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基于Deform的锥齿轮冷精锻组合凹模研究

潘隽

  近年来汽车工业迅猛发展促进了冷精锻技术的应用,其加工出的零件具有抗拉、抗弯、抗压、抗震、耐冲击,耐疲劳等特性,并且金属塑性成形技术还更具广泛的集经济、节能、降耗、环保于一身等优点。有必要通过研究该技术更好地为制造业服务。 本文以锥齿轮冷精锻成形为研究对象,研究如何改进锥齿轮冷精锻凹模设计以获得更好的成形质量、更高的模具强度和更长的寿命。 本文的主要内容为: (1)采用Pro/E设计三维模型,导入Deform进行数值模拟仿真了解锥齿轮冷精锻成形的基本规律,根据整体凹模仿真结果指出其局限性,进而引入组合凹模设计用于优化模具应力分布。 (2)对组合凹模作力学分析,确定组合凹模优化的参数以及优化目标。 (3)采用正交试验法安排试验找出能够代表凹模结构特征的试验组,经有限元仿真获得神经网络的训练数据,建立神经网络,采用线性回归分析拟合出神经网络映射的数学函数,采用遗传算法优化求取该数学函数全局最优解,得到的优化解用于有限元仿真,可以验证协同优化组合凹模的可行性。 (4)最终考虑到实验条件的限制,试制了优化后模具的1/3模型用于冷精锻试验,设计了应变测试实验用于分析组合凹模过盈配合对应力分布的影响,结果表明采用优化的组合凹模设计可以显著地改善模具强度。……   
[关键词]:锥齿轮;正交试验;神经网络;遗传算法;组合模具;优化
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:浙江工业大学2012年