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改進蟻群算法優化連桿壓力機構及其動力學仿真

2018-09-28 08:55:34梅志平
銅仁學院學報 2018年9期
關鍵詞:優化

梅志平

?

改進蟻群算法優化連桿壓力機構及其動力學仿真

梅志平

(安徽省科昌機械制造股份有限公司,安徽 滁州 239500 )

為了提高壓力機構運動的穩定性,改善沖壓件產品質量。采用改進蟻群算法優化目標函數,得出八桿壓力機構設計參數。采用數學軟件MATLAB對八桿壓力機構的滑塊速度進行仿真,輸出滑塊運動速度曲線。結果表明:在沖壓行程內,優化后的八桿壓力機構滑塊速度運動平穩,回程速度較快。采用改進蟻群算法優化八桿壓力機構,能夠提高汽車薄壁沖壓件產品性能。

改進蟻群算法; 八桿機構; 優化; 仿真

0.引言

金屬沖壓件普遍采用機械式壓力機構,傳統的壓力機主要采用四桿曲柄機構。但是,對于汽車薄板覆蓋件,具有以下缺陷:滑塊工作行程速度較大,導致沖壓件易撕裂或起皺,造成產品浪費;滑塊空行程時間長,加工效率低。目前壓力機構大多采用多連桿機構,主要是為了降低滑塊工作行程的速度,同時加快回程速度,從而提高加工生存率[1]。壓力機構設計的水平決定其產品質量和生產效率。因此,采用更合理方法設計多連桿壓力機構,對于促進壓力機的發展變得非常重要。

目前,很多學者對壓力機構進行研究,形成了多種理論和方法。例如:文獻[2]研究了六桿沖壓機構設計方法,采用復合形法求解六桿沖壓機構參數變量,利用ADAMS軟件對優化機構進行速度仿真。文獻[3]研究了八連桿壓力機構的設計方法,采用ADAMS軟件優化目標函數,通過優化參數建立虛擬樣機并進行仿真。文獻[4]研究了混合驅動壓力機構的設計方法,建立速度優化目標函數,采用ADAMS軟件優化設計參數,并進行動力學仿真驗證。以前壓力機構滑塊速度雖然得到了改進,但是,對于薄板覆蓋件,滑塊工作行程內的運動速度很難維持穩定,導致沖壓件合格率下降。對此,采用改進蟻群算法優化八連桿壓力機構,建立八桿壓力機構平面簡圖,推導出滑塊運動位移方程式,在約束條件下,采用改進蟻群算法優化八連桿機構設計變量。采用MATLAB軟件仿真滑塊運動速度變化曲線,分析優化前和優化后的滑塊速度仿真結果,為壓力機構的合理化設計提供理論基礎。

1.八桿壓力機構

八桿壓力機構的平面圖形如圖1所示。在圖1中,1和2為固定支點,1為曲柄連桿1的長度,2為連桿的長度,3為連桿2的長度,4為連桿2的長度,5為連桿的長度,6為連桿的長度,7為連桿的長度,8為連桿的長度,9為1的垂直距離。

根據圖1可知,壓力機構的矢量方程式如(1)式所示[5]:

式中:φ1、φ2、φ3、φ4、φ5、φ6、φ7和φ8為連桿1、2、3、4、5、6、7和8運動角度;和分別為1點的水平位置和垂直位置。

圖1 八桿壓力機平面圖

對公式(1)求導后,可得到速度關系(2)式。

式中:

對公式(2)求導后,可得加速度關系(3)式。

式中:

據圖1,可以得到角度的關系(4)式和(5)式。

式中:1為連桿3和4的夾角;2為連桿6和7的夾角。

當八桿機構運動到下死點位置時,連桿1、7、8共線,此時滑塊運動到最遠位置,取滑塊運動到最遠位置為起點,可推導出滑塊位移方程式(6):

對公式(6)求導可以得到滑塊速度方程式,如(7)式所示:

對公式(7)求導可以得到滑塊加速度方程式,如(8)式所示:

式中:7、7分別為連桿7的角速度和角加速度;8、8分別為連桿8的角速度和角加速度。

2.優化數學模型

2.1.設計變量

由八連桿壓力機構運動參數可知,影響滑塊的位移、速度和加速度的參數有:1、2、3、4、5、6、7、8、、、1、2。因此,八連桿壓力機構優化設計變量為X=[1,2,3,4,5,6,7,8,,,1,2]

2.2.目標函數

八連桿壓力機在沖壓行程中,要求滑塊實際運動速度變化較小,有利于沖壓件成形。因此,采用沖壓行程的速度波動量最小為目標函數,如(9)式所示[6]:

式中:V為滑塊沖壓行程實際速度;V為滑塊沖壓行程平均速度。

2.3.約束條件

根據曲柄存在的條件,八桿壓力機構的約束條件如(10)式所示[7]:

3.改進蟻群算法

蟻群算法是通過在圖中搜索到優化路徑的機率型算法[8],,螞蟻在時刻從位置轉移到位置的概率,如(11)式所示[9]:

式中:τ為信息素強度;η為能見度系數;a為螞蟻運動范圍;為螞蟻累積信息;為螞蟻啟發信息。

螞蟻運動一段時間后,各路徑信息素也會不斷地進行更新,其更新方程式如(12)式所示[10]:

式中:Δτ(,+1)為(,+1)時刻的螞蟻通過路徑(,)所留下的信息素量;Δτ(,+1)為路徑(,)當前循環的信息素增量;為信息素系數。

改進蟻群算法是將蟻群隨機分布,產生螞蟻信息素的初始值。根據轉移概率,判別螞蟻是否采用全局搜索或局部搜索。信息素隨著螞蟻的移動而不斷更新,不斷迭代循環,從而輸出最優解,原理如圖2所示。具體步驟如下:

圖2 改進蟻群算法迭代流程圖

(1)在可行域內隨機分配蟻群的初始位置;

(2)設定信息素τ的目標函數,如(13)式所示:

信息素的值與目標函數增減性相反,目標函數最小值,即為信息素的最大值。因為目標函數正向趨于零,所以信息素就負向趨于零,信息素的濃度很難判定。因此,采用信息素的平均值進行判斷,如(14)式所示:

(3)通過平均信息素值確定最優值τ

(4)由轉移概率P,j決定蟻群是否需要局部或者全局搜索,其方程式如(15)式所示:

式中:為蟻群移動次數;為螞蟻編號,τ為蟻群移動次后的只螞蟻信息素值。

比較P,j與0概率,若P,j>0,采用全局搜索最優值,否則采用局部搜索。

(5)螞蟻完成一次搜索后,都需要更新,若τ,jnew<τ,jold,螞蟻信息素不會發生改變,若τ,jnew>τ,jold,更新螞蟻信息素;

(6)蟻群完成一次循環后,再次更新螞蟻信息,其更新方程式為:

4.仿真與分析

根據八桿壓力機構運動目標函數和約束條件,采用改進蟻群算法優化八桿機構幾何參數,優化初始條件設置為:蟻群種群大小為30,最大迭代次數為200,信息素系數為0.9。采用改進蟻群算法優化后八桿壓力機構設計變量為X=[215, 1610, 510, 555, 1560, 860, 905, 985, 1485, 510, 175, 45]。采用MATLAB軟件對八桿壓力機構滑塊速度進行仿真,仿真曲線如圖3所示。

根據圖3可知,在曲柄轉角為[0o~105 o],滑塊從初始位置運動到沖壓件位置,需要滑塊快速的到達指定位置,或曲柄轉角在[255o~360o]范圍內,滑塊需要從沖壓件位置返回初始位置,優化前,運動速度較慢,優化后速度較快。在曲柄轉角為[105o~255o],滑塊需要對沖壓件進行沖壓加工,優化前,滑塊運動速度波動較大,優化后,滑塊運動速度波動較小。因此,采用改進蟻群算法算法優化八桿壓力機構參數,能夠在沖壓行程中維持速度穩定,提高沖壓件質量。

5.結論

采用改進蟻群算法優化八桿機構參數,并對滑塊運動速度進行仿真驗證,主要結論如下:

(1)采用改進蟻群算法優化八桿機構,能夠提高生產效率,改善了沖壓件產品質量。

(2)改進蟻群算法能夠快速的搜到全局最優解,從而提高了設計效率。

(3)采用MATLAB軟件能夠模擬八桿機構沖壓過程速度變化,避免設計不合理而造成沖壓件產品質量下降。

圖3 壓力機構滑塊速度仿真結果

[1] 宋永強.機械壓力機多連桿機構優化設計及運動仿真研究[D].濟南:山東大學,2011:8-67.

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[3] 于珊珊,賀磊,郭前建.基于ADAMS軟件的機械壓力機工作機構優化設計[J].機械設計,2013,30(2):24-26.

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Optimization and Dynamic Simulation of Linkage Pressure Mechanism Optimized by Improved Ant Colony Algorithm

MEI Zhiping

( AnhuiKechang Machinery Manufacturing Co. Ltd, Chuzhou 239500, Anhui, China )

The pressure mechanism was unstable in the stamping stroke, causing the quality of the stamping parts to drop. In this regard, the improved ant colony algorithm was used to optimize the objective function, and the design parameters of the eight bar pressure mechanism were obtained. The slide speed of the eight bar pressure mechanism was simulated by using the mathematical software MATLAB, and the speed curve of the slider was output. The results showed that in the stamping stroke, the optimized eight bar pressure mechanism slider had a steady speed and a fast return speed. The improved ant colony algorithm wasused to optimize the eight bar pressure mechanism to improve the processing quality of stamping parts.

improved ant colony algorithm, eight bar mechanism, optimization, simulation

TH112

A

1673-9639 (2018) 09-0041-04

2018-06-05

梅志平(1987-),男,安徽全椒人,本科,工程師,研究方向:機械設計與制造。

(責任編輯 謝 勇)(責任校對 楊凱旭)

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