基于近似模型的超声切割刀具优化技术研究

摘要

NOMEX蜂窝复合材料以其优异的物理性能，目前广泛的应用在航空航天领域。NOMEX蜂窝复合材料是一种典型的难加工高分子复合材料，传统铣削加工存在加工表面质量差，加工精度低，加工环境粉尘大等诸多问题。近年来超声波切割加工技术的引入，有效的解决了这些问题。目前国内对超声切割技术的研究还处在初级阶段，而有关超声切割刀具的研究更是极少。而超声切割刀具做为超声切割系统中的重要组成部分，其性能的提升对于超声切割系统的加工性能具有重要意义，为此本文将超声切割刀具结构优化技术作为研究对象，提出了基于粒子群算法与支持向量回归方法相结合的优化技术，并验证了该方法的可行性，为超声切割刀具结构参数的优化提供了一条切实可行的途径。本文的主要研究内容如下：
　　（1）首先通过对超声加工刀具、结构响应近似模型、优化算法三个方面概述了国内外研究现状。发现传统刀具结构优化领域的主要技术手段实验法与有限元法，存在优化过程耗时过长的问题。本文针对这种问题，为降低优化过程的时间成本，以超声切割刀具为研究对象，提出了粒子群算法与支持向量回归相结合的优化技术。
　　（2）基于超声加工技术原理，通过分析超声切割刀具性能的评价指标，确定了刀具最大应力、刀尖振幅、刀尖横向位移与刀具组件固有频率，作为结构响应近似模型的输出变量。
　　（3）为了快速而方便的获取训练样本数据，在ABAQUS有限元软件平台上开发了超声切割刀具组件参数化建模仿真插件，实现了通过输入刀具结构参数即可自动完成前、后处理的功能。
　　（4）针对超声切割刀具结构优化的具体问题，通过修改粒子群算法的寻优方式，加快了其收敛速度。
　　（5）基于支持向量回归方法对样本训练样本学习，获取了结构响应近似模型。针对超声切割刀具结构优化问题，建立了优化目标函数。通过粒子群算法调用结构响应近似模型，得到了最优刀具结构参数，并将优化结果与有限元优化方法得到的结果对比，验证了粒子群算法与支持向量回归相结合的优化技术的可行性。

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第一章 绪论

1.1 论文选题背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文研究的主要研究内容

第二章 有限元参数化仿真实现方法

2.1 ABAQUS软件二次开发简介

2.2 参数化仿真实现语言Python

2.3参数化方法在ABAQUS中的实现

2.4本章小结

第三章 超声切割刀具参数化建模与仿真

3.1超声切割刀具性能评价指标分析

3.2 有限元参数化仿真插件前处理的开发

3.3有限元参数化仿真插件后处理的开发

3.4本章小结

第四章 基于SVR-PSO的多目标优化方法基本原理

4.1粒子群算法与支持向量机结合方法概述

4.2粒子群算法基本原理

4.3支持向量回归基本原理

4.4本章小结

第五章 基于SVM-PSO的超声切割刀具结构优化

5.1基于SVM-PSO优化方案介绍

5.2训练样本收集

5.3近似模型的模型建立

5.4基于SVR-PSO的超声切削模型结构优化

5.5优化结果分析

5.6本章小结

第六章 结论与展望

6.1论文总结

6.2研究展望

致谢

参考文献

附录一