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基于混合优化算法的注射模具参数优化研究

作　者: 彭爱连
导　师: 韩利芬
学　校: 湘潭大学
专　业: 机械设计及其理论
关键词: 注射模具参数反求混合优化算法 BP网络 CAD CAE
分类号: TP391.72
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

注射模CAD技术正向集成化、智能化、柔性化、网络化、并行设计等方向发展。国内对注射模CAD/CAM/CAE技术集成的研究所取得的成果,使我国注射模CAD技术的应用水平得到很快地提高。但是国内研制的模具CAD集成软件尚处在试用阶段,实用性不强,人机界面不能满足多种用户的需要。本文基于Pro/ENG- INEER系统,综合运用CAE技术、优化算法开展注射模具结构和工艺参数优化研究,并将上述研究成果嵌入至注射模设计平台中,达到缩短模具设计周期、提高产品质量的目的。开展了结合改进的遗传算法IP -μGA(a modified micro genetic algorithm with the strategy of Intergeneration Projection)和基于有限差分梯度的传统优化算法(NCONF)的混合优化算法研究,并编写了相应的算法程序。IP -μGA能较好的避免过早收敛及快速趋近优化解区域,但搜寻最优解的时间较长。传统优化算法(NCONF)收敛速度快,但对初始点的选择要求非常严格,否则容易陷入局部最优解。为了充分利用IP -μGA算法的全局搜索能力和传统优化算法(NCONF)收敛的快速性能,有效避免其缺陷,该算法将两者结合,利用遗传算法进行少数代次的优化搜索得到全局最优解的邻近点,并将该点作为传统优化算法的初值点,再利用传统优化算法进行最优解的搜索。该算法能在较短的时间内收敛到函数的全局最优解。然后以斜导柱结构参数优化为例,结合CAE技术,将该混合优化算法应用于注射模具结构参数优化问题的求解中。开展了由注射成型质量反求优化工艺参数方法的研究,并编制了相应的算法程序。正问题为求解与不同的工艺参数相对应的成型质量,并采用常用的BP (back propagation)网络作为正问题求解器。首先利用正交试验法根据不同的工艺参数组合,设计初始试验设计方案,然后运用CAE技术进行成型模拟并得到相应的成型质量,组成BP网络的初始训练样本集;并选用带跳跃因子的附加动量法训练神经网络。反问题为给定注射成型质量,求解与之对应的最优工艺参数,运用IP -μGA算法来求解。然后将该算法应用于塑料衣架的成型工艺参数反求研究中。最后,基于Pro/ENGINEER二次开发技术构建了注射模具设计平台的基本框架,向用户提供了与Pro/ENGINEER系统风格相似的可视化设计环境。将前述算法嵌入到框架中,实现了预期的功能。通过参数化建模,进行标准零件库、常用件库及标准模架库的开发,减少花费在重复性工作上的时间,从而达到缩短注塑模具设计周期的目的。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第1章绪论  10-19
  1.1 引言  10
  1.2 注射成型知识  10-14
    1.2.1 注射成型  10
    1.2.2 注射模的基本结构  10-11
    1.2.3 注射成型工艺  11-14
  1.3 注射模CAD 技术的研究动态  14-17
    1.3.1 注射模CAD 技术国内外研究动态  14-15
    1.3.2 注射模优化设计研究动态  15-17
  1.4 本课题提出的背景和研究内容  17-19
    1.4.1 提出本课题的背景和意义  17-18
    1.4.2 本课题研究的主要内容  18-19
第2章与注射模具参数反求相关的基本原理和方法  19-29
  2.1 常用注射模CAD 系统  19-20
  2.2 遗传算法简介  20-22
    2.2.1 遗传算法的特点  20-21
    2.2.2 遗传算法的基本要素  21-22
  2.3 神经网络简介  22-28
    2.3.1 神经网络的特点  22-23
    2.3.2 神经网络的基本概念  23-28
  2.4 本章小结  28-29
第3章注射模结构参数优化  29-39
  3.1 混合优化算法简介  29-34
    3.1.1 IP-μGA 算法简介  29-32
    3.1.2 基于有限差分梯度的传统优化算法简介  32-33
    3.1.3 混合优化算法  33-34
  3.2 注射模结构参数优化  34-38
    3.2.1 优化数学模型  35-36
    3.2.2 优化问题求解  36-37
    3.2.3 优化实例  37-38
  3.3 本章小结  38-39
第4章注射模工艺参数反求  39-56
  4.1 问题的提出  39
  4.2 求解的策略  39-43
    4.2.1 改进的BP 算法  39-42
    4.2.2 参数反求策略  42-43
  4.3 注射成型工艺反求实例  43-55
    4.3.1 正问题的构建及求解  44-53
    4.3.2 反问题的构建及求解  53-55
  4.4 本章小结  55-56
第5章注射模设计平台基本框架的构建  56-65
  5.1 注射模设计平台的基本框架  56-57
  5.2 研发的软件环境和编译工具  57-59
  5.3 关键技术的研究与实现  59-61
    5.3.1 菜单与对话框的设计  59
    5.3.2 设计应用程序的关键技术  59-61
  5.4 注射模标准件和常用件库的开发  61-64
    5.4.1 标准件和常用件的菜单  62
    5.4.2 标准件和常用件的UI 对话框  62-63
    5.4.3 标准件和常用件的数据库  63-64
  5.5 本章小结  64-65
结论  65-67
参考文献  67-71
致谢  71-72
附录A(攻读硕士学位期间所发表的学术论文)  72

基于混合优化算法的注射模具参数优化研究

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