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鍛壓（yā）機床係統設計優化路徑

2018-6-14 來源：中鐵十八局機械廠作者：張唐善

摘要：利用遺傳算法（fǎ）對鍛壓機床係統進行優（yōu）化設計，在該方法（fǎ）基礎上開發一種多目（mù）標優化的設計平台，運用 Pro/E 的建模和分析能（néng）力，既（jì）能夠保障模型的精確性，又能夠保障分析（xī）結果的準確性，實現（xiàn）多參數（shù）和目標的優化，進而（ér）提高鍛壓機床係統的設計（jì）效率（lǜ）。

關鍵詞：鍛壓機床（chuáng）；係統設計；遺（yí）傳（chuán）算法；多目標優（yōu）化 DOI：10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2017.03.26

0、前言

鍛壓機床作為汽車製造和交通運輸行業等重要領域的基（jī）礎裝（zhuāng）備，對其係統進行優化設計能夠提高運行的效率，優化性能，進（jìn）而為企業的維修節省費用。結構優化的主（zhǔ）要內容包括尺寸（cùn）、拓撲和形狀（zhuàng）等的（de）優化，其目的都是在於確定最優的設計（jì）方案，提高鍛壓機床的運行效率。機床結構（gòu）的優化主要包括對其整（zhěng）體結構的優化以及對其尺寸和零（líng）部件的優化，進而（ér）提高鍛（duàn）壓機床整體的（de）運行效率。這些優化都是（shì）對鍛壓機床結構域（yù）的（de）靜態優化（huà）和（hé）改善，能夠提高鍛壓機床在運動狀態中（zhōng）的穩定性能，進而達到節省材料的作用。本研究主要是運用遺傳算法，結合上述的優化（huà）設計方法，以優化（huà）全局的（de）思路對鍛壓機床的關（guān）鍵（jiàn）部件（jiàn）以及結構進（jìn）行優化設計，設定（dìng）鍛壓（yā）機床在開關狀態下（xià）的目標函數，以達到穩定的性能，同（tóng）時運用遺傳算法進（jìn）行多目（mù）標的優化設計，進而獲取鍛壓機床最優（yōu）的結（jié）構參數，減少鍛壓機床的機身質量，提升機床的性能和（hé）運行效率。

1 、多目標優化設計平台（tái）的結構（gòu）和優（yōu）化流程

近年來隨著 CAD/CAE 技術的快速發展，鍛壓機床優化設計在 CAD/CAE 軟件中應用的範圍逐漸的（de）廣泛，能夠將機床係統進行分析（xī）計算以達到最優的設計效果。有（yǒu）限元靜態（tài）分析主要針對鍛壓機床的機身部件的（de）硬度以及強度進行分析，達到最優的結構和質量，進而降低（dī）成本，達到較高的經濟效益。Pro/E，UG 等實體模型軟（ruǎn）件能夠將機床的實體模型建立起來並通過 CAE 進行分析，為（wéi）結構的優化設計提供指導的方（fāng）向，但也有自身（shēn）缺點，不（bú）能實（shí）現多（duō）參（cān）數的協同優（yōu）化。MATLAB 等數字分析軟件能夠實現（xiàn）多（duō）個參與情況下模型之間的協同優化，但缺少對模型實體的分析，優化的結果不精確。利用 Pro/E 軟件的二（èr）次開發功能，結合數字分析（xī）軟件 MATLAB 的擴展功能，集成一個多目標（biāo）的優化設計（jì）平台，對鍛壓機床係統進行優化設計，對鍛壓機床的實體模（mó）型進行有限元分析，並結（jié）合遺傳算法實現多（duō）目標參數的優化。

1.1 平（píng）台結構（gòu）

多目標優化設計平台結構見（jiàn）圖1，實體模型庫、調度管（guǎn）理係統、分析計算係統以及參數（shù）優化係統（tǒng） 4 個主係統構成了（le）該平台的主要係統，每一個係（xì）統有著自身獨特的優點和性能。實體（tǐ）模型庫係統（tǒng）主要是運用 Pro/E 軟件實現對零件的三維建模，實現裝配模型的功能，進而建立 SQL Server 數據庫，構建出的鍛壓機床模型數據庫完善且精確（què）。分析計算係統主要是是利用 Pro/Mechanical 平台，優（yōu）化實（shí）體模（mó）型（xíng）的參數和結構（gòu），加載計算零件和組織的參數，計算出各種應（yīng）力和（hé）應變的（de）計算結果。參數優化係統是在 MATLAB 軟件平台下（xià）對各種（zhǒng）參數進行分析，利（lì）用調度管理（lǐ）係（xì）統獲得分（fèn）析和計算的結（jié）果，在目標函數的引導下對分析和計算的結果進行多次（cì）的處理，優化參數（shù）。調度管理係（xì）統主要是負（fù）責管理（lǐ）其（qí）他 3 個（gè）係統的管理，也是該（gāi）平台的核心係統，能（néng）夠將（jiāng）模型庫輸入（rù）到分析計算係（xì）統中，然後將分析計算係統中的結（jié）果輸入到參數優化係統中，獲取優化的結果能夠對模型庫的參數進（jìn）行修改，分析（xī）計算後獲得最優的參數。

圖 1 多目標優化設計平（píng）台的（de）結構示（shì）意圖

1.2 平台優（yōu）化流程（圖 2）

圖 2 多目標優化設計平台優化流（liú）程的性能和運行效率

多目標優化平（píng）台的 4 個主係統分工合作，共同優化鍛壓機床的各個參（cān）數。優化平台能夠根（gēn）據分析計算的結（jié）果對模型庫參數進行設計，根據鍛壓機床的工作特性以（yǐ）及預先確定的最優目標函數，設（shè）計出鍛壓機床各個構建的最優參數，通過調（diào）度管理係統實現對模型庫參數的（de）改進載（zǎi）入（rù）到分析計算係統中得到結果，獲得最（zuì）優（yōu）的目標函數，針對結構（gòu）進行參數的處（chù）理和篩選，再次進行迭代計算，獲取最優的參數。

2、係（xì）統設計

2.1 模型庫係統和分析計算係統設計（jì）

模型（xíng）庫係統的主要功能是對鍛壓機床的零件以及組間模型進行存儲，生（shēng）成文件係統，為外部的（de）調度管理係統提（tí）供零件和部件修（xiū）改的參數，並且能夠快速的將組間的模型參數結果計算出來。鍛壓機床模型作為一種三維實體模（mó）型，是在 Pro/E 條件下建立的，能夠分類存儲鍛壓機床各個（gè）零（líng）件的參數（shù），模型庫（kù）中包含了鍛（duàn）壓機床模型的名稱、結構信息以及位置等，能夠通過調度管理係統查看相關的模型。

分析係統的是利用 Pro/E 軟件中的 Pro/Mechanical 平台建立的，主要功能是對三（sān）維實體模型進行有限元分析。分析係統能夠根據調度（dù）係統中的模型庫，給鍛壓機床設計預先的載荷、約束等，將（jiāng）零件的應變力和局部變形結果計算出來，並且將計算的結構傳送到調度係統中。

2.2 調度管理係統設計（jì）

調度管理係（xì）統主要（yào）的功能是幫助其他的幾個子係統訪問模型庫，修改模型庫的參（cān）數，管（guǎn）理機床的分（fèn）析數據，得到計算的結果，並（bìng）將計算（suàn）的結果進行傳（chuán）輸，獲得最佳（jiā）的優（yōu）化方案。調度管理係統主要是運用（yòng）了 Pro/E 軟件的二次開發功能，能夠實現對數據庫的調度和管理，以編程的（de）方式實現特定的（de）功能。在調度管理係統（tǒng）的優（yōu）化平台設計中利用 C++的 MFC 類庫，利用二次開發（fā）的（de）功能對係（xì）統進行優化設計。調（diào）度管理係統能夠將（jiāng）模型的（de） ID 存儲在模型庫中的實體模型中，然後按照模型的參數和尺寸進行重新的配置，檢查裝置是否符合約束的條件。如果條件滿足，就按照最優的設（shè）置參數進行模型的設計，建立優化後的模型，利用軟件的分析功能實現（xiàn）模型的驅動。調度管理係（xì）統（tǒng）的優化（huà）流程見圖 3。調度管理係統能（néng）夠優化設計（jì）的參數主要是（shì）在軟件（jiàn）平台上開（kāi）發一個動態的鏈接庫。參數的優化能夠通過參數種群（qún）進行分（fèn）析和篩選，獲得的計算結構反饋給（gěi）參數優化係統，進而設計目標函數，在遺傳（chuán）算法（fǎ）的基礎下進行參數的優化，最（zuì）終得到優化（huà）的參（cān）數。

圖 3 調度管理（lǐ）流程

3 、基於遺傳算法的參數優化算（suàn）法

3.1 變量設計

本係統變量的設計根據不（bú）同（tóng）型號的鍛壓機床優化的目標不同（tóng），經過分析和判斷，將鍛壓機床的上下橫梁的縱橫向板厚以及板間距作為變量。

3.2 目標函數

鍛壓機床設計的（de）主要目的在於提高鍛（duàn）壓機床的準確度和穩定性能，並且將鍛壓機床的材料（liào）質量縮小到最低，在應力範圍內設計鍛壓機床的材（cái）料，進而降低鍛壓機床的成本（běn），達到穩定的性能。因此本文的（de）目標函數主要作（zuò）用在鍛壓機床（chuáng）的上下橫梁的縱橫彎曲度以及最（zuì）大應（yīng）力和機身（shēn）的質量上。本係統鍛壓機床的精確度和穩定性主要依（yī）靠（kào）機床上橫梁的縱（zòng）橫向（xiàng）彎曲度（dù）來確定，彎曲度越大，說明鍛壓機床的精確度越高，抗振性能越高。說明該參數下鍛壓機床較為穩定。在設置優化目（mù）標函數時也將這兩個變量作為設計的依據。為了提高鍛壓機床的運（yùn）行效率和生產成本（běn），在保（bǎo）障其精確度的條件下，優化目標函數將鍛壓機床的機身作為一（yī）個（gè）考慮的因素。另（lìng）外應力集中也是優（yōu）化目標函數需要重點考慮的一個問題。相關實驗表明，鍛壓機床集中應力越大（dà），其磨損度就越嚴重。因此通過以上的分析可以得（dé）到以下的目（mù）標函數。

3.3 遺傳算法

本係統的編碼采用自定義函數，變（biàn）量的數目為（wéi） 4 個（gè），變量離散值個數為（wéi） mi個，設計變量為 x。設置遺傳算子，采用 MATLAB進行，並將其作為比例函數的 Rank，參數的選擇采用隨（suí）機分（fèn）布的方式，參數的再生利（lì）用（yòng）遺傳算法（fǎ）的（de）缺省進行，約束（shù）的處理采用懲罰函數法，每一個個體的適應度上添（tiān）加一個懲罰因子，這樣能夠滿足個體的適應度，也就是（shì）：

4、實（shí）例計算

本文以某型號（hào）的鍛壓機床為例對其係統進行優化設計。表1 和表 2 為優化前（qián）後鍛壓機床各參數的變化（huà）情況和技術指標對比。

表 1 優化前後參數的變化

表 2 優化前後技術指標的變化

鍛壓機床經過多目標優化後，縱向變形差縮小到 0.28mm，橫向變形差縮小到 0.38 mm，最大應力減小到 196 MPa，機身的總重量減小到 255 880 kg，達到了多個目標的優化（huà），同時能夠（gòu）減輕機身的質（zhì）量，使得（dé）機床的結構更（gèng）加的穩定，性能（néng）提高，應力（lì）分配在數值範圍（wéi）內，提高了鍛壓機床的運行效率。說（shuō）明多（duō）目優化的遺傳算法能夠將鍛壓機床係統設計到最佳的性能。

5 、結語

通過對鍛壓機床進行優化（huà）設計（jì），設計出一個保障鍛壓（yā）機床設計性能的良好平台，在該平台上進行調度（dù）管理係統、分析計算係統和參數優化係統（tǒng）的設計，實（shí）現對鍛壓機床機身結構以及參數（shù）的協同管理和優化計算，利用有限元（yuán）分析和（hé）多（duō）目（mù）標的（de）遺傳算（suàn）法，優化鍛壓機床縱橫向的變形差、最（zuì）大應力以及機身的質量，實現了（le）最優的目標。

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