基于仿真的冲压件结构优化及其成形预测

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随着家用空调的广泛使用,各空调企业的竞争力在不断发展,消费者对于空调产品的性能要求也越来越高。伴随着各大空调制造商对市场占有率的争夺,原材料价格的上涨以及运输费用的增加等因素,空调行业的利润增速放缓。作为空调主要支撑件的钣金件在空调中占有相当大的比重,怎样在进一步的降低钣金件厚度的情况下使其刚强度同样能够满足使用要求成为各大空调制造商急需解决的难题。优化设计能够更加合理的利用材料的性能,使得内部结构得到最好的协调。本文针对某款空调产品,通过优化空调底板的内部结构来减薄底板的厚度,并使其满足使用性能。首先,在Pro/E中建立空调底板的三维模型,然后在ANSYS Workbench平台对减薄后的底板进行有限元分析,然后采用多级优化的思想对底板进行结构多目标优化,使底板的刚强度满足要求。对于结构优化后的空调底板,需要对其进行冲压成形仿真以验证其可制造性。在DYNAFORM平台多次对底板进行冲压成形仿真,并调整其冲压工艺参数,使得优化后的底板取得较好的成形效果。因为冲压参数的设置严重依赖于试验者的相关经验,DYNAFORM仿真计算非常费时,本文对MATLAB平台底板冲压成形质量的BP神经网络预测进行了研究。通过正交试验获得神经网络的训练样本,并编程实现了破裂、起皱衡量指标的计算,利用MATLAB神经网络工具箱函数创建了空调底板的BP神经网络成形预测模型,经测试取得了良好的效果。
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