沖壓過(guò)程并行標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

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沖壓過(guò)程并行標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)化設(shè)計(jì)

對(duì)汽車(chē)部件的沖壓過(guò)程進(jìn)行了仿真，研究其回彈和失效機(jī)理，并選擇通用的方法進(jìn)行優(yōu)化。該方法將模擬退火算法與同步擾動(dòng)隨機(jī)逼近結(jié)合，旨在節(jié)約時(shí)間、提高精度。為解決回彈和失效問(wèn)題，采用法向邊界相交和歸一化法向約束方法，生成一組帕累托最優(yōu)的解決方案，該方案具有前點(diǎn)均勻分布的特性。將試驗(yàn)結(jié)果與非劣排序遺傳算法的結(jié)果進(jìn)行比較，找出算法影響準(zhǔn)確性的因素。結(jié)果表明，在大多數(shù)情況下，本文所提出的方法是準(zhǔn)確有效的。

研究了工件回彈和失效的并發(fā)控制。采用模擬退火算法，用很少的計(jì)算步數(shù)找到全局最小值，得到一組均勻分布的帕累托最優(yōu)解。采用三次樣條曲線獲得精確的結(jié)果，將回彈和失效結(jié)果與非劣排序遺傳算法的結(jié)果進(jìn)行比較，所選參數(shù)包括兩個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)（板料厚度、沖頭速度）和兩個(gè)附加參數(shù)（壓邊力系數(shù)、摩擦因數(shù)）。與非劣排序遺傳算法相比，本文所用方法的主要優(yōu)點(diǎn)是只需要較少的函數(shù)計(jì)算就能獲得帕累托前沿最優(yōu)解。

未來(lái)的目標(biāo)是改進(jìn)現(xiàn)有算法，擴(kuò)大基于大量元模型的新型近似方法的研究，以提高帕累托前沿算法的應(yīng)用。

Abderrahmane Habbal et al. The 5th IESM Conference, Morocco-October,2013.

編譯：王亮