復(fù)雜形狀拉伸沖壓工藝優(yōu)化

汽車油箱形狀復(fù)雜，深度不勻，壓邊面積小，零件存在巨大深度落差的鞍部，非常容易起皺和斷裂。需要通過優(yōu)化調(diào)整壓邊力，壓延筋的分布和初始板材的大小來平衡材料流動(dòng)，避免缺陷。

通常的技術(shù)手段是手工調(diào)試方案組合，結(jié)合沖壓加工仿真程序，對(duì)方案進(jìn)行評(píng)估。但是此手段耗時(shí)長，效率低下，而且很難找到最佳解和工作區(qū)間。因此，需要采用集成一體全自動(dòng)化的優(yōu)化方法，輔助工程師的方案選型,提高設(shè)計(jì)效率，節(jié)省時(shí)間成本。

優(yōu)化準(zhǔn)則

根據(jù)初始模擬的結(jié)果，將優(yōu)化目標(biāo)定義成以下三個(gè)目標(biāo)變量：

■在鞍部選擇一個(gè)區(qū)域，根據(jù)最大厚度判斷是否存在皺紋

■在板材上定義傳感器，獲取最終的板材流入尺寸

■在零件頂端定義一個(gè)區(qū)域，獲取FLD的累積值，判斷是否發(fā)生斷裂

優(yōu)化策略

■根據(jù)初始模擬的結(jié)果，確認(rèn)對(duì)如下幾何和變量進(jìn)行優(yōu)化，尋找其最佳工作窗口。

●沖壓板材的尺寸 （下圖中BS的偏移量）    

●Drawbead的位置和長度（DB1和DB2的值）

●Drawbead壓延力的大小，從而確定其形狀和尺寸

DOE -- GA/ PSO – 優(yōu)化算法

優(yōu)化步驟

由于工藝范圍很寬，對(duì)各輸入變量與輸出結(jié)果間的關(guān)系尚不清晰且對(duì)最佳工作窗口無法預(yù)估，也無法預(yù)知輸入條件中是否存在滿足最終產(chǎn)品要求的工藝窗口，因此采取兩步進(jìn)行優(yōu)化。

第一步， 用DOE尋找可行的工藝窗口

DOE具有接受多變量，效率高，計(jì)算量較少的優(yōu)點(diǎn)。適合于在初期以較少的計(jì)算量迅速了解模型空間的各物理量以及其中的相互影響關(guān)系。

第二步， 采用PSO優(yōu)化工藝窗口

在以上DOE結(jié)果的基礎(chǔ)上，根據(jù)確定的主次影響因素，縮小輸入變量的取值范圍，采用PSO粒子群算法或GA遺傳算法進(jìn)一步優(yōu)化，確定最佳的工藝窗口。

項(xiàng)目總結(jié)

■可現(xiàn)實(shí)CAD驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)優(yōu)化

■可優(yōu)化任何尺寸和參數(shù)，包括幾何尺寸、材料參數(shù)、過程工藝條件等。

■完全自動(dòng)化的有限元網(wǎng)格劃分和邊界條件定義，無需人工干預(yù)，任何模擬參數(shù)均可作為優(yōu)化準(zhǔn)則。

■無限的輸入變量和輸出結(jié)果

■多種優(yōu)化算法：DOE，GA 和 PSO

■附帶專業(yè)的優(yōu)化結(jié)果過濾與分析工具，例如帕累托圖，平行坐標(biāo)圖等

■支持并行計(jì)算和并發(fā)優(yōu)化。