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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡的鋁型材擠壓過程能耗工藝參數(shù)優(yōu)化研究

        2018-01-29 02:13:45張明杰
        裝備制造技術(shù) 2018年6期
        關(guān)鍵詞:棒料鋁型材模具

        張明杰,楊 柳,肖 云

        (廣東工業(yè)大學機電工程學院,廣東 廣州510006)

        近20年來,鋁型材行業(yè)發(fā)展速度非常迅猛。截至2012年底世界原鋁的產(chǎn)量達4600萬噸以上,并以5%左右速度遞增,估計到2020年鋁的產(chǎn)量會翻一番[1]。而隨著全球能源危機的不斷加劇,降低擠壓能耗和提高產(chǎn)品質(zhì)量越來越受到各國重視,各國學者通過數(shù)值模擬有限元分析。通過HyperXtrude分析軟件對鋁型材擠壓過程進行仿真,研究鋁型材擠壓生產(chǎn)過程中的模具棒料溫度、擠壓速度等對擠壓能耗的影響,并建立擠壓能耗與工藝參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型并優(yōu)化工藝參數(shù),從而達到能耗優(yōu)化的目的。

        1 鋁型材擠壓工藝及能耗分析建模

        1.1 鋁型材擠壓工藝

        鋁型材擠壓成形是一個復雜的高溫、高壓條件下金屬塑性變形過程。通過對放在擠壓筒內(nèi)的鋁合金棒料施加擠壓載荷,使之從設計的??字辛鞒?,獲得所需形狀、尺寸以及具有一定力學性能的型材產(chǎn)品的塑性加工方法[2]。

        根據(jù)鋁合金鑄錠在擠壓筒內(nèi)的流動方式及行為特點,擠壓變形過程可以大致分為三個階段:填充擠壓階段、平穩(wěn)擠壓階段和縮尾擠壓階段。三個階段受力情況隨著擠壓變形情況變化,能耗特性也不同。

        1.2 擠壓成型過程能耗分析建模

        分析鋁型材擠壓成型擠壓的工藝特點,可知擠壓過程中的能耗涉及模具棒料等預熱能耗,金屬擠壓成型所需能耗,摩擦產(chǎn)生的能耗以及熱交換所需能耗幾大部分。擠壓桿對棒料施加載荷完成型材擠壓,第一階段合金填充模具型腔部分,隨著變形區(qū)與型腔接觸面積的增大,合金與模具之間的摩擦逐步增大,除克服金屬塑性變形做功外還有克服摩擦做功,載荷呈現(xiàn)急速速的增大;在第二階段,隨著整個擠壓過程熱交換達到平衡及金屬流動穩(wěn)定,擠壓載荷會逐步減?。坏谌A段,擠壓墊片與模子之間距離的縮小,迫使變形區(qū)內(nèi)的金屬向著擠壓軸線方向由周圍向中心發(fā)生劇烈的橫向流動,擠壓力會有所回升[3]。分析得擠壓過程中,擠壓速度、模具及棒料預熱溫度三個工藝參數(shù)為影響擠壓能耗的關(guān)鍵參數(shù)。為了研究其對擠壓能耗的影響,需要建立擠壓過程的能耗模型,根據(jù)金屬變形理論,通過有限元方法對擠壓過程建模仿真可得到能耗。

        2 有限元仿真及能耗工藝參數(shù)優(yōu)化

        2.1 有限元模型

        根據(jù)調(diào)研選取導軌類鋁型材為研究對象,其截面尺寸為型材寬160 mm,高度60 mm,壁厚分別為10 mm、8 mm,圓角半徑為15 mm.面積為2 416.57 mm2,周長為531.12 mm,采用典型正向熱擠壓擠壓生產(chǎn)工藝,采用直徑為292 mm,長度為789 mm的棒料擠壓,擠壓比為26.72.采用模具尺寸為:上模具Φ340 mm × Φ80 mm,下模Φ340 mm × Φ100 mm,中心與型材幾何中心重合。

        三維模型導入HyperXtrude軟件。創(chuàng)建實體模型,幾何清理并劃分有限元網(wǎng)格。有限元模型主要包括:棒料區(qū)、模腔區(qū)、工作帶區(qū)、型材區(qū)四部分。

        2.2 鋁型材擠壓仿真及能耗影響分析

        為了研究擠壓速度對擠壓過程中能耗特性的影響,需要得到不同參數(shù)設置下的擠壓能耗。每次只變動其中一個工藝參數(shù),保持其他兩個參數(shù)不變進行仿真,得到隨著參數(shù)變化擠壓過程所需能耗關(guān)系。

        根據(jù)仿真結(jié)果隨著擠壓速度的增大,隨著擠壓速度的增大擠壓能耗逐步減小,而隨著模具預熱溫度擠壓能耗先減小再增大然后減小,隨著棒料預熱溫度的上升,擠壓能耗逐步減小再上升。擠壓能耗與工藝參數(shù)之間并非線性關(guān)系。

        2.3 B P神經(jīng)網(wǎng)絡算法能耗工藝參數(shù)優(yōu)化

        采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡擠壓過程能耗與擠壓工藝參數(shù)的關(guān)系,BP神經(jīng)網(wǎng)絡能夠利用一定量的樣本進行訓練,從而建立起輸入量和輸出量之間的非線性映射關(guān)系。通過仿真得到以下16組在不同擠壓速度,模具預熱溫度、棒料預熱溫度參數(shù)組合下擠壓過程所需的能耗,并作為神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)樣本。模型中包含三個輸入和一個輸出,采用如下3層網(wǎng)絡,輸入層含有3個神經(jīng)元分別為模具預熱溫度、棒料預熱溫度、擠壓速度,輸出層1個神經(jīng)元,隱含層含有13個神經(jīng)元。并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練,得到其誤差變化情況。由誤差變化情況可知,經(jīng)過迭代,神經(jīng)網(wǎng)絡的誤差已經(jīng)達到10-6以下,表明神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠準確地反映輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)之間的映射關(guān)系。

        根據(jù)訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,使用MTALAB遺傳算法工具箱對其進行進行尋優(yōu)。構(gòu)建的優(yōu)化模型如下:搜尋:X=[v,t1,t2]

        優(yōu)化目標:Emin約束條件為:6≤v≤7.8,430≤t1≤500,430≤t2≤500.

        其中:v為擠壓速度,t1為模具預熱溫度,t2為棒料預熱溫度,E為擠壓過程的能耗。采用二進制編碼方式進行編碼,每個變量的編碼位數(shù)取20,種群個數(shù)100,代溝為0.8,變異概率為0.7/Lind.經(jīng)過200代遺傳進化得到Emin=2.782×104 kJ.

        工藝參數(shù)組合為[v,t1,t2]=[7.412,478.322,455.442]

        2.4 結(jié)果驗證

        取該組參數(shù)組合的仿真結(jié)果,可知在擠壓過程中最高溫度為625.4℃,最低溫度為469℃,擠壓過程中型腔去溫度分布以及型材出口處截面速度分布較為均勻,仿真結(jié)果準確,擠壓過程所需能耗為2.786×104kJ,誤差為0.14%.

        3 結(jié)束語

        本文分析了鋁型材擠壓過程中各階段的載荷變化規(guī)律,運用HyperXtrude有限元分析軟件對擠壓過程進行數(shù)值模擬進行驗證,并建立了擠壓過程能耗模型,分析工藝參數(shù)對擠壓能耗的影響規(guī)律,得出擠壓能耗與工藝參數(shù)之間是非線性關(guān)系。建立了擠壓工藝參數(shù)與擠壓能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡模型,最后通過仿真驗證在該參數(shù)組合下為2.786×104kJ,誤差僅為0.14%.優(yōu)化結(jié)果準確。

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