基于遗传算法的铸钢件冒口自动优化设计与研究

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冒口设计在整个铸造工艺的设计中占有十分重要的比重。良好的冒口可以避免铸件产生缩孔缩松,提高铸件的性能。但是,在铸造数值模拟软件中,铸件冒口的添加仍然需要利用人工经验来判断分析进而最终确定。此过程采用试错法,需要大量的人工操作,对工作人员的专业要求及经验要求也比较高,既提高了人工成本,也降低了工作效率,而且只能得到冒口的较优设计。因此,必须将冒口的传统设计方法与优化算法有机地结合起来,最完美的结果是,全面实现冒口添加的自动化。冒口设计与CAD/CAE、最优化方法、人工智能的结合,使得冒口设计向着自动化、智能化的方向发展。一些主流的铸造模拟软件(如德国的MAGMA,法国的ProCAST等)结合数值优化技术,相继开发出拥有辅助优化功能的模拟仿真系统。本研究致力于开发出一套结合优化算法与传统冒口设计方法的冒口自动优化系统。运用冒口数学模型、遗传算法、OpenGL技术,以MFC为平台,实现了对于简单铸钢件直接得到优化冒口的研究目标。本文首先建立了冒口的数学模型。分析冒口工艺,依据冒口设计原则和传统经验要求,建立了冒口数学模型,并以程序实现之。之后,深入研究了遗传算法的原理与内容,根据遗传算法的特点,利用面向对象编程技术C++语言,基于VC++6.0开发遗传算法优化程序。再次,研究分析了OpenGL技术与STL数据结构特点,依据三角网格化算法,设计实现了参数化的三维冒口实体的几何建模,编写了相关模块的程序代码。最后,整合了冒口数学模型与遗传算法,设计实现了基于遗传算法的冒口自动优化设计系统。运用该系统对理想铸件进行优化,自动得到冒口尺寸,造型后进行凝固模拟分析,验证了该自动优化的效果,得到了满意的结果。此研究在一定程度上为将来的冒口自动优化系统的完善提供了理论和实践依据,为进一步开发更为完善、复杂的铸造工艺优化功能奠定了基础,具有重要的研究与实用前景。
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