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活塞是船用柴油机的关键零部件之一,通过活塞销与连杆相连接,将燃气爆发压力后活塞获得的直线运动转变为曲轴的旋转运动,其加工质量直接影响着柴油机的动力和使用寿命,因此,活塞的生产加工有着严格的形位公差和尺寸要求。锻铝活塞裙由于其加工过程复杂且刚度较差的特点,裙部很容易产生无规则的变形,达不到生产要求,难以保证加工质量。因此,针对锻铝活塞裙的加工过程,研究加工变形预测及加工参数优化方法,对提高锻铝活塞裙生产加工质量,降低产品废品率有非常重要的意义。本文主要针对锻铝活塞裙关键工序的加工变形进行研究,首先利用有限元分析技术建立了加工过程仿真模型,然后基于预测方法建立了锻铝活塞裙关键工序加工变形的预测模型,接着基于预测模型选用遗传算法对切削加工参数进行了优化,最后基于以上研究成果开发了船用柴油机活塞加工过程变形预测及优化仿真系统。具体的研究内容如下:(1)基于ANSYS和DEFORM仿真软件建立了锻铝活塞裙关键工序加工过程仿真模型,得出了装夹力、刀具及切削参数影响下的活塞裙部长短轴的变形量,最后设计了锻铝活塞裙的装夹与切削加工实验,验证了所建立有限元理论模型的可靠性。(2)利用析因设计理论,针对活塞加工影响因子(切削速度、切削深度、进给量、刀尖半径以及刀具磨损长度)进行了析因设计,筛选出对活塞切削加工后变形影响最为显著的影响因子。(3)利用BP神经网络建模和多元回归建模方式分别建立了活塞关键工序的切削加工变形预测模型,对比预测效果可知,基于BP神经网络建立的预测模型具有更高的预测精度,最终选用了BP神经网络预测模型作为切削加工参数与活塞长短轴变形的映射关系模型。(4)基于遗传算法的多目标优化基本原理,以神经网络模型为基础,对锻铝活塞裙切削加工参数进行了优化,得出一组最优解通过与工厂的经验切削参数进行优化验证,验证了优化方法的有效性。最后将活塞加工变形预测技术与切削加工参数优化技术应用于船用柴油机活塞工艺参数优选与预测仿真系统,为实际的活塞生产加工提供指导。