电辅助加热渐进成形温度的高精度预测及工艺参数优化

论文摘要

TC4钛合金材料具有耐腐蚀、耐热、比强度高、抗疲劳等优势,是航空制造业中主要的轻量化结构材料。但是TC4钛合金材料在常温下塑性性能较差,而采用传统的炉内加热成形钛合金存在成本高以及模具生产周期长的问题,亟需开展钛合金材料其它成形工艺研究。电辅助加热渐进成形同时具有渐进成形的快速无模成形和电加热的升温快、装置简单的特点,可以满足TC4钛合金材料高温成形和航空件个性化、小批量、快速制造的需求。当前关于电辅助加热渐进成形的技术研究集中于单点电加热方面,但该方式会造成温度梯度大和刀具拉弧等问题,而整体电加热渐进成形工艺虽然国内、外相关研究资料很少,能很好地克服上述缺陷。本文采用整体电辅助加热渐进成形的工艺方法,开展主要研究工作如下:（1）理论分析了电辅助加热渐进成形过程,基于电阻、电流、温度场和电加热原理研究了渐进成形加工时的温度工况;根据原理分析,提出了区别于单点电加热的整体电加热渐进成形装置的设计方案,包括刀具、夹具和夹持柄的结构设计,电源、电缆和红外线测温仪的选型等。（2）设计了整体电辅助加热渐进成形单因素试验方案,通过工艺试验分别研究了刀具直径、进给速度、垂直进给量和电流这4个工艺参数对成形温度的影响,其中电流和垂直进给量与成形温度之间是正相关的关系,而刀具直径和进给速度与成形温度之间是负相关的关系,经分析该影响规律主要是由成形位置的焦耳热效应和温度场的热传递造成的。（3）利用Design-expert软件,基于响应曲面法设计了27组的Box-Behnken试验方案,通过方差分析研究了电辅助加热渐进成形中各工艺参数对成形温度的显著性水平,绘制了交互项之间等高线图和响应曲面图,其中电流是对成形温度影响最大的因素。此外拟合了各工艺参数和成形温度之间的响应曲面回归模型,经试验验证后模型误差为4.09%。（4）利用MATLAB软件,基于试验方案中的数据建立了各工艺参数与成形温度之间的神经网络预测模型,其误差为4.97%。进一步通过粒子群算法优化神经网络拓扑结构中的权值和阀值使预测模型的误差降低为2.04%,相较于响应曲面模型和未优化神经网络模型,其预测结果更加精确,最终实现了对电辅助加热渐进成形时温度的高精度预测。（5）设置电辅助加热渐进成形时目标温度下4个工艺参数的约束范围,并基于上一章的高精度预测模型在整个约束范围内利用遗传算法对工艺参数进行搜索寻优,实现了PSO-BP-GA三种算法的联合优化,找到了离散试验点外的工艺参数优化组合方案。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 毛志翔

导师: 鲁世红,赵非平

关键词: 整体电加热,渐进成形,响应曲面法,神经网络,粒子群算法,遗传算法

来源: 南京航空航天大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 数学,航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 南京航空航天大学

分类号: V261;TP183;O212.1

DOI: 10.27239/d.cnki.gnhhu.2019.000974

总页数: 88

文件大小: 3283K

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