[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

说明书

本发明公开了一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法，属于微成形尺寸精度预测与控制领域，包括以下步骤：S1、基于I优化准则的实验设计，对微弯曲零件进行测量，得到回弹量和弯曲力数据；S2、基于响应面法，建立回弹量的响应面模型和弯曲力的响应面模型；S3、根据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；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，实现基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制；本发明解决了现有针对微弯曲成形的技术方案存在实验设计方法灵活性差、预测模型精度较低和多目标优化方法相对复杂等问题。

技术领域

本发明属于微成形尺寸精度预测与控制领域，具体涉及一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法。

背景技术

随着微弯曲零件在智能制造、电子通信、空天技术、生命健康、人工智能、国防军事等领域得到了日益广泛的应用，对其尺寸精度和成形质量的要求也更加严格。目前，针对微弯曲成形尺寸精度预测与控制方面的研究尚不完善，已成为制约微型零件质量提升和微弯曲成形技术创新发展的瓶颈问题。因此研究复杂微弯曲成形尺寸精度的多目标优化的控制方法，对实现尺寸精度的高精度预测和精确控制，制备高精度、高品质的微弯曲零件具有非常重要的意义。

在微弯曲成形中，由于回弹的存在使得零件的最终尺寸与设计要求不一致，还有可能超出给定的公差范围，从而成为影响微弯曲成形尺寸精度和成形质量的关键因素。回弹不仅会受到加工方法、成形模具、工艺参数等诸多因素的影响，特别地当零件的特征尺寸下降到微小尺度后，尺寸效应的出现对材料的力学性能产生影响，进而影响微弯曲成形的尺寸精度。而目前大多数研究忽略了尺寸效应对微弯曲成形精度的影响，或仅仅是定性分析，缺少对尺寸效应影响的定量研究。

目前关于微弯曲成形尺寸精度预测模型大多是基于正交实验设计方法，通过神经网络、支持向量机或响应面法构建，具有实验设计灵活性差、实验次数较多、耗时费力等缺点。在多目标优化的控制方法方面，现有研究多是采用NSGA-Ⅱ方法，计算复杂度较高，且尚未涉及微弯曲成形尺寸精度的多目标优化的控制研究方面。另外，目前微弯曲成形的研究对象多是具有单一曲率、相对简单的微弯曲零件，如U形、V形零件等，针对多曲率、较为复杂的微弯曲零件尺寸精度的研究较少。

总体来说，现有研究忽略了尺寸效应这一关键因素对微弯曲成形尺寸精度的定量影响情况，存在实验设计方法灵活性差、预测模型精度较低、多目标优化的控制方法相对复杂等问题，且针对复杂微弯曲成形尺寸精度的多目标优化的控制方法的研究略显不足。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法解决了现有针对微弯曲成形的技术方案存在实验设计方法灵活性差、预测模型精度较低和多目标优化的控制方法相对复杂等问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于微弯曲成形尺寸精度多目标优化的控制方法，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；

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。

进一步地，步骤S1包括以下分步骤：