基于遗传算法的挤压模CAO系统的研发.pdf

第3 2 卷第2 期 2 0 1 2 年0 4 月 矿冶工程 M I N I N GA N DM E T A I J 瓜G I c A LE N G I N E E R I N G V 0 1 ．3 2 №2 A p r i l2 0 1 2 基于遗传算法的挤压模C A O 系统的研发① 刘超，王赫男，何钊，王孟君 中南大学有色金属材料科学与工程教育部重点实验室，湖南长沙4 1 0 0 8 3 摘要甫正交实验法确定模拟参数组合，采用有限元分析软件对型材挤压过程进行数值模拟，建立了神经网络、正交实验法和遗 传算法相结合的铝型材挤压模具结构优化模型和挤压模具C A O 系统。以不对称槽形型材挤压为例，在分析金属流动均匀性的基 础卜- ，进行了模具参数的优化。 关键词模具设计；神经网络；遗传算法；挤压模；计算机辅助优化 C A 0 中图分类号T G l 4 6 ．2 1文献标识码A文章编号0 2 5 3 6 0 9 9 2 0 1 2 0 2 0 1 0 8 0 3 R e s e a r c ha n dD e v e l o p m e n to fC A O S y s t e mB a s e do nG e n e t i cA l g o r i t h m L I UC h a o ，W A N GH e B a l l ，H EZ h a o ，W A N GM e n g - j u n T h eK e yL a b o r a t o r yo fN o n f e r r o u sM e t a lM a t e r i a l sS c i e n c ea n dE n g i m e e r i n go fM i n i s t r yo fE d u c a t i o n ，C e n t r a lS o u t h U n i v e r s i t y ，C h a n g s h a4 1 0 0 8 3 ，H u n a n ，C h i n a A b s t r a c t U p o nt h es i m u l a t e dp a r a m e t e rc o m b i n a t i o nd e t e r m i n e db yo r t h o g o n a le x p e r i m e n t ，t h ee x t r u s i o np r o c e s so f s e c t i o n a lm a t e r i a l si sn u m e r i c a l l ys t i m u l a t e du s i n gf i n i t ee l e m e n ta n a l y s i ss o f t w a r e ，A no p t i m i z a t i o nm o d e la n daC A O s y s t e mf o ra l u m i n u mp r o f i l ee x t r u s i o nd i ea r ee s t a b l i s h e db a s e do nn e u r a ln e t w o r k ，o r t h o g o n a le x p e r i m e n ta n dg e n e t i c a l g o r i t h m ．T h ee x t r u s i o np r o c e s so fa s y m m e t r i cg r o o v es h a p e da l u m i n u mp r o f i l ei so p t i m i z e db yt h es y s t e mo nt h eb a s i so f a n a l y s i so ft h em e t a lf l o wu n i f o r m i t y ． K e yw o r d s d i ed e s i g n ；n e u r a ln e t w o r k ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；e x t r u s i o nd i e ；C A O 模具技术是铝型材挤压的核心技术，直接影响产 品质量、生产效率及生产成本。传统的铝型材挤压模 具设计主要依靠工程类比和设计经验，其设计流程一 般是按照“没计一试模一修模、改模．再试模．调整挤压工 艺参数”的模式进行1 。这种经验试错法存在设计周 期长、试模次数多、成材率低、生产成本高等缺点。近 年来，利用计算机技术对模具参数进行优化设计逐渐 引起人们的关注，其基本模式是通过三维设计软件进 行建模，根据所建立的三维产品模型进行模具设计，利 用分析软件对所设计的挤压模具进行挤压过程的有限 元模拟来获得目标函数值，由此建立人工神经网络模 型并生成神经网络知识源，结合遗传算法的全局寻优 模型实现目标值的最优化，最后通过数值仿真技术分 析和验证优化结果的有效性心。1 。通过数字试模可有 效避免模具设计过程中的经验化、盲目化和重复化，大 幅度降低模具成本。 国外在神经网络和遗传算法方面的研究已较为成 熟，但采用神经网络和遗传算法开展挤压模具优化设 计工作的报道很少，主要涉及到挤压模具形状的优化 设计1 、减少有限元计算量1 等。而国内已有的相关 报道一般是采用上述模式实现单因素或双因素 如模 孔位置 的优化“。，对于多因素进行优化的文献则较 少旧一⋯。本文将数值仿真、神经网络和遗传算法技术 有机结合，建立了一套完整有效的挤压模具C A O C o m p u t e rA i d e dO p t i m i z a t i o n ，计算机辅助优化 系统， 以实现型材挤压模的优化设计。 l C A O 系统的开发 1 ．1 系统功能模型 型材挤压多种参数的优化设计是一个组合优化问 题，难以用传统数学优化方法解决。在应用型材挤压 C A D ／C A E 技术建立型材挤压C A D 模型并对其成型过 程及参数变化规律进行C A E 仿真的基础上，可采用基 于正交实验、人工神经网络、曲线拟合和遗传算法的型 ①收稿日期2 0 1 1 - 1 0 - 2 1 基金项目广东省重大科技专项资助 2 0 0 8 A 0 9 0 3 0 0 0 4 作者简介刘超 1 9 8 8 一 ，男，山东泰安人，硕士研究生，主要从事铝合金挤压过程的模拟研究。 万方数据 第2 期 刘超等基于遗传算法的挤压模C A O 系统的研发 材挤压C A O 技术建立型材挤压各参数与挤压质量问 的关系映射模型，并预测不同参数值搭配对挤压质量 的影响，进而确定优化参数。 本文开发的型材挤压模具参数C A O 系统其主要 功能模块包括设计参数和目标函数选择、正交实验组 合安排、人工神经网络建模、目标函数拟合、遗传算法 优化、优化结果输出等。 基本步骤为①确定型材挤压C A O 的设计参数 和目标函数，应用正交实验法安排试验组合，以较少的 参数组合反映全面的参数变化规律；②对于每一种参 数组合，采用型材挤压C A D 系统建立相应的模具及坯 料模型，输入到C A E 系统中进行仿真获得目标函数， 作为神经网络建模的训练样本；③用人工神经网络建 立由C A E 系统得到的设计参数和目标函数之间的映 射关系；④将神经网络获得的映射关系采用曲线拟 合、回归分析逼近求得设计变量与目标值的函数关系 表达式作为遗传算法的适应度函数；⑤遗传算法求得 模型的全局最优解并输出。再将结果输入到C A E 系 统中进行验证。 其功能模型框架如图1 所示。 图1铝型材挤压模C A E ／C A 0 系统功能模型 1 ．2 目标函数的确定 在型材挤压过程中，由于型材断面形状比较复杂、 壁厚不均等原因，使得金属流速不均匀，导致型材挤出 后出现扭拧、波浪、弯曲等缺陷。因此在优化设计时应 以挤压过程中平衡金属流速为目标，选取金属流速均 方差 S D V 作为目标参数，其具体定义为 S D y 』_ Ⅳ ／∑ E 一曙8 2 ～ Ⅳ 式中Ⅳ为所考虑区域的特征点数目，主要分析工作带 出口的速度分布，在工作带出口O X Y 截面上每隔3 ～5 m m 取一个特征点；眨研究截面上第i 个特征点坯料 挤出的轴向速度；瞪8 为研究截面卜‘所有特征点处坯 料挤出的平均轴向速度。 在用遗传算法优化时，S D V 值只能无限逼近0 ，因 此需要取一个比较合理的S D V 值作为要达到的目标。 2 应用实例 图2 为一不对称槽形型材。由于在挤压过程中， 模孔的合理配置和工作带长度的合理设计直接影响到 金属流动的均衡性，本文需要建立导流模参数和S D V 值之间的神经网络模型，因此选择最小工作带长度和 模孑L 质心偏移量作为优化变量。 图2 型材截面形状 2 ．1 设计正交试验 由于优化参数和水平多且影响复杂，为有效的减 少模拟次数和计算时间，采取正交设计进行数值模拟 试验。正交试验的因素与水平见表1 。根据正交设计 原理，设计正交试验表如表2 所示。 表1不对称槽形型材挤压正交试验园子和水平 表2 不对称槽形型材挤压方案正交试验法 试验号乎酹所取S y 水毛试验号乎酹产毛 J ．￡h 。；。 ll1l1 434l 21221 5352 31331 64l4 41441 7425 51551 843l 62121 9442 72232 0453 82342 l5l5 92452 252l 1 02512 3532 1 13132 4543 】23242 5554 1 3335 万方数据 1 1 0 矿冶工程 第3 2 卷 根据上述正交试验表，构造挤压模具和坯料的 C A D , 7 C A E 模型，并进行C A E 仿真求解，获得各个试验 方案的S D V 值，见表3 。 裘3 不对称檀形翌材C A E 仿真S O Y 值 试验号 S D V 试验号 s D 矿 lO ．2 ∞l1 4O ．撇 2O ．2 8 1 01 5O ．2 8 5 4 30 ．2 0 8 31 60 ．撇 40 ．2 1 6 71 7O ．2 7 3 7 5O ．2 6 3 l 1 8 0 ．2 9 7 7 6 O ．2 9 7 11 90 ．2 4 0 l 70 ．2 9 4 22 0O ．2 2 0 1 8O ．粼2 10 ．2 5 6 6 90 ．2 4 1 32 20 ．2 7 ” 1 00 ．镐1 22 3O ．2 8 0 7 l l O ．2 3 0 5 2 40 ．2 1 酯 1 20 ．2 4 1 3 2 5 0 ．2 5 4 9 1 30 ．2 2 0 l 2 ．2 优化结果的数值模拟验证 将上述S D V 值以及所对应的优化参数值经神经 网络反复建模与训练，获得型材挤压参数与S D V 值间 良好的神经网络映射模型。以训练好的神经网络模型 作为知识库，对各参数进行遗传算法优化，获得的最优 解为 最小工作带长度为3 ．0 4 5m m ； 型材质心偏移s ， 3 6 ．2 7 91 1 1 1 1 1 1 ，s ， 1 3 ．4 2 3 衄。 S D V O ．1 2 2 0 ，较优化前有较大的减少。 对优化后的模具参数进行圆整，圆整后的结果为 最小工作带长度为3m m ； 型材质心偏移S 。 3 6 ．3m m ，S ， 1 3 ．4m m 。 模具优化前后的不对称槽形型材挤压时的金属流 速分布如图3 所示。从图3 a 可看出，优化前壁厚处 流速为1 1 6m m ／8 ，较壁薄处流速约4 2m m ／s ，流速差 较大，其主要原因是壁薄处金属材料与模具间的摩擦 较大，阻碍了金属流动；另外由于壁薄处距离模具中心 位置较远，根据同心圆法则，流速随着距离模具中心距 离的增大而减小。图3 b 为采用神经网络技术、遗传 算法优化工作带长度和调整型材质心在模具上的布置 后得到的型材金属流速分布图，从图中可看出，金属流 速较优化前要均匀得多，这是由于优化后型材质心位 置的移动，使得壁薄处向模具中心靠近，使壁厚处远离 模具中心，从而减小了相对流速差，达到了平衡金属流 速的效果。 图3 不对称槽形型材金一流速分布 a 调整前； b 调整后 3 结语 型材挤压是一个多参数耦合作用的、复杂的、离散 性的系统，各个参数的变化范围差异很大，很难用传统 的数学优化方法解决。本文以有限元模拟成型过程为 基础，采用正交实验法、神经网络与遗传算法，开发了 型材挤压模C A O 系统。采用该系统对不对称槽形型 材挤压模进行参数优化并用C A E 系统进行验证，实验 结果证明，经过优化后的模具，金属流动更加均匀。 参考文献 【1 ] 刘静安．铝型材挤压模具设计、制造、使用及维护[ M 】．北京冶 金工业出版社。1 9 9 9 ． [ 2 ] 莫建虎，李落星。周佳，等．采用B P 神经网络和挤压形状因子 预测挤压力与挤压出E l 温度[ J 】．矿冶工程，2 0 0 9 ，2 9 2 9 0 一 舛． [ 3 ] 刘贵立，李荣德．Z A 2 7 挤压铸造工艺与力学性能神经网络模型 [ J 】．中国铸造装备与技术，2 0 0 3 1 1 8 2 0 ． 【4 ] K i mDJ ．K i mBM ．A p p l i c o t i c oo fr l e t t l 试n e t w o r ka n dF E Mf o rm e t a l f o r m i n gp r o c e s s [ J ] ．I n t e r n a t i o n a lJ o u r n a lo fM a c h i n eT o o l s ＆M a n u - f a e t u r e ，2 0 0 0 ，4 0 9 1 1 - 9 2 5 ． 【5 】S e h w a r 怔C A ，B e r gJ M ．N e u r a ln e t w o r k f e e d b a c kc o n t r o lo f a ne X [ 1 i l - s i o n [ J ] ．皿E Eu r a n sC o n ts y B T e e h ，1 9 9 8 ，6 2 1 8 0 1 8 7 ． [ 6 ] 邹琳，夏巨谌，胡国安，等．基于B P 神经网络的铝塑材挤压模 具优化设计[ J ] ．塑性工程学报。2 0 0 3 ，1 0 2 4 2 4 6 ． [ 7 】刘汉武，张志萍，王秀海，等．基于B P 遗传算法的铝塑材挤压模 具优化设计[ J 】．哈尔滨工业大学学报，2 0 0 0 ，3 2 4 8 6 - 8 6 ． [ 8 ] 国洪．型材挤压成形理论分析和数值仿真研究[ D 】．南昌南 昌大学机电工程学院，2 0 0 3 ． [ 9 ] 林高用，陈兴科，蒋杰，等．铝型材挤压模工作带优化[ J ] ．中 国有色金属学报，2 0 0 6 ，1 6 4 5 6 1 5 6 6 ． [ 1 0 ] 郑荣，包忠诩。周天瑙，等．三维铝螯材挤压模多参数优化 【J 】．金属成形工艺。2 0 0 4 ，2 2 1 6 9 7 2 ． 万方数据