Le but de la conception d’optimisation topologique de la matrice de forgeage de machines de construction est d’optimiser la combinaison de la matrice de forgeage de machines de construction par des méthodes scientifiques et des moyens techniques, afin d’améliorer la qualité de formage et l’efficacité de production du produit. Ce qui suit introduira un algorithme génétique basé sur la méthode de conception d’optimisation de topologie de combinaison de filières de forgeage de machines de construction.
- Analyse de la demande: tout d’abord, il est nécessaire de clarifier les exigences de conception et les besoins de fabrication des pièces forgées de machines de construction, y compris les paramètres du processus de forgeage, les matériaux de moule et d’autres exigences.
- Construction du modèle: selon la géométrie de forgeage, les exigences de résistance, les exigences d’assemblage et d’autres caractéristiques, établir le modèle mathématique correspondant et le modèle d’analyse par éléments finis.
- Détermination de l’objectif d’optimisation: en fonction des besoins spécifiques et des principes d’optimisation, déterminer l’objectif d’optimisation de la combinaison de moules. Les objectifs d’optimisation communs comprennent la réduction de la déformation, la réduction du nombre de moules et l’amélioration de la qualité de formage.
- Conception d’algorithme génétique: l’algorithme génétique est utilisé comme algorithme d’optimisation, et la recherche d’optimisation de la combinaison de moisissure est réalisée en concevant la fonction de fitness, l’opérateur génétique et l’opération génétique.
- Représentation et codage individuels: le schéma de combinaison de moisissures est transformé en forme d’expression individuelle dans l’algorithme génétique, et le codage binaire est effectué.
- Définition de la fonction fitness: selon les résultats de l’analyse du modèle et les objectifs d’optimisation, la fonction fitness est conçue pour évaluer la condition physique de chaque individu. La fonction fitness peut être réglée en fonction de problèmes spécifiques, tels que la quantité de déformation, la distribution des contraintes et la qualité de formage.
- Conception de l’opérateur génétique: y compris les opérations de sélection, de croisement et de mutation. L’opération de sélection trie les individus par la fonction de forme physique et sélectionne les individus avec la forme physique plus élevée comme parents de la prochaine génération. L’opération croisée produit une nouvelle génération d’individus en échangeant des fragments de chromosomes d’individus. Les opérations de Mutation introduisent de nouveaux gènes en modifiant certains bits du chromosome d’un individu, ce qui augmente la diversité de la population.
- Solution itérative: selon les conditions de terminaison définies, telles que l’atteinte du nombre maximal d’itérations ou l’erreur de convergence inférieure au seuil prédéfini, l’algorithme génétique est utilisé pour de multiples itérations afin de rechercher en permanence le schéma optimal de combinaison des moisissures.
- Vérification de la Simulation: l’analyse par éléments finis et la Simulation du processus de formage seront effectuées sur le schéma de combinaison de moules optimisé pour évaluer sa performance et sa faisabilité, et comparer et analyser avec le schéma de conception traditionnel.
- Analyse des résultats et sélection du schéma d’optimisation: en fonction des résultats de l’analyse de simulation, évaluer les avantages et les inconvénients des différents schémas de combinaison de moules, et sélectionner le meilleur schéma de conception.
Grâce à la méthode ci-dessus, l’efficacité de forgeage et la qualité de formage peuvent être améliorées efficacement, et le coût de production et les déchets de matériaux peuvent être réduits. Cette méthode peut globalement considérer la forme complexe du forgeage, la difficulté de formage et les exigences d’assemblage, et fournir un schéma de conception de moule plus efficace et précis pour l’industrie des machines de construction.
