基于有限元的挠性光电互联印制板内光纤热应力分析

针对玻璃光纤埋入挠性光电印制板光纤的热应力问题。建立了挠性光电印制板三维有限元分析模型,在SnAgCu无铅焊料回流焊接工艺条件下,采用有限元热力学分析方法,利用Comsol软件分别对挠性光电印制板内部光纤埋入矩形、U型、梯形三种槽型结构时光纤的热应力值进行了研究。分析结果表明,光纤最大热应力出现在光纤两端区域;埋入无涂覆层玻璃光纤时,采用U型槽埋入光纤,光纤所受最大热应力值是116. 8 MPa,为三种结构中的最小;埋入涂覆层玻璃光纤时,采用矩形槽埋入光纤,光纤所受最大热应力值最小为100. 99 MPa;三种槽型结构内光纤端面在X、Y、Z三个方向的最大位置偏移量均小于1μm。研究结论对设计挠性光电印制板光纤埋入结构具有一定的参考价值和指导意义。     

新型陶瓷3D打印机结构多目标参数优化设计

以一种新型陶瓷3D打印机为研究对象,提出以可操作度数、各向同性和工作空间三个性能同时最优为目标。首先介绍了机构的整体构型和喷头内部零部件的装配情况,其次在机构进行位置正逆解分析的基础上,推导出雅克比矩阵并求出关于三个优化目标的目标函数,依据空间几何关系确定约束条件,结合NSGA-Ⅱ算法进行优化得到了Pareto最优解,从中选取10组数据进行分析后最终确定了机构的尺寸参数。对优化前后的三个目标值进行对比分析可知,可操作度数和工作空间有所增大,各向同性的条件数适当减小,证明了算法优化的正确性。     

CFM56系列发动机篦齿结构多目标参数优化分析

为解决CFM56系列发动机在低转速情况下滑油腔内润滑油的渗漏问题,运用VOF两相流理论对其篦齿封严进行数值模拟,分析篦齿的齿数、齿距、篦齿间隙、篦齿齿高、齿顶宽以及齿形角等结构参数对润滑油渗漏量的影响。结果表明:润滑油的渗漏量随齿顶间隙的增加而明显增大,当齿顶间隙在0.3～0.4 mm时,渗漏量增加趋势较为明显;齿距对渗漏量的影响较小,随齿距增大渗漏量小幅增大;渗漏量随齿形角的增大而明显降低,尤其在齿形角小于90°时;随齿顶宽度的增大渗漏量先增大后减小;随齿数的增大渗漏量降低,齿数为2～4时渗漏量降低明显,齿数高于4后变化趋于缓和。以篦齿渗漏量最小为目标,采用响应曲面法进行多目标参数优化,优化后润滑油渗漏下降了87.5%。     

基于NSGA-Ⅱ算法的车身薄板零件公差优化

在汽车制造工业产品开发过程中,需要同时考虑质量与成本之间的矛盾。盲目提高质量要求,将使产品制造成本增加;随意降低成本,则有可能影响质量,导致客户投诉和返修率上升。首先建立概念设计阶段的装配偏差分析模型,用来分析车身装配质量;并选取指数函数作为公差成本函数,以此为基础建立多目标优化模型,然后采用NSGA-II算法优化各个零件的公差。最后利用车身侧围框架案例阐述零件公差分配过程,获得了多目标函数的Pareto解集,取得了较好的优化效果。     

面向高效节能的螺旋输送机设计参数优化方法EI北大核心

为解决螺旋输送机在混凝土小预制件生产过程中的能耗高,效率低等问题,提出了一种面向高效率、低能耗的混凝土螺旋输送机设计参数优化方法。首先,建立混凝土螺旋输送机工作过程的速度和力学模型,揭示影响螺旋输送过程能耗和效率的重要因素。在此基础上,以螺距、转速和输送长度为优化变量,以螺旋输送过程总能耗最小、输送效率最大化为目标,建立混凝土螺旋输送机设计参数多目标优化模型,并提出一种基于改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行优化求解。最后,通过将多目标优化结果与单目标优化结果进行对比分析,验证了所提出优化方法在提高混凝土螺旋输送效率的同时可有效降低生产能耗。     

基于响应面法的25钢数控车削工艺参数多目标优化

基于Box-Behnken Design(BBD)响应面法设计试验,选取切削速度、进给量和背吃刀量作为优化变量,以切削力、表面粗糙度和加工时间作为响应指标,通过Design-Expert软件分析研究各优化变量间的交互联系。结果表明,最优参数组合为切削速度110m/min,进给量0.13mm/r,背吃刀量0.5mm;对应的切削力为165.95N,表面粗糙度为0.918μm,加工时间为5.44s;研究结果对基于数控车削工艺技术的参数优化有一定的参考价值。     

车削钛合金断屑槽微织构参数优化

为提高硬质合金刀具切削Ti6Al4V钛合金工件时的断屑效果,基于Deform-3D有限元分析软件,通过多指标正交仿真试验测量其切削力及切削温度。采用极差分析探究断屑槽中微织构几何参数对上述指标的影响程度,运用多元非线性回归方法建立多目标优化的数学模型,并采用综合平衡法、响应面法及多目标模拟退火算法进行求解,对比结果表明：三种方法下,模型最佳参数解为A=0.26mm, B=0.35mm, C=0.09mm,微织构参数优化后的刀具能够有效降低切削力及切削温度,改善切削性能。     

变切深工况下恒定切削力约束的多目标进给量优化方法

针对数控加工中工艺人员设定恒定的进给量导致零件加工效率低、表面质量差的问题,提出基于恒定切削力约束的多目标进给量优化方法.以切削力预测模型为基础,以综合考虑提高零件加工效率和表面质量为优化目标,以恒定切削力,机床参数,加工表面质量和进给量平滑过渡为约束条件,建立了多目标进给量优化模型.通过正交切削试验标定切削力系数,并...     

基于响应面法的挖掘机装载动作协调性优化研究

液压挖掘机装载动作的协调性对其系统工作效率影响显著。为改善装载动作的协调性,构建了基于响应面法和带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-II,NSGA-II)的多目标优化方法,结合AMESim软件和Virtual. Lab软件搭建仿真模型,深入研究马达排量、溢流压力、减速比以及动臂液压缸直径等关键参数与装载动作协调性之间的关系,并建立了相应的多目标优化函数。研究结果表明:对液压挖掘关键参数进行多目标优化后,其协调性提升了26. 42%,研究结果可作为挖掘机优化设计时液压元件选型的参考。     

基于参数敏感性分析的人字齿轮传动优化设计

针对齿轮设计中出现的接触和弯曲疲劳强度安全系数相差大造成的齿轮承载能力得不到充分发挥以及齿轮优化设计中设计变量多造成计算量大的问题,以航空发动机中的人字齿轮传动系统质量最小和各个齿轮的接触和弯曲疲劳强度安全系数差值最小为目标函数,通过参数敏感性分析方法选出对优化目标影响大的参数并作为设计变量,运用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行优化求解,结果表明,该方法能够有效地减小各个齿轮的安全系数差值和整个传动系统的质量。     

振动式分选机的设计与响应面优化

针对废铅酸蓄电池再利用的预处理过程,提出具有实际意义的振动式分选机的优化设计方法。首先,计算相关参数获得初始模型,借助ANSYS Workbench进行有限元分析,使其初步符合设计要求。其次,以减小质量、提高强度和提高第三阶固有频率为优化目标,选取关键尺寸参数为设计变量,通过中心复合试验设计方法选取合适的有限元分析样本点,利用最小二乘法拟合含交叉项的二次多项式,获得目标与变量的近似响应面数学模式,再运用遗传算法进行优化获得全局最优解。最后,对比有限元计算值与响应面计算值验证响应面法可行性。结果表明:减少质量5.9%,降低最大等效应力46.9%,提高第三阶固有频率30.1%,降低了优化计算量。     

基于响应面法的立式加工中心动静态多目标优化

为了满足在保证加工中心初始动静态刚度的条件下达到整机轻量化的要求,提出基于质量和第一阶固有频率为目标函数的整机多目标优化设计方法.将有限元分析和模态试验相结合,测试和分析整机动态特性,确保有限元模型精度.通过中心复合设计的试验方法选取合适的结构有限元分析样本点,在ANSYS仿真软件中对样本点处的整机动静态特性进行计算和...     

基于响应面法的机载光电集成箱优化设计

机载光电集成箱在战斗机飞行过程中面临振动、冲击等恶劣工作环境。本文旨在提高光电集成箱抗振动干扰能力和结构可靠性,以减少最大变形量和提升结构一阶模态频率为目标,对光电集成箱进行多目标优化设计。根据加速度过载极端条件对原始光电集成箱三维模型进行特定载荷下的静力分析和普通约束条件下的模态分析;采用最佳空间填充设计法（OSFD）法进行实验设计,提取结构设计参数并建立样本空间,响应面模型运用Kriging法进行构建;以最小化结构变形量、提升结构第一阶模态频率作为优化目标,以结构等效应力和质量为约束条件,运用MOGA遗传算法对构建响应面模型进行了优化求解,得到响应面模型最优解,最后对模型进行参数化重构和验证。优化结果显示：经过优化后的光电集成箱,最大变形量减少了44.02%,基频提高了33.6%,质量减少了8%,有效地提升了光电集成箱的动力学性能和可靠性。     

基于NSGA-Ⅱ算法的汽车后背门内板拉延成形质量控制与预测

为避免汽车覆盖件冲压时出现起皱、开裂等成形缺陷,提出基于带精英策略的非排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对冲压成形工艺参数进行优化,实现对冲压成形质量的控制与预测。以某型汽车后背门内板作为研究对象,以压边力、摩擦系数、冲压速度和模具间隙作为试验因素,拉延变形时的最大增厚率和最大减薄率作为质量控制目标。应用拉丁超立方抽样方法并结合CAE分析技术建立试验样本,构建冲压工艺参数同成形质量控制目标之间的响应面模型,基于NSGA-Ⅱ算法在构建的响应面模型内计算获得了满足成形质量的一组最优工艺参数组合,同时给出了成形质量的预测值。实际冲压试模结果证明了文章所提方法的有效性,为汽车覆盖件的冲压成形质量控制与预测提供了一套可借鉴的方法。     

基于BP网络和Pareto遗传算法的多目标协同优化

多学科设计优化（MDO）问题往往是多目标的。Pareto遗传算法（PGA）所求得的Pareto最优解集为设计决策提供了很大方便。针对在CO的计算构架中直接使用PGA会导致计算量过大的问题，提出基于BP神经网络和pareto遗传算法的多目标协同优化方法。采用试验设计方法选择设计点，构造具有全局近似能力的各学科优化神经网络响应面，进而采用PGA进行系统层优化问题的多目标寻优。用上述方法对某型干线客机进行总体多目标优化。与直接采用PGA求解MDF单级多目标优化模型所得的计算结果对比表明，所提出的方法能有效近似该问题的Pareto最优前沿．、     

基于振动特性的多学科多目标摩托车优化

以摩托车强度、刚度、轻量化为约束条件,以响应面法为基础建立多学科多目标优化方案.运用Hypermesh建立有限元模型,通过Radioss进行计算,并以Hyperstudy为优化平台.采用正交实验设计对优化变量进行灵敏度分析,运用拉丁方实验设计获取采样数据点,利用移动最小二乘法构建响应面模型,结合多学科、多目标优化设计方法进行结构优化,实现提高车架结构特性和摩托车动态特性的目标.