【摘 要】
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为了减小连杆衬套强力旋压成形的圆柱度误差和壁厚偏差,提出了基于加权相对距离的最优解决策策略.介绍了连杆衬套的强力旋压成形工艺,以减小圆柱度误差和壁厚偏差为目标建立了多目标优化模型.使用RBF神经网络和有限元仿真软件拟合了工艺参数与目标参数之间的函数关系,经验证RBF神经网络的拟合精度较高.使用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,得到了Pareto前沿解集.建立了理想解和不理想解的概念,提出了基于加权相对距离的最优解决策方法.经生产验证,优化后的圆柱度误差均值比厂家生产的圆柱度误差均值减小了23.1
【机 构】
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许昌职业技术学院 信息工程学院,河南 许昌461000
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为了减小连杆衬套强力旋压成形的圆柱度误差和壁厚偏差,提出了基于加权相对距离的最优解决策策略.介绍了连杆衬套的强力旋压成形工艺,以减小圆柱度误差和壁厚偏差为目标建立了多目标优化模型.使用RBF神经网络和有限元仿真软件拟合了工艺参数与目标参数之间的函数关系,经验证RBF神经网络的拟合精度较高.使用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,得到了Pareto前沿解集.建立了理想解和不理想解的概念,提出了基于加权相对距离的最优解决策方法.经生产验证,优化后的圆柱度误差均值比厂家生产的圆柱度误差均值减小了23.16％,壁厚偏差均值减小了23.94％,且两个质量参数的标准差也有所下降.实验结果说明:优化后的连杆衬套圆柱度误差和壁厚偏差均有所减小,且生产稳定性有所提高.
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