导读:本文包含了多工位高速锻造论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多工位,高速锻造,有限元模拟,优化技术
多工位高速锻造论文文献综述
吴彦骏,赵震,胡成亮,高崇晖[1]（2009）在《多工位高速锻造工艺优化技术研究现状》一文中研究指出简要介绍了多工位高速锻造工艺及其特点,阐述了基于有限元模拟的锻造工艺优化技术的发展现状,并在此基础上根据多工位高速锻造工艺的特点,阐明了多工位高速锻造工艺优化技术研究中存在的主要问题,探索了多工位高速锻造工艺优化技术研究的方向。(本文来源于《精密成形工程》期刊2009年02期）
吴彦骏[2]（2009）在《多工位高速锻造工艺智能集成优化技术研究》一文中研究指出多工位高速锻造是一种先进的近净成形工艺，由于该工艺在技术、经济效益上的优越性，当前在制造业中得到了广泛应用。多工位高速锻造的成形工位多，各工位之间关联密切，对工艺和模具的设计要求也较高。不合理的预成形工位模具设计往往会造成工位载荷分配不合理，成形载荷过大以及折迭、充填不饱满等成形缺陷。长期以来，为了得到合理的设计方案，设计人员往往要反复对设计方案进行试模或者数值模拟，在试模结果的基础上根据经验修改原有的设计方案。这种传统的试错优化模式，主要依靠设计人员的主观经验和直观判断，具有很大的随意性和局限性，很难获得最优的设计方案，造成资源和时间的浪费，无法适应现代生产的要求。随着社会经济的快速发展和企业竞争的日益加剧，对多工位高速锻造的产品开发提出了高效率、高质量和低成本的要求，迫切需要将先进的优化理论与方法引入多工位高速锻造工艺优化过程中，将设计人员从繁重的反复试凑工作中解脱出来。因此，将智能技术、数值模拟技术与最优化技术引入多工位高速锻造工艺与模具的优化中是一个必然的趋势。本文与瑞士哈特贝尔公司(HATEBUR)合作开展了研究工作，并取得了以下研究成果：针对多工位高速锻造优化问题所具有的各工位之间关联密切、约束与目标众多、响应值与设计变量无显式关系，并且全过程模拟时间长，复杂零件不能二维简化的特点，提出了基于近似替代模型的组合优化策略。首先采用正交试验设计和方差分析对设计变量进行显着性分析，去除不重要的设计变量，降低优化问题的规模；之后应用拉丁超立方采样方法获取样本点，构建设计变量和响应值(优化目标、约束条件)的近似替代模型；最后，基于近似替代模型，应用惩罚策略构造评价函数，将复杂的多约束非线性工程优化问题转化为求解评价函数的单目标优化问题，应用遗传算法寻找全局最优解。在优化计算过程中，利用近似替代模型快速预测响应值，而无需进行数值模拟，从而显着节省了优化时间。对各种试验设计方法和近似模型建模方法进行了研究和比较。针对多工位高速锻造工艺优化，提出采用拉丁超立方采样和Kriging模型的组合建立数值变量型响应的近似模型，采用BP神经网络建立语言变量型响应的近似模型。分别采用正交试验设计和拉丁超立方采样2种试验设计方法以及二次响应面模型、最小二乘响应面模型、BP神经网络模型和Kriging模型4种近似建模方法建立实际案例的设计变量与响应值之间关系的近似替代模型，并对近似模型的预测精度进行了比较。以实现“设计改进－响应反馈”过程的智能集成和自动化为目标，研究了CAD/CAE智能集成的关键技术，从而减少繁琐的人机交互操作，为优化提供一个智能化的集成平台。其中包括模具几何模型根据设计变量自动修改，智能建立有限元分析模型以及从数值模拟结果自动提取响应值。提出了基于优化案例模型和型腔参数化模型模板的知识集成模式。通过优化案例模型，实现设计变量自动对应到同一或不同工位的模具几何模型上的形状参数，并将优化信息和几何模型进行集成；基于型腔参数化模板，应用模具几何模型自动获取技术实现设计变量到模具几何模型的自动映射，并保证了模具之间的约束与装配关系。提出了基于有限元分析模板的CAE模型智能建模技术。实现CAE分析模型的智能建模和修改，自动完成多工位高速锻造过程的连续模拟。提出了基于知识的CAE分析结果智能反馈技术。应用知识提取和模型智能重构，对数值模拟结果中的数据进行智能地分析并自动加以转化，实现了模拟结果到响应值(优化目标、约束条件)的自动提取与反馈，从而实现了“设计改进－响应反馈”过程的智能集成和自动化。在基于近似替代模型的组合优化策略和CAD/CAE智能集成技术研究的基础上，本文基于UG NX和DEFORM软件平台，利用Visual C++.net及MATLAB、EXCEL等软件开发了多工位高速锻造工艺智能优化系统。将基于近似替代模型的优化流程和相关知识集成到多工位高速锻造工艺智能优化系统中，在优化过程中，系统提供有效的智能支持，引导设计者完成多工位高速锻造工艺优化任务。通过对轴承套圈的多工位高速锻造工艺优化实例分析，验证了该系统的实用性和可靠性。基于智能优化系统，应用多工位高速锻造智能集成优化技术分别对二维热锻案例（轴承套圈锻件和齿坯锻件）和叁维冷锻案例（小齿轮锻件）进行了优化，优化效果明显。与初始设计方案相比，有效地降低了成形载荷，减少了成形缺陷，从而验证了本文提出的多工位高速锻造工艺智能集成优化技术的有效性和正确性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2009-09-01）
吴彦骏,赵震,梁艳迁,胡成亮,高崇晖[3]（2009）在《基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化》一文中研究指出多工位高速锻造是一种节能减耗的先进成形技术,与传统的单工位多工序锻造有较大区别,不合适的预锻工位模具设计在生产中会造成载荷过大、锻件充填质量差、折迭等问题。文章提出了基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化设计方法,采用拉丁超立方抽样方法构造初始样本点集,应用有限元软件获得响应值,并应用Kriging模型和BP神经网络模型建立真实问题的替代模型,来近似拟合预锻工位模具形状与成形载荷、成形质量之间的关系,并结合基于惩罚函数法的遗传算法求得最优解。以3工位高速锻造问题为例,经过优化取得了良好的效果,与初始设计相比,成形质量显着提高,成形载荷下降了40%左右。(本文来源于《塑性工程学报》期刊2009年04期）
吴彦骏,赵震,梁艳迁,胡成亮,高崇晖[4]（2008）在《基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化》一文中研究指出多工位高速锻造是一种节能减耗的先进成形技术,与传统的单工位多工序锻造有较大区别,不合适的预锻工位设计在生产中会造成载荷过大、锻件充填质量差、折迭等问题.本文提出了基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化方法,采用拉丁超立方抽样方法获取初始样本点,应用有限元软件获得响应值,并应用Kriging模型和BP神经网络模型建立真实问题的替代模型,来近似拟合预锻工位模具形状与成形载荷,成形质量之间的关系,最后结合基于惩罚函数法的遗传算法求得最优解。以叁工位高速锻造问题为例,经过优化取得了良好的效果,成形质量符合设计要求,载荷有显着下降。(本文来源于《第3届全国精密锻造学术研讨会论文集》期刊2008-12-01）
多工位高速锻造论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
多工位高速锻造是一种先进的近净成形工艺，由于该工艺在技术、经济效益上的优越性，当前在制造业中得到了广泛应用。多工位高速锻造的成形工位多，各工位之间关联密切，对工艺和模具的设计要求也较高。不合理的预成形工位模具设计往往会造成工位载荷分配不合理，成形载荷过大以及折迭、充填不饱满等成形缺陷。长期以来，为了得到合理的设计方案，设计人员往往要反复对设计方案进行试模或者数值模拟，在试模结果的基础上根据经验修改原有的设计方案。这种传统的试错优化模式，主要依靠设计人员的主观经验和直观判断，具有很大的随意性和局限性，很难获得最优的设计方案，造成资源和时间的浪费，无法适应现代生产的要求。随着社会经济的快速发展和企业竞争的日益加剧，对多工位高速锻造的产品开发提出了高效率、高质量和低成本的要求，迫切需要将先进的优化理论与方法引入多工位高速锻造工艺优化过程中，将设计人员从繁重的反复试凑工作中解脱出来。因此，将智能技术、数值模拟技术与最优化技术引入多工位高速锻造工艺与模具的优化中是一个必然的趋势。本文与瑞士哈特贝尔公司(HATEBUR)合作开展了研究工作，并取得了以下研究成果：针对多工位高速锻造优化问题所具有的各工位之间关联密切、约束与目标众多、响应值与设计变量无显式关系，并且全过程模拟时间长，复杂零件不能二维简化的特点，提出了基于近似替代模型的组合优化策略。首先采用正交试验设计和方差分析对设计变量进行显着性分析，去除不重要的设计变量，降低优化问题的规模；之后应用拉丁超立方采样方法获取样本点，构建设计变量和响应值(优化目标、约束条件)的近似替代模型；最后，基于近似替代模型，应用惩罚策略构造评价函数，将复杂的多约束非线性工程优化问题转化为求解评价函数的单目标优化问题，应用遗传算法寻找全局最优解。在优化计算过程中，利用近似替代模型快速预测响应值，而无需进行数值模拟，从而显着节省了优化时间。对各种试验设计方法和近似模型建模方法进行了研究和比较。针对多工位高速锻造工艺优化，提出采用拉丁超立方采样和Kriging模型的组合建立数值变量型响应的近似模型，采用BP神经网络建立语言变量型响应的近似模型。分别采用正交试验设计和拉丁超立方采样2种试验设计方法以及二次响应面模型、最小二乘响应面模型、BP神经网络模型和Kriging模型4种近似建模方法建立实际案例的设计变量与响应值之间关系的近似替代模型，并对近似模型的预测精度进行了比较。以实现“设计改进－响应反馈”过程的智能集成和自动化为目标，研究了CAD/CAE智能集成的关键技术，从而减少繁琐的人机交互操作，为优化提供一个智能化的集成平台。其中包括模具几何模型根据设计变量自动修改，智能建立有限元分析模型以及从数值模拟结果自动提取响应值。提出了基于优化案例模型和型腔参数化模型模板的知识集成模式。通过优化案例模型，实现设计变量自动对应到同一或不同工位的模具几何模型上的形状参数，并将优化信息和几何模型进行集成；基于型腔参数化模板，应用模具几何模型自动获取技术实现设计变量到模具几何模型的自动映射，并保证了模具之间的约束与装配关系。提出了基于有限元分析模板的CAE模型智能建模技术。实现CAE分析模型的智能建模和修改，自动完成多工位高速锻造过程的连续模拟。提出了基于知识的CAE分析结果智能反馈技术。应用知识提取和模型智能重构，对数值模拟结果中的数据进行智能地分析并自动加以转化，实现了模拟结果到响应值(优化目标、约束条件)的自动提取与反馈，从而实现了“设计改进－响应反馈”过程的智能集成和自动化。在基于近似替代模型的组合优化策略和CAD/CAE智能集成技术研究的基础上，本文基于UG NX和DEFORM软件平台，利用Visual C++.net及MATLAB、EXCEL等软件开发了多工位高速锻造工艺智能优化系统。将基于近似替代模型的优化流程和相关知识集成到多工位高速锻造工艺智能优化系统中，在优化过程中，系统提供有效的智能支持，引导设计者完成多工位高速锻造工艺优化任务。通过对轴承套圈的多工位高速锻造工艺优化实例分析，验证了该系统的实用性和可靠性。基于智能优化系统，应用多工位高速锻造智能集成优化技术分别对二维热锻案例（轴承套圈锻件和齿坯锻件）和叁维冷锻案例（小齿轮锻件）进行了优化，优化效果明显。与初始设计方案相比，有效地降低了成形载荷，减少了成形缺陷，从而验证了本文提出的多工位高速锻造工艺智能集成优化技术的有效性和正确性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多工位高速锻造论文参考文献
[1].吴彦骏,赵震,胡成亮,高崇晖.多工位高速锻造工艺优化技术研究现状[J].精密成形工程.2009
[2].吴彦骏.多工位高速锻造工艺智能集成优化技术研究[D].上海交通大学.2009
[3].吴彦骏,赵震,梁艳迁,胡成亮,高崇晖.基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化[J].塑性工程学报.2009
[4].吴彦骏,赵震,梁艳迁,胡成亮,高崇晖.基于近似替代模型的多工位高速锻造预锻模具优化[C].第3届全国精密锻造学术研讨会论文集.2008