：參數(shù)試驗(yàn)、逡逑全因子設(shè)計(jì)和部分因子設(shè)計(jì)。試驗(yàn)設(shè)計(jì)的三個(gè)基本原理是重復(fù)、隨機(jī)化與區(qū)組逡逑化［６１】。本文以兩因子九水平試驗(yàn)方案為例，對(duì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)內(nèi)容進(jìn)行介紹，如圖２－１逡逑所示。逡逑Ｘ：逡逑▲逡逑ｒ？參數(shù)試驗(yàn)（定義：每次試驗(yàn)只改變一個(gè)因子的參數(shù)值）逡逑匕－－ｉｒｔ－邋ｘ逡逑吊邐丨．Ｈ邋ＨＩ』」￣逡逑用邐樣本點(diǎn)分布逡逑試：逡逑驗(yàn)，全因子設(shè)計(jì)（定義：對(duì)所有因子的所有水平組合都進(jìn)行試驗(yàn)）逡逑設(shè)邐＇邐Ｉｈｈｈｈ．＾，，逡逑ｉｔ邐Ｉ；，，邋ｔｉ：ｉ？邐樣本點(diǎn)分布逡逑方邐「正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)｜＿三逡逑法邐Q姺苠義希糠忠蜃由杓棋澹窩鏡惴植煎危簦椋歟歟海哄義涎隙〕⒎繳杓疲幔齲模╁義涎窘惺匝椋嘆仁匝檣杓疲咤窩鏡惴植跡哄義希套鈑爬〕⒎繳杓疲ǎ希穡翦澹蹋齲模╁澹擼咤義希桑歟攏翦義涎鏡惴植煎義賢跡玻匝檣杓品椒ㄥ義洗由賢跡玻敝鋅芍海保┎問(wèn)匝槭且恢質(zhì)室擻τ迷詬饕蜃詠換プ饔貌幌災(zāi)義锨榭魷碌牧槊舳確治齜椒�；２）全因子设紭闩留~擠置鰨諾閌悄芏愿饕蜃擁膩義轄換プ饔媒芯計(jì)攔潰鋇閌欽廡枰罅康難鏡憷捶治觶撲慍殺痙淺８擼誨義希常┱皇匝檣杓品ㄊ腔謖輝恚ü貧ㄕ槐砝瓷杓剖匝櫸槳�，灾o匝殄義峽占浯锏礁饕蜃鈾醬釓渚餳把鏡憔確植跡芎艽蟪潭鵲丶跎偈匝櫬問(wèn)義洗傭燜偃范ㄓ嘔槳傅囊恢質(zhì)匝檣杓品椒ǎ郟叮玻蕁Ｕ皇匝檣杓圃諶蜃由杓浦繡義嫌τ謎恍栽蛟袢〔糠衷諫杓瓶占渲蟹植季弒浮熬確稚

本文編號(hào)：2703819