齒輪坯預鍛件的多目標優(yōu)化設計.pdf

1、隨著汽車行業(yè)的發(fā)展，尤其是轎車的發(fā)展，市場對齒輪需求量日益增加。實際生產(chǎn)中，齒輪坯的生產(chǎn)工藝大都憑借經(jīng)驗設計，然后反復實驗確定可行方案。隨著有限元分析CAE軟件的發(fā)展，在計算機上模擬齒輪坯的成形過程，可在很大程度上降低了設計成本，但是由于影響因素多，采用CAE軟件仍然需要進行長時間多次的有限元模擬，且仍需進行實驗比較驗證，費時費力還不能確定最優(yōu)方案。如果利用數(shù)值模擬的結(jié)果，采用人工智能算法，通過軟件自動給出最優(yōu)的設計方案，將會大大降低設

2、計周期，提高生產(chǎn)率。
　　 在齒輪坯的生產(chǎn)設計中，預鍛件的設計關系到終鍛件是否能夠成形、終鍛件的質(zhì)量、模具的壽命。但是由于鍛造過程的復雜性，利用一般數(shù)學建模方法不能將預鍛件對終鍛件成形的影響過程進行建模。BP神經(jīng)網(wǎng)絡由于其在處理高度非線性問題上的優(yōu)勢，能夠很好的將預鍛件對終鍛件成形的影響過程進行建模。利用CAE軟件模擬的不同的方案，通過分析取得神經(jīng)網(wǎng)絡樣本。建立的模型能夠很好的依據(jù)預鍛件的設計判斷終鍛的過程是否值得進行，但是不能

3、找出最優(yōu)的預鍛件尺寸。為此，利用遺傳算法的全局尋優(yōu)功能，找出最佳的預鍛件形狀和尺寸。
　　 本文還研究了齒輪坯預鍛件的多目標優(yōu)化系統(tǒng)，分析了系統(tǒng)的網(wǎng)絡構架、硬件組成和功能，并加以實現(xiàn)。界面設計由VC++完成，BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法部分采用MATLAB進行編程實現(xiàn)，通過VC++調(diào)用MATLAB引擎實現(xiàn)混合編程。通過使用ADO技術，實現(xiàn)系統(tǒng)運行參數(shù)的數(shù)據(jù)傳遞。
　　 通過試用驗證，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法結(jié)合優(yōu)化齒輪坯預鍛件