一种板料成形工艺优化设计方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113627025A(43)申请公布日2021.11.09(21)申请号202110934614.7(22)申请日2021.08.16(71)申请人湘潭大学地址411100湖南省湘潭市雨湖区西郊羊牯塘(72)发明人赵子衡肖颖(74)专利代理机构北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙)11390代理人颜思文(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G06F30/17(2020.01)G06N3/00(2006.01)G06F111/06(2020.01)权利要求书2页说明书9页附图6页(54)发明名称一种板料成形工艺优化设计方法(57)摘要本申请公开的板料成形工艺优化设计方法，与现有技术相比，包括以下步骤：S1、确定决策空间和目标函数；S2、实验设计：通过拉丁超立方试验设计方法在所述决策空间内进行抽样，获得均匀分布的样本点，对每一个所述样本点进行仿真分析；S3、构建响应面代理模型；S4、响应面代理模型精度检验；S5、优化求解：基于多目标梯度增强型粒子群算法对所述响应面代理模型进行优化求解，得到所述目标函数的权衡曲线，根据具体的工程要求，在所述权衡曲线上选取满意解；S6、仿真验证。相较于现有技术而言，其基于多目标梯度增强型粒子群算法，能够有效提高板料成形优化效率，快速确定最优的成形工艺参数组合，保证零件加工质量，提高生产效率。CN113627025ACN113627025A权利要求书1/2页1.一种板料成形工艺优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定决策空间和目标函数：对零件成形的过程进行模拟仿真，分析其成形特性，确定优化目标以及目标函数，并通过单因素实验分析，确定零件成形的设计参数及其大致取值范围；S2、实验设计：通过拉丁超立方试验设计方法在所述决策空间内进行抽样，获得均匀分布的样本点，对每一个所述样本点进行仿真分析，得到所述目标函数的仿真值；S3、构建响应面代理模型：基于样本点的数据，构建响应面代理模型，并通过所述响应面代理模块构建所述设计参数与所述目标函数的映射关系；S4、响应面代理模型精度检验：对所述响应面代理模型进行精度分析，若精度满足工程要求，则跳转至下一步骤；若精度不满足工程要求，则跳回步骤S2，通过拉丁超立方试验设计方法增加所述样本点的数量，继续构键所述响应面代理模型，直到所述响应面代理模型的精度满足工程要求；S5、优化求解：基于多目标梯度增强型粒子群算法对所述响应面代理模型进行优化求解，得到所述目标函数的权衡曲线，根据具体的工程要求，在所述权衡曲线上选取满意解；S6、仿真验证：对所述满意解进行仿真验证，验证优化结果的可靠性。2.根据权利要求1所述的板料成形工艺优化设计方法，其特征在于，所述基于多目标梯度增强型粒子群算法对响应面代理模型进行优化求解的步骤包括：S501、初始化种群、初始化参数：设置最速下降项系数c1、全局学习因子c2和排斥方向系数c3，最大迭代次数kmax，拥挤区域判断比例S，搜索空间的上限un和ul，算法的收敛精度ξ，以及粒子速度的上下限vmax和vmin；初始化种群和外部集，随机生成种群中每个粒子的初始位置和初始速度；S502、计算适应度值并对粒子进行评价，计算每一个粒子的适应度值，对所有的解按照Pareto支配关系进行比较，将非劣解储存在所述外部集中；S503、计算所述外部集中每个超立方体内非劣解的个数与外部集中解的总数的第一比值；S504、计算所述超立方体内的非劣解个数占外部集非劣解总数的第二比值，将所述第二比值与所述拥挤区域判断比例S进行对比分析，根据对比结果更新每一个粒子的速度与位置。3.根据权利要求2所述板料成形工艺优化设计方法，其特征在于，所述基于多目标梯度增强型粒子群算法对响应面代理模型进行优化求解的步骤还包括：S505、计算更新后每一个粒子的适应度值；S506、把种群中每一个粒子的所述适应度值和所述外部集中的非劣解按照Pareto支配解进行比较，保存非劣解，删除被支配的解；S507、当所述外部集的非劣解数量达到设定值时，根据多目标粒子群算法的自适应网格法对所述外部集进行维护，保存较优的非劣解，去掉不好的解；S508、判断算法是否满足迭代停止的条件，如果满足，则停止迭代并输出结果，否则跳转到步骤S503继续循环。4.根据权利要求2所述的板料成形工艺优化设计方法，其特征在于，在所述步骤S504中，所述第二比值与拥挤区域判断比例S对比分析包括：2CN113627025A权利要求书2/2页若所述第二比值小于等于所述拥挤区域判断比例，则不满足排斥条件，说明所有粒子做导向运动，根据多目标粒子群算法的自适应网格方法挑选全局最优解，通过导向运动更新规则更新粒子的速度以及位置。5.根据权利要求