基于遗传算法的夹具布局与夹紧力同步优化技术

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本文密切结合先进制造技术的发展,以有限元和优化技术为基础,对夹具优化做了研究,探索出一个切实可行的夹具布局优化和夹紧力优化同步进行的方法。 夹具是确保工件加工质量的保障,它的设计是工业制造流程中的重要步骤。当前的夹具设计基本上还是基于经验的夹具设计,设计质量依赖于设计者的经验。在对加工精度要求日益提高的今天,这种夹具设计手段已越来越不能适应生产的需要。夹具优化设计是一种随着优化的广泛应用而发展起来夹具设计新方法,包括布局优化和夹紧力优化。研究者大都研究其中一个或将二者分开进行,这里提出了夹具布局和夹紧力同步优化。 本工作从降低工件加工变形的角度,对夹具进行优化。考虑的工件变形包括接触变形和弹性变形。接触是工件夹具系统的常见问题,对加工质量有较大影响。接触是一个非线性问题,需迭代求解,有时存在收敛问题,影响优化过程。所以,夹具优化考虑接触变形时,多把工件夹具接触简化处理。这里采用弹簧边界条件代替接触,模拟工件和夹具元件的接触变形。 优化问题物理模型的参数化是优化的基础;由于工件受力变形情况复杂,这里选择有限元法作为分析工具,所以,如何实现工件夹具系统有限元模型参数化成为本工作的一部分。夹具优化不同于结构优化等优化问题,它的有限元模型参数化不易实现。这里通过开发驱动程序,完成有限元模型参数化。 夹具优化属于多变量、多设计区域等复杂优化问题,一般优化算法通常无法得到最优结果,这里选择遗传算法进行优化求解。该算法具有鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性等优点;它适合求解多变量、多目标和多区域且连通性较差的优化问题。 本工作研究的夹具优化方法,同步优化夹具布局和夹紧力,是夹具优化方法一个重大改进。算例证明它是一个比较有效的夹具优化方法,可以大幅度的提高夹具性能。
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