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摘要
在毛坯制造过程中,材料力学性能的非均匀性导致铝合金厚板内产生残余应力,以致在后续的高速切削加工过程中,随着材料的大量去除,残余应力的释放使得整体结构件发生变形,严重影响着整体结构件的尺寸稳定性。因此,研究零件结构与零件变形之间的关系对于实现加工过程的高效化和精密化至关重要。首先,将铝厚板内残余应力的释放合理地等效为外载荷的施加,利用材料力学弯曲变形公式建立铝厚板在厚度方向上加工变形的挠度模型。由实际加工测量可知:加工变形的公式解析值、有限元仿真值与实际测量值吻合得很好。为了进一步分析零件结构与疲劳寿命之间的关系,通过名义应力法对零件的最小疲劳寿命与疲劳载荷下零件的最大应力进行等效以简化分析,对部分具有代表性的结构进行静力分析后将其作为样本进行神经网络拟合,得到了以3个腹板位置为输入、零件最大加工变形及最大疲劳应力为输出的神经网络模型。最后利用神经网络模型构建了一个使得最大加工变形和最大疲劳应力都尽可能小的多目标优化问题,使用遗传算法求解该多目标问题后取得的最优解为:3个腹板与零件底部距离分别为8.868 mm、27.992 mm、28.000 mm,此时零件的最大加工变形为0.088 mm,最小的随机疲劳载荷寿命为4.432×107次。
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