Al1060シートの単点インクリメンタル成形におけるバイオブジェクトパラメータ最適化のための改良された多目的グレーウルフ最適化器

科学分野:

• 材料科学と工学 材料科学と工学とは
• 製造プロセス 製造プロセス
• コンピューティング・メカニクス コンピュータ・メカニクス

背景:

• シングルポイント・インクリメンタル・フォーミング (SPIF) は,シートメタルの柔軟な製造プロセスです.
• 過剰なシート薄めと幾何学的偏差は,SPIFにおける重要な課題です.
• SPIFのプロセスパラメータの最適化は,高品質のコンポーネントを達成するために不可欠です.

研究 の 目的:

• SPIF.におけるAl1060シートの双目的プロセスパラメータ最適化フレームワークを開発する.
• シート薄めと幾何学的偏差を同時に最小限に抑えるために.
• 予測の精度と成形品質の効率を高めるために.

主な方法:

• 形成品質の急速な予測のための代理モデルとして多層パーセプトロン (MLP) を利用しました.
• 効率的なパレト最適ソリューション検索のために,改良された多目的グレーオオカミ最適化 (IMOGWO) アルゴリズムを使用しました.
• 組み込みSPMのカオスマッピング,強化された収束係数更新,およびIMOGWO内のアソシエティブラーニング.
• パレートフロントから最適なパラメータを選択するために,エントロピー加重したTOPSISを適用しました.

主要な成果:

• 提案された枠組みは,SPIFにおけるシート薄めと幾何学的偏差を効果的に削減しました.
• MLPの代理モデルにより,形質の素早く正確な予測が可能になりました.
• IMOGWOのアルゴリズムは,バイオブジェクトの最適化のためのPareto最適ソリューションを効率的に特定しました.
• 実験的検証により,シミュレーション結果は相対的な誤差が低いことが確認されました (薄めは0.58%,偏差は3.10%).

結論:

• 開発された最適化フレームワークは,SPIFの質を改善するために実行可能で有効です.
• MLPとIMOGWOの組み合わせは,複雑な製造プロセスの最適化のための強力なアプローチを提供します.
• この発見は,SPIFコンポーネントの精度と信頼性を向上させるための実用的な可能性を秘めています.