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RSM与GA算法对叶片终锻工艺参数优化
  • ISSN号:1001-3997
  • 期刊名称:《机械设计与制造》
  • 时间:0
  • 分类:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TG315.2[金属学及工艺—金属压力加工]
  • 作者机构:河南科技大学机电工程学院,河南洛阳471003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助(51475146)
中文摘要:

为降低叶片终锻过程模具磨损采用RSM与GA算法对工艺参数进行优化。用UG结合Deform-3D有限元法分析单榫头叶片模具磨损情况;采用Box-Behnken设计法用Archard模型求解,获得上模压下速度、摩擦因数、锻件温度三因素不同水平下的磨损深度值;分别通过RSM方法和GA算法对工艺参数优化并对结果误差定量分析,结果显示两种方法的误差只有0.78%。将最佳工艺参数组合在deforma-3d模拟验证,两种分析结果均与仿真结果接近。响应面法更加简单直观,实际生产中可以提高优化效率节约成本。

英文摘要:

In order to reduce the wear of the die in the blade final forging process, the parameters will be optimized by RSM and GA algorithm. UG and DEFORM-3D fnite element methods are used to analyze the wear of one tenon blade die; the upper die's velocity, friction fartor and forging temperature factors hare effects on the wear depth. Using Archard model and box Behnken methods it obtains the values of wear depth. Through the RSM method and the GA algorithm to optimize the process parameters and analyze the error of the two results quantitativly, the results show that the error of the two methods is only 0.78%. The optimal process parameters are verified by deforma-3d simulation, and the results show that the two results are close to the simulation results. And the RSM method is simpler and can improve the optimization efficiency and save cost in actual production.

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期刊信息
  • 《机械设计与制造》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国教育部
  • 主办单位:辽宁省机械研究院 东北大学
  • 主编:张义民
  • 地址:沈阳市皇姑区北陵大街56号
  • 邮编:110032
  • 邮箱:mdm1963@163.com
  • 电话:024-86899120 86894543
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3997
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1140/TH
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技核心期刊,辽宁省优秀科技期刊一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:30635