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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种基于kriging模型的内高压成形工艺优化设计方法，包括以下步骤：（1）通过建模软件，建立内高压成形模具、毛坯以及工具的三维几何模型；（2）通过ETA‑Dynaform有限元分析软件建立内高压成形的有限元仿真模型；（3）建立Kriging模型；（4）建立一个多输入多目标的优化数学模型；（5）利用该Kriging模型加快数值计算的效率，求解优化模型，得到最优化的成形参数，提高成形零件的质量。本发明实现了量化分析内高压成形中的多种成形参数对成形零件质量的综合影响，能够很大程度上节省内高压成形模拟仿真需要的时间，进行足够多的优化实验，实现多成形参数‑多优化目标的智能优化。

主权项：1.基于kriging模型的内高压成形工艺优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立内高压成形的工艺参数-零件成形质量评估参数的多输入多目标优化模型；设一种零件的内高压成形中有共n个成形工艺参数，为m个用于评估成形质量参数，目标是对工艺参数进行优化；2建立内高压成形模具、坯料、工具的三维模型与有限元模型，进行数值模拟，对评估成形质量的物理量进行数值计算，得到模拟样本；具体为：21利用三维建模软件建立模具、坯料、工具的三维模型，并将其转换为数字文件；22将步骤21中的三维模型导入ETA-Dynaform仿真软件建立有限元模型；23在成形工件不会发生破裂与起皱的失效情况的参数设置范围内随机选取成形工艺参数的值进行仿真模拟；24在分析结果中提取出步骤23的评估成形质量的物理量的仿真计算结果；25重复步骤23-步骤24N次，得到N组模拟样本；3构建Kriging模型，并进行Kriging模型预测效果的可靠性检验；构建kriging模型具体为：步骤31、仿真样本数据，将仿真样本数据分成搭建样本和有限元验证样本，分别用于模型的搭建和可靠性检验；步骤32、构建Kriging模型；步骤33、将步骤31所述的有限元验证样本与Kriging模型的预测结果进行比较，来进行可靠性检验；4基于多目标优化算法，利用构建好的Kriging模型，建立多目标优化数学模型，具体为：建立多目标优化问题，在成形工件不会发生破裂与起皱的失效情况的参数设置范围内改变工艺参数θ的初始值，通过步骤3所创建的Kriging模型，得到在若干个工艺参数θ1,θ2,...,θn下对应的物理量α1,α2,...,αn，利用这若干个工艺参数θ1,θ2,...,θn和与其对应的物理量α1,α2,...,αn离散数据，采用曲线拟合的方法获得工艺参数与物理量的对应函数： 其中为物理量αn与工艺参数的相关函数，能够计算出任一工艺参数对应的物理量αn的响应值；5求解步骤4所述多目标优化数学模型，获取工艺参数的最优取值范围，包括步骤：51以工艺参数与物理量的对应函数定义目标函数；52以物理量α在工程中的许用范围为约束函数，以工艺参数θ＝[θ1,θ2,...,θn]设计变量；53利用多目标粒子群优化算法求解工艺参数θ最优解集。

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百度查询： 华南理工大学 基于kriging模型的内高压成形工艺优化设计方法