[发明专利]一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法有效

专利信息
申请号: 202110433209.7 申请日: 2021-04-22
公开(公告)号: CN112989521B 公开(公告)日: 2021-08-27
发明(设计)人: 刘晓宇;韩啸;陆小龙;黄玉波;温慧婷;秦云翔 申请(专利权)人: 四川大学
主分类号: G06F30/17 分类号: G06F30/17;G06F111/06;G06F119/14
代理公司: 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 代理人: 李蕊
地址: 610065 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 弯曲 成形 尺寸 精度 多目标 优化 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、基于I优化准则的实验设计,制备微弯曲零件,并对微弯曲零件进行测量,得到回弹量数据和弯曲力数据;

S2、基于I优化准则的响应面法、回弹量数据和弯曲力数据,建立回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型,并分别对回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型进行精度和可靠性的评价,建立满足预测精度和可靠性要求的回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型;

S3、根据满足预测精度和可靠性要求的回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型,采用期望函数,建立融合回弹量和弯曲力的微弯曲成形尺寸精度多目标优化模型;

步骤S3包括以下分步骤:

S31、将每一个响应量转化为一个单独的范围在0到1之间的期望函数dm

S32、根据单个响应量优化目的的不同,可分别由式(1)、式(2)或式(3)来求解单独的期望函数dm

其中,y为响应量,T为响应量的目标值,L为目标下限,U为目标上限,r为权重大小;

S33、构建输入变量的约束条件:

xL≤xi≤xU (4)

其中,xi为第i个输入变量,xL为第i个输入变量的取值下限,xU为输入变量的取值上限;

S34、根据满足预测精度和可靠性要求的回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型,并将多个单独的期望函数dm合并为一个总的期望函数D,建立融合回弹量和弯曲力的微弯曲成形尺寸精度多目标优化模型,其中,总的期望函数D为:

D=(d1·d2·…·dm·…·dM) (5)

其中,M为响应量的数量,dm为第m个期望函数;

S4、求解多目标优化模型,得到微弯曲成形最优尺寸精度的实验参数组合,再利用得到的实验参数组合即可在微弯曲零件的制备中实现对其尺寸精度的精确控制。

2.根据权利要求1所述的基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,所述步骤S1包括以下分步骤:

S11、根据先验实验,选取工艺参数和材料参数;

S12、将工艺参数和材料参数作为输入变量,将回弹量和弯曲力作为输出变量,根据输入变量的数量、水平数和输出变量的数量,采用Design-Expert软件,得到基于I优化准则的实验设计;

S13、根据基于I优化准则的实验设计,采用微弯曲成形设备,得到制备的微弯曲零件;

S14、采用高精度二维影像仪测量微弯曲零件的回弹量,并采用电荷放大器测量制备微弯曲零件所需的弯曲力,得到回弹量数据和弯曲力数据。

3.根据权利要求2所述的基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,所述步骤S11中工艺参数包括:冲头位移和冲头频率;

材料参数包括:材料厚度和晶粒尺寸。

4.根据权利要求1所述的基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,所述步骤S2中满足预测精度和可靠性要求的回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型均为:

其中,y为响应量,xi为第i个输入变量,xj为第j个输入变量,β0为常数,βi为线性系数,βii为二阶系数,βij为交互系数,ε为实验误差,k为输入变量的数量。

5.根据权利要求1所述的基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,所述步骤S2中对回弹量或弯曲力的响应面模型进行精度的评价,采用的模型均为:

其中,为回弹量或弯曲力的拟合优度,l为实验次数,yt为第t次试验的实际测量值,为第t次试验的预测值,为第t次试验的实际测量值的平均值。

6.根据权利要求1所述的基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法,其特征在于,所述步骤S2中对回弹量或弯曲力的响应面模型进行可靠性的评价,采用的模型均为:

其中,Std.Dev为回弹量或弯曲力的标准差,yt为第t次试验的实际测量值,为第t次试验的实际测量值的平均值,l为实验次数。

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