【摘 要】
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中国汽车制造业的快速发展为锻造产品提供了广阔的应用前景,但是,现阶段我国的锻造行业存在能耗高、材料利用率低、产品质量控制难追溯难、模具精度检测难等问题。本文以汽车空调压缩机动涡旋盘为研究对象,进行自动决策智能化技术研究,通过建立汽车热模锻生产智能控制系统,采取多目标作业调度实现提高锻件质量,降低生产成本的目的。首先,针对涡旋盘成形困难的问题,基于金属塑性成形原理,利用仿真软件DEFORM-3D,研
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中国汽车制造业的快速发展为锻造产品提供了广阔的应用前景,但是,现阶段我国的锻造行业存在能耗高、材料利用率低、产品质量控制难追溯难、模具精度检测难等问题。本文以汽车空调压缩机动涡旋盘为研究对象,进行自动决策智能化技术研究,通过建立汽车热模锻生产智能控制系统,采取多目标作业调度实现提高锻件质量,降低生产成本的目的。首先,针对涡旋盘成形困难的问题,基于金属塑性成形原理,利用仿真软件DEFORM-3D,研究分析了模具结构对锻造成形的影响,并对采用背压式和控制腔式模具成形进行模拟仿真。采用控制腔结构模具,成形载荷小、模具变形量小;采用背压结构模具,金属流动性略好。因此选用控制腔结构模具,并对其进行了实验验证。针对现阶段国内汽车热模锻生产线数字化程度普遍偏低的问题,通过在线检测系统和自动执行系统实现生产线数字化。采取温度传感器采集坯料及模具温度,视觉识别技术判断和调整锻件位置,三维扫描仪建立的锻件三维模型判断模具变形量,压力传感器检测成形载荷,利用PLC的模拟量输入模块汇总数据并传输至数据库,完成在线检测系统搭建。将采用自动决策系统优化的数据传输至组态软件,组态软件采用显示在线检测的结果实现人机交互,同时将数据传输至PLC中,运用PLC的模拟量输出模块,采用控制压力机中电机的转速实现压力机滑块速度控制,采用控制加热炉功率实现坯料温度控制,采用控制模具冷却系统冷却剂的喷涂量及喷涂时间实现模具温度控制,完成执行系统搭建。针对汽车热模锻智能生产线中函数关系复杂的问题,运用数值模拟获取数据,基于神经网络构建知识图谱。运用正交试验和DEFORM-3D数值模拟的计算结果,基于金属塑形成形原理分析坯料温度、模具温度以及挤压速度对成形载荷、残余应力和模具变形量的影响。随后运用matlab基于神经网络,选择激活函数,基于梯度下降法确定神经网络的权值和阈值,最终使每组生产工艺参数经过加权、求和、修正后与数值模拟结果的误差最大不超过15%。利用知识图谱基于遗传算法搭建自动决策系统。首先生成1000组随机生产工艺参数,将其带入到知识图谱中进行计算,采用选择留下优良个体的方式完成寻优,采用将优良个体交叉、变异的方法防止结果陷入局部最优,经过1000次如此反复后,将剩下的解集为pareto最优解集。选取其中一个pareto最优解并运用DEFORM-3D数值模拟进行验证,优化结果与数值模拟结果误差小于10%,且相较于优化前各项指标均有明显提升。
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