| 【中文题名】 | 压铸模应力场数值模拟及BP神经网络在控制模具变形的优化设计中的应用 |
| 【英文题名】 | The Numerical Simulation of Stress Field in Die-casting Dies and the Application of BP Neural Network in Optimization Design to Control Deformation of the Die |
| 【学科专业】 | 材料加工工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-25 |
| 【中关键词】 | 压铸模具,数值模拟,飞边,BP神经网络,Matlab, |
| 【英关键词】 | die-casting die,numerical simulation,flash,BPneural network,Matlab, |
| 【分类导航】 | 工业技术>金属学与金属工艺>铸造>特种铸造>压力铸造> |
| 【论文摘要】 |
随着对压铸件精度的要求越来越高，模具的变形严重的影响了铸件的质量和性能。针对此种情况，本课题在模具设计过程中，利用数值模拟技术对模具在不同结构参数和工艺参数条件下的变形情况进行模拟，了解结构参数和工艺参数对模具变形的影响，并预测模具的变形情况。对提高铸件质量、降低铸件成本具有现实意义。
本论文主要采用ANSYS通用商业软件作为模拟平台，以材质为ZL101合金、型腔投影面积为300cm~2的铸件为例，对压铸生产中引起的模具变形进行数值模拟，描述了模具变形与飞边毛刺等缺陷产生的关系。以Matlab软件为第二开发平台，结合数值模拟的结果，对样本数据进行仿真训练，预测其他结构参数下动模镶块的最大变形量，从而达到对压铸模具的结构优化设计的目的。
本课题的研究表明：利用数值模拟技术进行应力场模拟分析可以模拟预测模具的变形情况，并发现：压射比压、垫块间距比例和支承板厚度对模具变形的影响较大，而垫块厚度对动模具变形的影响相对要小一些，通过调节压射比压、垫块间距比例和支承板厚度可以控制模具的变形情况。将BP神经网络技术引入到模具设计领域中，充分利用了数值模拟的结果，大大提高了数值模拟的效率。在神经网络... |
| 【论文题纲】 |
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中文摘要 |
2-4 |
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Abstract |
4-10 |
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1 绪论 |
10-19 |
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1.1 引言 |
10-12 |
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1.2 国外数值模拟研究现状和发展趋势 |
12-14 |
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1.3 国内数值模拟研究现状和发展趋势 |
14-16 |
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1.4 应力场数值模拟的研究概况 |
16-17 |
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1.5 课题研究的目的、意义、内容和技术路线 |
17-19 |
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2 压铸过程中压铸模具数值模拟理论基础及算法 |
19-31 |
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2.1 各种数值模拟方法比较 |
19-20 |
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2.2 有限元法 |
20-22 |
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2.3 铝合金压铸模具弹性有限元法 |
22-30 |
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2.4 压铸模应力分析有限元系统的建立 |
30 |
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2.5 本章小结 |
30-31 |
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3 压铸模具应力场数值模拟与结果分析 |
31-54 |
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3.1 压铸模具接结构及工作状态 |
31-34 |
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3.2 用 ANSYS对压铸模具进行机械应力场数值模拟 |
34-41 |
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3.3 查看分析结果 |
41-51 |
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3.4 误差分析 |
51-53 |
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3.5 本章小结 |
53-54 |
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4 人工神经网络介绍及应用 |
54-65 |
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4.1 BP神经网络基本原理 |
54-59 |
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4.2 Matlab神经网络工具箱介绍 |
59-63 |
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4.3 压铸模具优化设计的理论基础 |
63-64 |
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4.4 本章小结 |
64-65 |
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5 BP神经网络在控制压铸模具变形的优化设计中的应用 |
65-79 |
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5.1 BP神经网络优化系统的理论基础 |
65 |
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5.2 BP神经网络优化系统的实现 |
65-71 |
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5.3 优化设计参数的实现 |
71-78 |
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5.4 本章小结 |
78-79 |
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6 结论与展望 |
79-81 |
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6.1 结论 |
79 |
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6.2 展望 |
79-81 |
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参考文献 |
81-86 |
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在读期间科研成果简介 |
86-88 |
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致谢 |
88 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388695 |
