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        金屬板料成形模具接觸應(yīng)力峰值預(yù)測*

        2015-11-27 05:45:22王思艷陳勇章王成勇
        精密制造與自動化 2015年2期
        關(guān)鍵詞:型面圓角板料

        王思艷 陳勇章 王成勇 張 鵬 李 偉

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        金屬板料成形模具接觸應(yīng)力峰值預(yù)測*

        王思艷1陳勇章2王成勇1張 鵬1李 偉1

        (1.合肥工業(yè)大學 材料科學與工程學院 合肥 230009;2.合肥金??滴褰饳C械制造有限公司 合肥 230009)

        接觸應(yīng)力峰值是造成模具局部磨損的主要原因之一,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測U形件成形過程中的最大接觸應(yīng)力峰值。通過正交試驗?zāi)M分析不同影響因素下的接觸應(yīng)力峰值,獲得網(wǎng)絡(luò)訓練樣本;經(jīng)過Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、訓練和測試,獲得較可靠的預(yù)測網(wǎng)絡(luò),為降低接觸應(yīng)力、估算模具壽命提供新途徑。

        接觸應(yīng)力 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 正交試驗 磨損

        接觸應(yīng)力是金屬板料成形模具局部磨損的主要因素之一,內(nèi)板、加強板等汽車覆蓋件,外形尺寸大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,空間自由曲面多,成形難度高,模具磨損嚴重[1],如圖1所示。對于模具型面接觸應(yīng)力,現(xiàn)有的測量手段難以直接準確測定,有限元技術(shù)受限于硬件條件,無法滿足接觸應(yīng)力的實時捕捉,同時有限元分析所耗時間巨大,造成大量的人力、物力浪費。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度非線性映射能力,能夠在有限訓練樣本下,實現(xiàn)輸出目標的數(shù)值預(yù)測,它克服了傳統(tǒng)人工智能方法對于直覺,如模式、語音識別、非結(jié)構(gòu)化信息處理方面的缺陷,使之在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)、模式識別、智能控制、組合優(yōu)化、預(yù)測等領(lǐng)域得到成功應(yīng)用[2,3]。

        圖1 板料成形凸模

        因此,結(jié)合正交試驗與有限元數(shù)值模擬,獲得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的函數(shù)映射能力建立工藝參數(shù)與目標輸出結(jié)果之間的映射關(guān)系,實現(xiàn)接觸應(yīng)力峰值預(yù)測,為降低模具局部磨損提供數(shù)據(jù)支持。

        1 接觸應(yīng)力峰值

        模具磨損多出現(xiàn)在圓角或圓角過渡處,根據(jù)這一特點,簡化模型,以U形件為研究對象,在ABAQUS中仿真分析,提取成形時圓角型面接觸應(yīng)力峰值,如圖2所示。

        圖2 模具圓角型面接觸應(yīng)力峰值曲線

        金屬板料成形過程中,模具型面接觸應(yīng)力峰值是動態(tài)變化的,實時檢測難以實現(xiàn);凹模圓角區(qū)的接觸應(yīng)力峰值普遍高于凸模圓角區(qū),最大接觸應(yīng)力峰值如圖2中的A點,對于模具選材、結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有重要的參考價值。因此,選取凹模圓角型面最大接觸應(yīng)力峰值為預(yù)測目標。

        2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        Back-Propagation神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種誤差反向傳播的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以在未知過程原理的情況下,建立網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出之間的映射關(guān)系,具有較強的自適應(yīng)性和容錯功能,是目前應(yīng)用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一[4]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的設(shè)計、系統(tǒng)訓練樣本的獲取、系統(tǒng)訓練和測試等。

        2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型建立

        采用四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層8個節(jié)點;第一層隱層20個節(jié)點,第二層隱層9個節(jié)點,根據(jù)Kolmogorov定理及試錯法確定[5];輸出層1個節(jié)點,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。輸入層參數(shù)選取凹模圓角半徑R、板料厚度、板料屈服強度、板料硬化指數(shù)、摩擦因數(shù)、凸模圓角半徑R、壓邊力、凸凹模間隙;輸出層參數(shù)為最大接觸應(yīng)力峰值〖Maxσ〗_cmax。輸入層與隱層、隱層與隱層、隱層與輸出層分別采用正切S型傳遞函數(shù)tansig、正切S型傳遞函數(shù)tansig、線性傳遞函數(shù)purelin。

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值調(diào)整采用反向傳播學習算法,即利用輸入輸出樣本對網(wǎng)絡(luò)進行訓練,每次訓練后的輸出值與目標樣本相比較,若不滿足給定的誤差精度,則將此信息反饋到每個神經(jīng)層,各神經(jīng)層將根據(jù)選定的算法進行權(quán)值和閾值的修正,以使網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)輸入與輸出的非線性映射關(guān)系[6]。

        圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

        2.2 訓練與測試樣本

        樣本數(shù)據(jù)通過正交試驗獲得,表1所示,考慮工藝參數(shù)個數(shù)及取值范圍,采用八因素四水平正交表L32(48)。其中,隨機選取26組數(shù)據(jù)為訓練樣本,6組數(shù)據(jù)為測試樣本,提高網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力。

        2.3 網(wǎng)絡(luò)訓練與測試

        訓練函數(shù)采用梯度下降法和牛頓法結(jié)合的Levenberg-Marquardt法,該法屬于快速訓練法[7]。通過Matlab進行輸入輸出樣本對設(shè)定、輸入樣本歸一化處理、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化和訓練函數(shù)給定等設(shè)置,實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模,反復(fù)訓練,直至達到設(shè)定的目標值。網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)束后,為測試網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性,輸入測試樣本,觀察結(jié)果,確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

        表1 樣本數(shù)據(jù)

        3 結(jié)果分析

        1)極差分析

        極差分析法又稱直觀分析法,利用極差分析可以得到各因素對指標影響的主次順序,為接觸應(yīng)力優(yōu)化提供參考。表2所討論各影響因素從主到次的順序為:板料厚度、屈服強度、凹模圓角、硬化指數(shù)、摩擦系數(shù)、模具間隙、壓邊力、凸模圓角。

        表2 正交試驗設(shè)計的極差分析結(jié)果

        2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

        經(jīng)反復(fù)訓練調(diào)試得,網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與目標期望值基本一致,如圖4所示;最大訓練誤差為0.005 97,如表3,已達精度要求。

        表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果 單位:MPa

        為驗證該網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,輸入測試樣本檢測分析,測試樣本輸出值同目標期望值也基本一致,最大誤差為0.008 98,高于訓練網(wǎng)絡(luò)的最大誤差值0.005 97,如圖5和表4所示。

        圖4 網(wǎng)絡(luò)訓練輸出結(jié)果

        但誤差值變化較小,相對于期望值可忽略。因此,所建網(wǎng)絡(luò)能夠反映輸入和輸出之間的映射關(guān)系,可應(yīng)用于最大接觸應(yīng)力峰值預(yù)測。

        表4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練結(jié)果 單位:MPa

        圖5 測試樣本輸出結(jié)果

        4 結(jié)語

        針對金屬板料成形模具的磨損特點,以U形件為研究對象,利用正交試驗和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測多個不同工藝、材料參數(shù)組合下的模具型面最大接觸應(yīng)力峰值,訓練樣本誤差控制在0.006以內(nèi),而且測試樣本誤差小于0.006,可靠性較強,能夠有效避免模具型面接觸應(yīng)力的重復(fù)模擬和提取,節(jié)約了大量人力、物力,為模具型面接觸應(yīng)力分析、模具壽命預(yù)測提供了新的思路和手段。

        [1] 趙磊,劉克素,馮玉慈等.右后柱加強板拉深成形優(yōu)化預(yù)測模型的建立[J].合肥工業(yè)大學學報,2011,34(7):1001-1006.

        [2] 姜淑娟,劉偉軍,南亮亮.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光熔覆高度預(yù)測[J].機械工程學報,2009,45(3):269-274.

        [3] 張敏,黎向鋒,左敦穩(wěn)等.基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)螺紋冷擠壓成形質(zhì)量預(yù)測[J].中國機械工程,2012,23(1):51-54.

        [4] 韓利芬,高暉,李光耀等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法在拉延筋參數(shù)反求中的應(yīng)用[J].機械工程學報,2005,41(5):171-176.

        [5] 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.MATLAB6.5輔助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析與設(shè)計[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003:65.

        [6] 林秀秀,李萍,薛克敏.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在覆蓋件拉深筋設(shè)計中的應(yīng)用[J].合肥工業(yè)大學學報,2008,31(5):728-731.

        [7] 陳拂曉,李賀軍,郭俊卿等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承保持架超塑性成形工藝參數(shù)優(yōu)化[J].中國機械工程,2007,18(23):2786-2788.

        國家自然科學基金資助項目編號:51275146

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