通过夹具布局设计和夹紧力的优化控制变形
13页1、附录二 :中文翻译 通过夹具布局设计和夹紧力的优化控制变形摘 要工件变形必须控制在数值控制机械加工过程之中。夹具布局和夹紧力是影响加工变形程度和分布的两个主要方面。在本文提出了一种多目标模型的建立,以减低变形的程度和增加均匀变形分布。有限元方法应用于分析变形。遗传算法发展是为了解决优化模型。最后举了一个例子说明,一个令人满意的结果被求得, 这是远优于经验之一的。多目标模型可以减少加工变形有效地改善分布状况。关键词:夹具布局;夹紧力; 遗传算法;有限元方法1 引言夹具设计在制造工程中是一项重要的程序。这对于加工精度是至关重要。一个工件应约束在一个带有夹具元件,如定位元件,夹紧装置,以及支撑元件的夹具中加工。定位的位置和夹具的支力,应该从战略的设计,并且适当的夹紧力应适用。该夹具元件可以放在工件表面的任何可选位置。夹紧力必须大到足以进行工件加工。通常情况下,它在很大程度上取决于设计师的经验,选择该夹具元件的方案,并确定夹紧力。因此,不能保证由此产生的解决方案是某一特定的工件的最优或接近最优的方案。因此,夹具布局和夹紧力优化成为夹具设计方案的两个主要方面。 定位和夹紧装置和夹紧力的值都应适当
2、的选择和计算,使由于夹紧力和切削力产生的工件变形尽量减少和非正式化。 夹具设计的目的是要找到夹具元件关于工件和最优的夹紧力的一个最优布局或方案。在这篇论文里, 多目标优化方法是代表了夹具布局设计和夹紧力的优化的方法。 这个观点是具有两面性的。一,是尽量减少加工表面最大的弹性变形; 另一个是尽量均匀变形。 ANSYS软件包是用来计算工件由于夹紧力和切削力下产生的变形。遗传算法是MATLAB的发达且直接的搜索工具箱,并且被应用于解决优化问题。最后还给出了一个案例的研究,以阐述对所提算法的应用。2 文献回顾随着优化方法在工业中的广泛运用,近几年夹具设计优化已获得了更多的利益。夹具设计优化包括夹具布局优化和夹紧力优化。King 和 Hutter提出了一种使用刚体模型的夹具-工件系统来优化夹具布局设计的方法。DeMeter也用了一个刚性体模型,为最优夹具布局和最低的夹紧力进行分析和综合。他提出了基于支持布局优化的程序与计算质量的有限元计算法。李和melkote用了一个非线性编程方法和一个联络弹性模型解决布局优化问题。两年后, 他们提交了一份确定关于多钳夹具受到准静态加工力的夹紧力优化的方法。他们
3、还提出了一关于夹具布置和夹紧力的最优的合成方法,认为工件在加工过程中处于动态。相结合的夹具布局和夹紧力优化程序被提出,其他研究人员用有限元法进行夹具设计与分析。蔡等对menassa和devries包括合成的夹具布局的金属板材大会的理论进行了拓展。秦等人建立了一个与夹具和工件之间弹性接触的模型作为参考物来优化夹紧力与,以尽量减少工件的位置误差。Deng和melkote 提交了一份基于模型的框架以确定所需的最低限度夹紧力,保证了被夹紧工件在加工的动态稳定。大部分的上述研究使用的是非线性规划方法,很少有全面的或近全面的最优解决办法。所有的夹具布局优化程序必须从一个可行布局开始。此外,还得到了对这些模型都非常敏感的初步可行夹具布局的解决方案。夹具优化设计的问题是非线性的,因为目标的功能和设计变量之间没有直接分析的关系。例如加工表面误差和夹具的参数之间(定位、夹具和夹紧力)。以前的研究表明,遗传算法( GA )在解决这类优化问题中是一种有用的技术。吴和陈用遗传算法确定最稳定的静态夹具布局。石川和青山应用遗传算法确定最佳夹紧条件弹性工件。vallapuzha在基于优化夹具布局的遗传算法中使用空间坐
4、标编码。他们还提出了针对主要竞争夹具优化方法相对有效性的广泛调查的方法和结果。这表明连续遗传算法取得最优质的解决方案。krishnakumar和melkote 发展了一个夹具布局优化技术,用遗传算法找到夹具布局,尽量减少由于在整个刀具路径的夹紧和切削力造成的加工表面的变形。定位器和夹具位置被节点号码所指定。krishnakumar等人还提出了一种迭代算法,尽量减少工件在整个切削过程之中由不同的夹具布局和夹紧力造成的弹性变形。Lai等人建成了一个分析模型,认为定位和夹紧装置为同一夹具布局的要素灵活的一部分。Hamedi 讨论了混合学习系统用来非线性有限元分析与支持相结合的人工神经网络( ANN )和GA。人工神经网络被用来计算工件的最大弹性变形,遗传算法被用来确定最佳锁模力。Kumar建议将迭代算法和人工神经网络结合起来发展夹具设计系统。Kaya用迭代算法和有限元分析,在二维工件中找到最佳定位和夹紧位置,并且把碎片的效果考虑进去。周等人。提出了基于遗传算法的方法,认为优化夹具布局和夹紧力的同时,一些研究没有考虑为整个刀具路径优化布局。一些研究使用节点数目作为设计参数。一些研究解决夹具布局
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