【摘 要】
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为了解决凸轮轴热锻过程中的材料浪费和成型载荷较大的问题,基于遗传算法、克里金预测和数值模拟的动态协同技术,提出了将填充、折叠作为约束的热模锻坯料优化策略.在优化过程中,克里金模型用于构建局部区域的梯度信息,并用数值模拟对克里金模型进行动态矫正,遗传算法控制设计变量的进化方向.用凸轮轴锻件作为优化案例,并对凸轮轴锻件的形状进行分析,设计了一种坯料形状并选用其3个尺寸参数作为优化参数.优化结果表明:该方法能够优化3D成型问题,可显著减少下料体积、节省大约27.81％材料.优化后的坯料能够满足充填完整约束、无折
【机 构】
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四川信息职业技术学院,四川 成都 628017;重庆大学材料科学与工程学院,重庆400044;四川信息职业技术学院,四川 成都 628017
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为了解决凸轮轴热锻过程中的材料浪费和成型载荷较大的问题,基于遗传算法、克里金预测和数值模拟的动态协同技术,提出了将填充、折叠作为约束的热模锻坯料优化策略.在优化过程中,克里金模型用于构建局部区域的梯度信息,并用数值模拟对克里金模型进行动态矫正,遗传算法控制设计变量的进化方向.用凸轮轴锻件作为优化案例,并对凸轮轴锻件的形状进行分析,设计了一种坯料形状并选用其3个尺寸参数作为优化参数.优化结果表明:该方法能够优化3D成型问题,可显著减少下料体积、节省大约27.81％材料.优化后的坯料能够满足充填完整约束、无折叠约束,并且优化后的成型载荷降低了大约71.43％左右,优化后的设计变量取值为D1=40.6,D2 =60,D3=16.6.
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