[发明专利]管筒形零件机械扩径工艺参数的优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及机械扩径工艺优化设计，尤其是管筒形零件机械扩径工艺最优参数的设计。

背景技术

机械扩径是一种制造高精度包括尺寸精度和形状精度的管筒形零件的塑性成形工艺。采用斜块扩孔原理，通过分瓣凸模分段使管坯产生塑性变形，从而达到改善制品尺寸和形状精度，消除残余应力，提高屈服强度的目的。因此，它被广泛应用于厚壁筒形件、薄壁旋压筒形件、大直径直缝焊管、大直径螺旋焊管以及其它大中型管筒形机械零件的最终成形。

机械扩径是一种局部变形特征显著的塑性变形过程，是一个与管坯规格、管坯形状、材料性能、摩擦条件、变形程度、模具直径及其边缘圆角半径等因素相关的塑性变形过程。体现制品成形精度的横断面尺寸误差和形状误差都与这些参数相关。但是其关联程度不同。通常将制品横断面的尺寸误差定义为目标产品公称外径与扩径制品平均外径之差；形状误差定义为扩径制品最大与最小外径之差。横断面尺寸误差不仅对管坯的断面尺寸和形状以及变形程度的变化比较敏感，而且因涉及到制品的平均直径，对模具直径以及模具边缘圆角半径的变化也比较敏感；形状误差对管坯的横断面形状、变形程度、模具半径和模具边缘圆角半径的变化比较敏感。

在生产实际中，如何根据用户对制品尺寸精度与形状精度的要求来确定管坯规格、管坯形状、变形程度、模具直径和模具边缘圆角半径等主要工艺参数，是管筒形零件机械扩径工艺设计的一个重要内容。对机械扩径成形工艺参数进行优化，可以解决管筒形零件的精确成形问题，推进高精度大中型管筒形零件机械扩径工艺及其装备的自主开发工作，为生产提供技术支持。

显然，上述机械扩径工艺问题可以被抽象为一个在满足制品尺寸精度和形状精度要求的条件下，通过各主要工艺参数最优组合的多目标优化，最终解决参数设计的问题。

在多目标优化问题中，各分目标函数的最优解常常是互相独立的，所以不能期望它们的最优点重叠到一起而同时实现最优。对于某些问题，在分目标函数之间甚至还会出现完全对立的情况，即某一个分目标函数的最优解却是另一个分目标函数的劣解。求解多目标优化问题的关键是要在决策空间中寻求一个最优解集。在这个解集中，对于每个解来说，一个目标的性能改善往往以另一个目标的性能降低为代价。所以在处理多目标优化问题时常常需要在各分目标函数的最优解之间进行协调和权衡，以使各分目标函数尽可能达到近似最优。

将遗传算法应用于求解多目标优化问题的方式主要有两种，其中一种是先将多目标问题转化为单目标优化问题，然后再利用单目标遗传算法寻求最优解的加权组合优化法。

遗传算法是模拟自然界生物进化过程的一种优化方法。它主要依赖于数值求解，不要求一定显式地表示目标函数，也不要求很强的技巧和对问题的深入了解。它具有并行处理功能，可以在较大实际空间较快的解决多变量优化问题，具有全局优化和算法稳定的优点，尤其适用于灵敏度可能不是连续或者目标函数具有多个极值点、迭代只依赖于目标函数的情况。从某种意义上讲，遗传算法特别适合于求解多目标优化问题，因为遗传算法能同时处理一组可能的解(即种群)，经过“一次”运算就可找到一组有效解。

对于管筒形零件机械扩径工艺这个多目标优化问题，由于已经进行过大量的前期研究工作，基本上掌握了各分目标函数的重要程度及其变化规律。因此，采用加权组合优化方法非常适合于求解该问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种管筒形零件机械扩径工艺参数的设计方法，该发明将制品的尺寸与形状精度指标同时作为优化目标，以管坯直径、变形程度、模具直径和模具边缘圆角半径为设计变量，基于遗传优化算法和BP神经网络(该神经网络映射了机械扩径工艺参数和制品精度之间的非线性关系)，实现对管筒形零件机械扩径成形工艺参数的优化，以获得能够同时保证制品尺寸和形状精度的最优工艺参数组合，达到参数设计的目的。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下由计算机系统执行的步骤：

1、确定机械扩径成形精度的影响因素

已知理想制品的规格，即已知制品外直径D_2w和壁厚t₂，确定影响机械扩径成形精度的因素：坯料材料、摩擦条件、坯料规格(坯料直径和壁厚)、管坯形状、扩径率、模具直径及其边缘圆角半径。

(1)坯料的材质：本发明用到的材料：管线钢，属于低合金高强度钢或微合金化低碳高强度钢。主要有X42，X46，X52，X56，X60，X65，X70，X80。

(2)摩擦条件：本发明采用摩擦类型为粘滑摩擦。