船體外板曲面線加熱成形關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、各類船舶的外表面大多是由不可展的、復雜的三維空間曲面構(gòu)成，把船用鋼板通過無模成形的方法加工成船體外表面的彎曲形狀，目前世界各地船舶工業(yè)普遍都采用線加熱（Line Heating）工藝。但是長期以來針對此項工藝，國內(nèi)造船廠都是依靠有經(jīng)驗的工人手工作業(yè)實現(xiàn)，目前還未有成熟可靠的自動化設(shè)備得到廣泛應用。隨著現(xiàn)代造船技術(shù)的發(fā)展和造船模式的轉(zhuǎn)變，手工經(jīng)驗型的工藝模式無論在速度上和質(zhì)量上都已遠遠滿足不了現(xiàn)代造船生產(chǎn)的需要，這已變成明顯約束船舶建造質(zhì)

2、量和周期的一個“瓶頸”問題。
　　本文圍繞船體外板曲面線加熱成形工藝，開展了船體外板線加熱工藝有限元數(shù)值模擬建模、船體外板表面變形神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型、實驗驗證、智能決策支持系統(tǒng)和“變速度”及“雙重”新的線加熱模式等五大研究內(nèi)容。本論文所做的主要工作和取得的研究成果如下：
　?。?）船體外板線加熱工藝有限元建模研究
　　本文首先在線加熱工藝變形機理數(shù)學模型的基礎(chǔ)上，通過ANSYS有限元分析軟件建立線加熱工藝有限元計算模型，

3、然后通過求解該計算模型得到大量仿真算例，在此算例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析了溫度場和變形場，從中發(fā)現(xiàn)了“不均勻變形”現(xiàn)象和“單”線加熱變形效果較小的現(xiàn)象。
　　（2）船體外板變形預測模型的研究
　　本文通過整合對船板殘余變形有影響作用的多個加工工藝參數(shù)，提出了兩個旨在更好表征氣體熱源面輸入效果并能綜合體現(xiàn)多個參數(shù)整體作用的復合變量，很好地解決了多個工藝參數(shù)與殘余變形量之間擬合難度較大的難題。通過分析處理大量有限元數(shù)值仿真計算得到的三種不

4、同板厚的船板變形數(shù)值仿真數(shù)據(jù)，提取神經(jīng)網(wǎng)絡建模所需的學習樣本和測試樣本，并利用多輸入多輸出支持向量機（MIMO-SVM）建立復合變量和船板殘余變形量之間非線性關(guān)系的船板變形預測模型。以有限元數(shù)值模擬數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡預測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立了綜合數(shù)據(jù)庫，為下一步實現(xiàn)智能決策支持系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)來源。
　?。?）船體外板線加熱工藝的實驗研究
　　本文描述了作者項目團隊研制船體外板曲面線加熱成形自動化設(shè)備樣機的基本情況，并借助該設(shè)備開展了線

5、加熱工藝的實驗研究。制定實驗方案驗證有限元模型和神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的有效性和可靠性，同時也證明了“不均勻變形”現(xiàn)象和“單”線加熱變形效果較小現(xiàn)象的客觀存在。
　　（4）船體外板線加熱成形工藝智能決策支持系統(tǒng)的研究
　　本文將智能決策引入到船體外板曲面成形領(lǐng)域中，構(gòu)建了智能決策支持系統(tǒng)，包括知識庫和推理機。知識庫由船板特征信息庫、工藝規(guī)則庫及方法庫和資源庫組成。其中在構(gòu)建知識庫船板特征信息庫時應用了特征建模技術(shù)建立了特征元和加工

6、元等知識單元。工藝規(guī)則庫包含船廠線加熱工藝實操人員以規(guī)則形式存儲的經(jīng)驗知識，方法庫包括本文提出的不均勻劃分船板展開方法。資源庫則包含船板加工所用的加熱頭、重塊、夾具、數(shù)控機床行走機構(gòu)以及測量設(shè)備等各種資源。然后給出了推理機的推理過程，建立了線加熱工藝評價指標體系，根據(jù)實際生產(chǎn)要求采用蟻群算法尋找最優(yōu)的加工方案。最后編制相應軟件，建立基于C＃、Matlab和SQL Server等軟件的智能決策支持系統(tǒng)軟件平臺，實現(xiàn)了為工藝實操人員提供優(yōu)化