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汽車油箱形狀復雜，深度不勻，壓邊面積小，零件存在巨大深度落差的鞍部，非常容易起皺和斷裂。需要通過優化調整壓邊力，壓延筋的分布和初始板材的大小來平衡材料流動，避免缺陷。

■通常的技術手段是手工調試方案組合，結合沖壓加工仿真程序，對方案進行評估。但是此手段耗時長，效率低下，而且很難找到最佳解和工作區間。因此，需要采用集成一體全自動化的優化方法，輔助工程師的方案選型,提高設計效率，節省時間成本。

優化準則

根據初始模擬的結果，將優化目標定義成以下三個目標變量：

■在鞍部選擇一個區域，根據最大厚度判斷是否存在皺紋

■在板材上定義傳感器，獲取最終的板材流入尺寸

■在零件頂端定義一個區域，獲取FLD的累積值，判斷是否發生斷裂

優化策略

■根據初始模擬的結果，確認對如下幾何和變量進行優化，尋找其最佳工作窗口。

●沖壓板材的尺寸 （下圖中BS的偏移量）

●Drawbead的位置和長度（DB1和DB2的值）

●Drawbead壓延力的大小，從而確定其形狀和尺寸

DOE -- GA/ PSO – 優化算法

優化步驟

由于工藝范圍很寬，對各輸入變量與輸出結果間的關系尚不清晰且對最佳工作窗口無法預估，也無法預知輸入條件中是否存在滿足最終產品要求的工藝窗口，因此采取兩步進行優化。

第一步， 用DOE尋找可行的工藝窗口

DOE具有接受多變量，效率高，計算量較少的優點。適合于在初期以較少的計算量迅速了解模型空間的各物理量以及其中的相互影響關系。

第二步， 采用PSO優化工藝窗口

在以上DOE結果的基礎上，根據確定的主次影響因素，縮小輸入變量的取值范圍，采用PSO粒子群算法或GA遺傳算法進一步優化，確定最佳的工藝窗口。

項目總結

■可現實CAD驅動的自動優化

■可優化任何尺寸和參數，包括幾何尺寸、材料參數、過程工藝條件等。

■完全自動化的有限元網格劃分和邊界條件定義，無需人工干預，任何模擬參數均可作為優化準則。

■無限的輸入變量和輸出結果

■多種優化算法：DOE，GA 和 PSO

■附帶專業的優化結果過濾與分析工具，例如帕累托圖，平行坐標圖等

■支持并行計算和并發優化。

來源：網絡 侵刪

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