16、流动成型与单点渐进成型研究:力的影响及铝合金成型性能分析

流动成型与单点渐进成型研究:力的影响及铝合金成型性能分析

1. 流动成型中合力的分析

1.1 确认试验结果

在流动成型过程中,对合力的研究十分关键。进行了确认试验,试验在参数的最优组合 A3 - B1 - C2 下进行,具体的确认运行输出结果如下表所示:
| 试验编号 | 速度(rpm) | 减少百分比 | 进给量(mm/rev) | 合力(N) | 信噪比 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 420 | 20% | 0.1 | 732.89 | -57.300 |
| 2 | 420 | 20% | 0.1 | 712.34 | -57.053 |

根据相关方程计算得出,预测信噪比 ηpredicted = -58.461,置信区间 CICE = ±2.5939,所以合力试验结果的信噪比应落在 –61.0549 < η < –55.8671 区域。从试验结果来看,试验运行结果落在了计算的确认试验水平范围内。

1.2 力的组成及特点

流动成型中的力主要有三个分量,即圆周力、轴向力和径向力。其中,轴向力是合力的主要组成部分。因为轴向力的大小相比其他两个力最大,所以在单辊向后流动成型过程中,控制轴向力更为重要。而且,在低到中等速度下工作可以降低轴向力。

从力的观察数据可知,径向力和轴向力具有压缩性质,而圆周力具有拉伸性质,这与已发表的文献一致。

1.3 方差分析结果

对合力进行方差分析表明,减少百分比是影响合力的最显著参数。随着减少百分比的增加,合力也会增

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能
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