设计仿真 | Simufact Forming模具疲劳分析助力预测模具寿命

前 言

汽车车身覆盖件冲压模具、航空航天发动机紧固件模具、风电锚栓冷镦模具、电力电机硅钢片冲裁模具、检测设备冲压模具等对模具疲劳寿命要求较高。例如,有些模具要求设计寿命达20年以上,或者有些模具要求达到50万次以上的冲压。然而,频繁修磨降低精度,模具开裂等问题频发,给制造企业带来较大困扰。

突破模具寿命瓶颈,仅靠试验并不能得到显著提升。目前国内外众多先进制造企业已经选用海克斯康工业软件旗下的Simufact Forming的模具寿命分析功能来分析模具开裂、模具寿命、模具应力等问题。本文引用了先进紧固件制造企业博尔特紧固Bolt Fasteners和Netform Engineering的研究,介绍Simufact Forming模具寿命分析功能解决实际模具问题的实际应用。

01紧固件模具疲劳分析

冷锻是紧固件的主要生产方式,这种方法之所以被青睐,是因为其成本低廉,适用于大规模生产,并赋予工件足够的强度。由于竞争激烈的市场环境,生产效率至关重要,并直接影响生产成本。工具的使用寿命随着材料科学的发展而持续增加,模具成本一直是生产过程中一个关键因素。早期模具出现故障会导致模具更换成本高昂,还会因更换模具而造成机器停机,并且在此期间还会产生因生产批次丢失而产生的额外成本。

出于对精确且用户友好型模具寿命预测模型的需求,Simuf

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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