基于ANSYS的金屬擠壓機結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

江道銀，張莉

（合肥通用機械研究院；合肥通用職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽合肥 230031）

基于ANSYS的金屬擠壓機結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

江道銀，張莉

（合肥通用機械研究院；合肥通用職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽合肥 230031）

大型金屬擠壓機是國民經(jīng)濟的一種基礎(chǔ)設(shè)備，其運用已延伸各個領(lǐng)域.本文以結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計理論為基礎(chǔ)，建立前梁的優(yōu)化設(shè)計模型，利用ANSYS有限元分析軟件結(jié)合MATLAB中遺傳優(yōu)化函數(shù)實現(xiàn)對金屬擠壓機前梁的優(yōu)化設(shè)計，求解出最佳結(jié)果.

結(jié)構(gòu)優(yōu)化；擠壓機；ANSYS；遺傳算法

1 緒言

金屬擠壓機是實現(xiàn)金屬擠壓加工的最主要設(shè)備，其利用金屬塑性壓力成形的重要特點，將金屬錠坯一次加工成管、棒、型材，現(xiàn)代鐵路、飛機、艦船快艇等各個領(lǐng)域所使用的骨干材料，幾乎都與擠壓加工密切相關(guān).傳統(tǒng)設(shè)計過程中，設(shè)計員往往優(yōu)先考慮安全，優(yōu)先選擇保守的安全系數(shù)，設(shè)計的結(jié)構(gòu)笨重，造成材料的極大浪費，經(jīng)濟成本高昂.因此采用現(xiàn)代優(yōu)化設(shè)計理論方法，對擠壓機的進行參數(shù)化建模、有限元分析和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計，成為主要設(shè)計方法,本文在滿足前梁結(jié)構(gòu)要求的前提下通過優(yōu)化設(shè)計獲得前梁結(jié)構(gòu)重量最小的目標(biāo).

2 金屬擠壓機的結(jié)構(gòu)

臥式擠壓機由擠壓機本體、液壓傳動與控制系統(tǒng)、機械化設(shè)備、擠壓機自動檢測與控制裝置和電氣控制系統(tǒng)等組成.擠壓機本體由組合框架、主工作缸、側(cè)缸、擠壓梁裝置、擠壓筒裝置、擠壓筒鎖緊缸、移動模架裝置、快換模裝置、下導(dǎo)向架裝置等部件構(gòu)成［1］.

圖1 臥式擠壓機的本體結(jié)構(gòu)

擠壓機本體的受力框架由整體式前梁和后梁、圓柱拉桿和拉桿螺母、方形壓套（焊接結(jié)構(gòu)）組成一個封閉的預(yù)應(yīng)力組合框架.本文研究的是60MN的臥式擠壓機，采用臥式三梁四柱外置穿孔系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，在前、后梁之間加上圓柱形承壓構(gòu)件，構(gòu)成預(yù)緊力結(jié)構(gòu).

3 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計理論基礎(chǔ)

3.1 結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計步驟

現(xiàn)代的優(yōu)化設(shè)計采用計算機技術(shù)實現(xiàn)自動設(shè)計，設(shè)計步驟通常分為確定優(yōu)化目標(biāo)、建立優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型、選擇優(yōu)化方法、優(yōu)化程序的編寫、優(yōu)化求解和結(jié)果評價五個步驟［2］.工程結(jié)構(gòu)的設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為全面、準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)問題是優(yōu)化設(shè)計的核心，能否建立合理、有效的數(shù)學(xué)模型對優(yōu)化設(shè)計起到至關(guān)重要.

3.2 優(yōu)化設(shè)計數(shù)學(xué)模型

優(yōu)化設(shè)計問題通常包括一個優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和多個約束條件，在滿足約束條件的前提下，調(diào)整設(shè)計變量X，最終確定目標(biāo)函數(shù)f（X）的最小值或者最大值，數(shù)學(xué)模型表達形式如下：

目標(biāo)函數(shù)：

滿足于不等式約束條件：

滿足于等式約束條件：

滿足自變量約束條件：

3.3 遺傳算法

遺傳算法（Genetic Algorithm）是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳的規(guī)律演化而來的隨機化搜索方法，它模擬自然選擇和自然遺傳過程中發(fā)生的繁殖、交叉和基因突變現(xiàn)象，在每次迭代中都保留一組候選解，并按照某種指標(biāo)從解群中選取較優(yōu)的個體，利用遺傳算子對這些個體進行組合，產(chǎn)生新一代的候選解群，重復(fù)實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰的進化過程，直到滿足某種收斂指標(biāo)，逼進最優(yōu)解為止［2］.這種啟發(fā)式算法具有更好的全局尋優(yōu)能力，通常用來生成有用的解決方案來優(yōu)化和搜索問題.

4 基于遺傳算法的前梁結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計

本文結(jié)合ANSYS有限元軟件，運用MATLAB軟件遺傳算法對金屬擠壓機前梁進行優(yōu)化.

4.1 設(shè)計變量的選取

擠壓機前梁優(yōu)化設(shè)計的目標(biāo)在滿足強度求得最小重量的前梁結(jié)構(gòu)，因前梁結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)較多，根據(jù)需要，選定7個設(shè)計變量，用矩陣表示為X= ［X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7］，如式5所示.

4.2 約束條件

為達到前梁結(jié)構(gòu)重量最小的目標(biāo)，以結(jié)構(gòu)設(shè)計參數(shù)設(shè)置為約束條件，根據(jù)經(jīng)驗，7個設(shè)計變量的取值范圍如表1所示.

表1 設(shè)計變量取值范圍（m）

4.3 建立適應(yīng)度函數(shù)文件

將前梁重量作為目標(biāo)函數(shù)，建立適應(yīng)度函數(shù).

4.4 建立約束矩陣

前梁的長度L≤7、寬度W≤6和厚度H≤7構(gòu)成線性不等式約束，建立約束矩陣，可得到：

4.5 求解

經(jīng)過迭代得到最優(yōu)解為：

最佳適應(yīng)度值為：f（X）=483.1036.

表2 優(yōu)化結(jié)果對照表

5 優(yōu)化結(jié)果

經(jīng)過計算機優(yōu)化設(shè)計，擠壓機前梁結(jié)構(gòu)的質(zhì)量較優(yōu)化前下降了20%，從603.75T下降到483.1T（表2），提高了材料的利用率；工作時最大應(yīng)力值從50.8MPa下降到49.6MPa，工作時最大位移量從0.01778mm下降到0.00198mm，通過ANSYS有限元優(yōu)化前后分析云圖（圖2～圖5）對比，優(yōu)化以后的前梁應(yīng)力分布更加均勻.

圖2 優(yōu)化前工作應(yīng)力云圖

圖3 優(yōu)化后工作應(yīng)力云圖

圖4 優(yōu)化前工作位移云圖

圖5 優(yōu)化后工作位移云圖

6 小結(jié)

本文選擇金屬擠壓機前梁結(jié)構(gòu)作為優(yōu)化目標(biāo)，在滿足結(jié)構(gòu)強度的前提下建立數(shù)學(xué)模型，采用遺傳算法進行優(yōu)化，并運用ANSYS軟件進行有限元分析，通過優(yōu)化前后對比，優(yōu)化后前梁應(yīng)力質(zhì)量減輕了20%，提高了材料的利用率，應(yīng)力分布更均勻，結(jié)果表明這種方法是可行的.

〔1〕肖剛，蕭今聲.我國的鋁擠壓材與鋁擠壓機［J］.輕金屬加工技術(shù)，2010（9）：1-4.

〔2〕李敏.大型擠壓機結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計［D］.燕山大學(xué)，2012.

〔3〕李紅芳.混沌遺傳算法與結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計［D］.天津：天津大學(xué)，2004.6-7.

〔4〕馮錦春，楊林建.利用遺傳算法進行機械優(yōu)化［J］.四川工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報，2007（6）：72-74.

〔5〕張朝暉.Ansys12.0結(jié)構(gòu)分析工程應(yīng)用實例解析［M］.北京：機械工業(yè)出版社，2010.524-526.

TH12

A

1673-260X（2015）05-0185-02