Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa các thông số quy trình trong quá trình định hình thủy lực của đáy bồn chứa sử dụng thuật toán NSGA-III
Tóm tắt
Công nghệ định hình thủy lực có thể thực hiện quá trình định hình toàn bộ đáy của bồn chứa lớn, nhưng chất lượng bị ảnh hưởng bởi nhiều tham số công nghệ. Nhằm giải quyết các khuyết tật như nhăn và nứt của đáy bồn chứa nguyên khối trong quá trình định hình thủy lực, một mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu được thiết lập cho các tham số quy trình bao gồm áp suất trước mở rộng, áp suất thủy lực, lực giữ phôi và bán kính góc của bộ giữ phôi. Dựa trên mô phỏng phần tử hữu hạn, mô hình thay thế giữa các tham số quy trình và tiêu chí chất lượng được thiết lập bằng cách sử dụng kỹ thuật Kriging. Thuật toán NSGA-III được sử dụng để xác định các tham số quy trình tối ưu khi đáy bồn chứa đạt được các mục tiêu bao gồm độ biến thiên độ dày thành tối thiểu, xu hướng gãy tối thiểu, nếp nhăn mép tối thiểu và xu hướng nếp nhăn tối thiểu. So với thuật toán tối ưu hóa quần thể hạt (PSO), thuật toán NSGA-III phù hợp hơn để giải quyết vấn đề tối ưu hóa này. Tính hợp lệ của phương pháp này và độ chính xác của các kết quả được xác minh thông qua các thí nghiệm mô phỏng.
Từ khóa
#định hình thủy lực #tối ưu hóa đa mục tiêu #NSGA-III #mô phỏng phần tử hữu hạn #khuyết tật nhăn và nứtTài liệu tham khảo
Bell C, Corney J, Zuelli N, Savings D (2019) A state of the art review of hydroforming technology its applications, research areas, history, and future in manufacturing [J]. IntJ Mater Form 13(5):789–828
Munoz-Rubio A, Bienvenido-Huertas D, Bermudez-Rodriguez FJ, Tornell-Barbosa M (2019) Design optimization of the aeronautical sheet hydroforming process using the taguchi method [J]. Applied Sciences-Basel 9(9):1–12
Ballikaya H, Savas V, Ozay C (2020) The limit drawing ratio in die angled hydromechanical deep drawing method [J]. Int J Adv Manuf Technol 106(1–2):791–801
Safari M, Joudaki J (2020) Process parameters selection in manufacturing of sharp conical parts based on Taguchi design of experiments [J]. Sadhana-Academy Proc Eng Sci 45(1):1–12
Ablat MA, Qattawi A (2017) Numerical simulation of sheet metal forming: a review [J]. Int J Adv Manuf Technol 89(1–4):1235–1250
Alizad-Kamran M, Hoseinpour-Gollo M (2017) Theoretical and experimental investigation of hydro-mechanical deep drawing of hemi-prolate spheroid cups [J]. J Braz Soc Mech Sci Eng 39(12):5181–5194
Modi B, Kumar DR (2019) Optimization of process parameters to enhance formability of AA 5182 alloy in deep drawing of square cups by hydroforming [J]. J Mech Sci Technol 33(11):5337–5346
Liu W, Xu YC, Chen YZ, Yuan SJ, Hu L, Zhang ZC, Guo LJ (2018) Mechanism and controlling of wrinkles during hydroforming of integral thin-walled curved shell [J]. J Mech Eng 54(9):37–44
Gajjar N, Modi B, Digavalli RK (2019) Improvement in accuracy of failure prediction in sheet hydroforming of square cups using stress-based forming limit diagram [J]. J Fail Anal Prev 19(6):1792–1800
Cai GS, Fu JB, Zhang DX, Yang JL, Yuan YF, Lang LH, Alexandrov S (2020) A novel approach to predict wrinkling of aluminum alloy during warm/hot sheet hydroforming based on an improved yoshida buckling test [J]. Materials 13(5):1–19
Cai GS, Yang JL, Yuan YF, Yang XY, Lang LH, Alexandrov S (2020) Mechanics analysis of aluminum alloy cylindrical cup during warm sheet hydromechanical deep drawing [J]. International Journal of Mechanical Sciences 174:1–12
Chen DY, Xu Y, Zhang SH, Zhao ZJ, El-Aty AA, Ma Y, Li JM (2018) Evaluation of numerical and experimental investigations on the hybrid sheet hydroforming process to produce a novel high-capacity engine oil pan [J]. Int J Adv Manuf Technol 97(9–12):3625–3636
Nikhare C, Weiss M, Hodgson PD (2017) Buckling in low pressure tube hydroforming [J]. J Manuf Process 28:1–10
Abdelkefi A, Malecot P, Boudeau N, Guermazi N, Haddar N (2017) Evaluation of the friction coefficient in tube hydroforming with the “corner filling test” in a square section die [J]. Int J Adv Manuf Technol 88(5–8):2265–2273
Bagherzadeh S, Mirnia MJ, Dariani BM (2015) Numerical and experimental investigations of hydro-mechanical deep drawing process of laminated aluminum/steel sheets [J]. J Manuf Process 18:131–140
Chen YZ, Liu W, Zhang ZC, Xu YC, Yuan SJ (2017) Analysis of wrinkling during sheet hydroforming of curved surface shell considering reverse bulging effect [J]. Int J Mech Sci 120:70–80
Wang C, Wan M, Meng B, Xu L (2017) Process window calculation and pressure locus optimization in hydroforming of conical box with double concave cavities [J]. Int J Adv Manuf Technol 91(1–4):847–858
Liu W, Chen YZ, Xu YC, Yuan SJ (2018) Enhancement on plastic deformation of curved surface shell by sheet hydroforming with optimized pre-bulging process [J]. Int J Adv Manuf Technol 97(9–12):4145–4156
Ozturk E, Turkoz M, Halkaci HS, Koc M (2017) Determination of optimal loading profiles in hydromechanical deep drawing process using integrated adaptive finite element analysis and fuzzy control approach [J]. Int J Adv Manuf Technol 88(9–12):2443–2459
Chebbah MS, Lebaal N (2020) Tube hydroforming optimization using a surrogate modeling approach and genetic algorithm [J]. Mech Adv Mater Struct 27(6):515–524
Bansch E, Luttmann A, Montalvo-Urquizo J, Schmidt A, Villarreal-Marroquin MG (2020) Simulation and multi-objective optimization to improve the final shape and process efficiency of a laser-based material accumulation process [J]. Journal of Mathematics in Industry 10(1):1–30
Hu CY, Dai LG, Yan XS, Gong WY, Liu XB, Wang L (2020) Modified NSGA-III for sensor placement in water distribution system [J]. Inf Sci 509:488–500
Ben Abdessalem A, El-Hami A (2014) Global sensitivity analysis and multi-objective optimisation of loading path in tube hydroforming process based on metamodelling techniques [J]. Int J Adv Manuf Technol 71(5–8):753–773
Ge YL, Li XX, Lang LH, Ruan SW (2017) Optimized design of tube hydroforming loading path using multi-objective differential evolution [J]. Int J Adv Manuf Technol 88(1–4):837–846
Hashemi A, Hoseinpour-Gollo M, Hossein Seyedkashi SM, Pourkamali-Anaraki A (2017) A new simulation-based metaheuristic approach in optimization of bilayer composite sheet hydroforming [J]. J Braz Soc Mech Sci Eng 39(10):4011–4020
Huang TL, Song XW, Liu M (2016) A Kriging-based non-probability interval optimization of loading path in T-shape tube hydroforming [J]. Int J Adv Manuf Technol 85(5–8):1615–1631
Intarakumthornchai T, Aue-U-Lan Y, Kesvarakul R, Jirathearanat S (2015) Feasible pressure and axial feed path determination for fuel filler tube hydroforming by genetic algorithm [J]. Proc Inst Mech Eng B J Eng Manuf 229(4):623–630