汽車油（yóu）箱形狀（zhuàng）複雜，深度不勻，壓邊麵積（jī）小，零（líng）件存在巨大（dà）深度落（luò）差的鞍（ān）部，非常容（róng）易起皺和斷裂（liè）。需要通過優化調整壓邊力，壓延筋的分布（bù）和初始板材的大小來平衡材料（liào）流動，避免（miǎn）缺陷。

■通常的技術手段是手工調試方案（àn）組合，結合衝壓加工仿真程（chéng）序，對方案進行評估。但（dàn）是此手段耗時長，效率低下，而且很難找到最佳解和工作區間（jiān）。因此，需要采用（yòng）集成一體全自動化的優化方法，輔助工程師的方案選型,提（tí）高設（shè）計效率，節省時間成本。

優化準則

根據初始模擬的結果，將優化目標定義成以下三個目標變量（liàng）：

■在（zài）鞍部（bù）選（xuǎn）擇一個區（qū）域，根據最大厚（hòu）度判斷是否存在皺紋

■在板材上定義傳感器，獲取最終的板材流入尺寸

■在零件頂（dǐng）端定義一個區域，獲取FLD的累積值，判斷是否發（fā）生斷裂

優化策略

■根據（jù）初始模擬的結果，確認對如下幾何和變量進行（háng）優化，尋找（zhǎo）其最佳工作（zuò）窗口。

●衝壓板材的（de）尺寸 （下圖中BS的偏移量）

●Drawbead的位（wèi）置（zhì）和長（zhǎng）度（DB1和DB2的值（zhí））

●Drawbead壓延力的大小，從而（ér）確定其形狀和尺寸

DOE -- GA/ PSO – 優（yōu）化算法

優化步驟

由於工藝範圍很寬，對（duì）各輸入（rù）變量與輸（shū）出結果間的關係尚（shàng）不清晰且對最（zuì）佳工作窗口無法預估，也無法預知輸入條件中是否存（cún）在滿足最終產品要求的工藝窗口，因此采取兩步進行（háng）優化。

第一步， 用DOE尋找可行（háng）的工藝窗口

DOE具有接受多變量，效率（lǜ）高，計算量較少的優（yōu）點。適合於在初期以（yǐ）較少的計算量迅速了解模型空間的（de）各物理量以及其中的相互（hù）影響關係。

第（dì）二步， 采用（yòng）PSO優化工藝（yì）窗口

在以上DOE結果的基礎上，根據確定的主次影響（xiǎng）因素，縮（suō）小輸入變量的取值（zhí）範圍，采用PSO粒子（zǐ）群算法或GA遺傳算法進一步優化，確定最佳的工藝（yì）窗口。

項目總結

■可現實CAD驅動的自動優化

■可優化任何尺寸和參數，包括幾何尺寸、材料參數、過程工藝條件（jiàn）等。

■完全自動化的有限元網格劃分和邊界條件定義（yì），無需人工（gōng）幹預，任何模擬參數（shù）均可作為優化準則。

■無限的輸（shū）入變量和輸出結果

■多種優化算法：DOE，GA 和 PSO

■附帶專業的優化結果過濾與分析工具，例如帕累托圖，平行坐標圖等

■支持並（bìng）行計算和並發優化。

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