外文翻譯--拉深過程控制智能設(shè)計體系結(jié)構(gòu) 中文
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南京理工大 畢業(yè)設(shè)計 (論文 )外文資料翻譯 系 部: 機(jī)械工程系 專 業(yè): 機(jī)械工程及自動化 姓 名: 學(xué) 號: 外文出處: 159(2005), 418–425 附 件: 指導(dǎo)教師評語: 該英文翻譯經(jīng)過多次修改后語句尚通順,語義基本正確,尚能正確表達(dá)原文的內(nèi)容。這反映了該生通過本英文翻譯 初步 掌握了科技文獻(xiàn)的閱讀方法和常用專業(yè)詞匯的翻譯方法,但仍需加強(qiáng)學(xué)習(xí)。 簽名: 2009 年 3 月 18 日 附件 1:外文資料翻譯譯文 拉深過程 控制智能設(shè)計體系結(jié)構(gòu) 摘要 本文 提出一 種基于 數(shù)據(jù)庫 的 智能金屬板料成形系統(tǒng)設(shè)計 體系結(jié)構(gòu)設(shè)想 使過程控制系統(tǒng) 的 設(shè)計 無 需熟練和有經(jīng)驗的板料成形 方面 專家 的幫助 。在這項研究中, 所提出 體系結(jié)構(gòu)已被用于杯形件 拉深 的變壓邊 力( 控制技術(shù) 中 。該系統(tǒng)可用于三個目標(biāo)函數(shù) ,它們是 典型的工藝要求 : 杯形件 壁均勻 性、杯形件 的高度改善和節(jié)省能源。 該 設(shè)計 體系結(jié)構(gòu) 的 可行性已 通過鋁合金板實驗證實。 引 言 一些 金屬成型過程控制優(yōu)化的研究 正向 智能化 道路發(fā)展 。對于 板料 沖壓操作,智能拉深技術(shù)已發(fā)展到 目前的狀態(tài)。一 種 是 通過帶 模糊推理 變 壓邊力控制的用于 杯形件 拉深自適應(yīng)控制方法 [1]。另一 種 是 涉及 材料和 摩擦力識別過程的 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( 基于塑性變形的模型 的 控制方法 [2]。盡管它們有很大的優(yōu)點,但每個控制系統(tǒng)都需要大量的時間和工時用于 設(shè)計和開發(fā)過程 ,。除了上面所述 ,設(shè)計工程師必須 成為像 熟練且 有經(jīng)驗的板料成形 工程師一樣 的 知識 專家 ,否則,技工 的幫助 將是 必不可少的 。因此,有必要建立一個新的 過程 設(shè)計 體系結(jié)構(gòu)設(shè)想 省 卻對專家的需要。一般來說,成型單元和系統(tǒng)在工藝設(shè)計和過程控制中 必須得到有效的設(shè)計,在以前的 系統(tǒng) 中 , 如 圖 1 所示(左),專家作為核心發(fā)揮了 許多 作用。 圖 1 板料成型 過程不同設(shè)計階段 的 新型 智能方法 他還獲取所需的經(jīng)驗并向 沒有經(jīng)驗的工程師 傳授知識。 近些年來這方面的專家經(jīng)驗 過程方案 過程控制 信息 過程方案 過程控制 的數(shù)量在逐漸減少,因此,在未來的系統(tǒng) 中 , 過程的調(diào)節(jié)必須能無需 專家?guī)椭詣觾?yōu)化。本研究的目的是在 工藝 規(guī)劃和控制設(shè)計 的 設(shè)計階段 擺脫對 工程專家 的 依賴,開發(fā)一種無需 專家?guī)椭?用于 拉深過程控制 的 智能設(shè)計 體系結(jié)構(gòu) 。 一種 新的智能工藝設(shè)計及 其系統(tǒng) 體系結(jié)構(gòu)簡圖 圖 1 (右)所示 設(shè)想 涉及 代替專家人腦功能的 處理器 ,它 包含一個分析器 、 數(shù)據(jù)庫和 知識庫 。該處理 器可以 按照 數(shù)據(jù)庫和 知識庫 中 一套 合適的規(guī)則和算法進(jìn)行設(shè)計和控制, 存儲類似于 專家的經(jīng)驗 來至成型單元過程的傳感信息。 換句話說, 它可以以類似于 專家 獲取經(jīng)驗一樣的方法成長。因此,所提出 系統(tǒng)能夠自動優(yōu)化過程 ,運行無需 專家?guī)椭?。 圖 2 顯示了基于上述 設(shè)想 的體系結(jié)構(gòu) 簡圖 。它 廣義上 可分為 兩個部分。一部分是一個處理器和另外一部分是成型單元和系統(tǒng)。成型單元有一些傳感器向控制 處理器提供 過程 信息 ,還有 通過執(zhí)行單元 來自處理 器 的命令 。該處理器由一個數(shù)據(jù)庫,知識庫 和一個分析 器 (商業(yè) 化 控制設(shè)計支持工具 : 組成 。該數(shù)據(jù)庫和知識 庫 包含在不同條件下的 工藝 信息 和各自的工藝 設(shè)計的方法。該處理器不僅能 用數(shù)據(jù)庫和 知識庫設(shè)計工藝,而且還能識別 工件 材料特性,使用來自 傳感器 的 傳感信息控制 執(zhí)行單元 。此外,利用數(shù)據(jù)庫和 知識庫, 系統(tǒng)能夠處理 不同 的工件以及工件材料 的變化、加工 條件和潤滑條件。 該體系結(jié)構(gòu)在拉深過程中的應(yīng)用 在這項研究中 ,杯形件 的拉深問題 被選取為 一 個 基本 且 重要的金屬板料成形過程 的實例。 在拉深過程中,成形極限主要是由 凸模臺階處的 斷裂和法蘭 處 的 起皺決定 。 盡管為 避免起皺 有必要施加 壓邊力 ,但 過大 的壓邊力 會 導(dǎo)致斷裂。 因此, 完成沖壓過程成功需要合適大小 的壓邊力。所以,為 驗證 該 體系結(jié)構(gòu) 的可行 性 , 新的設(shè)計 體系結(jié)構(gòu)被 用于拉深過程中 壓邊力的自適應(yīng) 控制。圖 3 顯示 基于 數(shù)據(jù)庫 的 智能金屬 成型過程 設(shè)計系統(tǒng)的 體系結(jié)構(gòu) 。在該系統(tǒng)中, 采用模糊 推理作為一 種 過程控制設(shè)計 的 人工智能工具 。 圖 2 基于數(shù)據(jù)庫的智能金屬板料成形系統(tǒng)設(shè)想 圖 3 智能金屬成型拉深過程設(shè)計 系統(tǒng) 體系 結(jié)構(gòu) 評價函數(shù) 不應(yīng) 受板料 的材料 、加工 條件 、 環(huán)境條件和其他因素影響。出于這個原因, 使用 從沖壓行程曲線 獲取的評價函數(shù) Φ 和 和從最大明顯 板料 厚度 曲線獲取的評價函數(shù) Ψ 和 。 評價函數(shù) Φ 是假設(shè) 均勻壁厚 下獲取的實際 沖壓行程 曲線和理想的曲線的 幾何差值曲線 。 是 Φ 對板厚減薄率 的微分 。 綜合使用 Φ 和 可用于破裂預(yù)測 。 評價函數(shù) Ψ 是壓邊圈 位移 ,它 等于法蘭邊緣的 板 厚 , 用來代替壁厚分布。 和 Φ 一樣,綜合使用 Ψ 和 可用來評估起皺 的情況。約束 函數(shù) 定義為沖壓負(fù)荷曲線 的微分用 來評估沖壓的進(jìn)展。 在這項研究 中的 數(shù)據(jù)庫是 由 四種 過程 變量 組成: 沖壓沖程,沖壓負(fù)荷,表面最傳感器 激勵 工作 單元 大厚 度和板 料 減薄率 。 是從 法蘭邊緣的位移位置得出的。而 是最初的 板料 半徑和 S 是法蘭邊緣的 位移 值, 這些過程數(shù)據(jù)用于設(shè)計相應(yīng)的 隸屬函數(shù) 集的評價函數(shù) ,因此他們必須在 各種材料和工藝條件(材料特性,加工條件,潤滑條件,周圍條件) 下積累 。 本文 提出的 體系結(jié)構(gòu)中 ,可設(shè)計三個目標(biāo)函數(shù)。首先是 在 破裂 極限 下 施加 最大壓邊力獲得的杯形件 的高度 改進(jìn) 。二是 在 起皺 極限 下 施加 最 小壓邊力獲得的 過程能源節(jié)約。三是結(jié)合上述兩個目標(biāo)函數(shù) 的 均勻壁厚控制方案。 表 1則 圖 4 數(shù)據(jù)庫 中 過程信息 的需求 圖 5 輸入隸屬函數(shù)集 圖 6 輸出隸屬函數(shù)集 模糊模型 模糊模型的應(yīng)用提供了一個既合適又簡單的方式來優(yōu)化控制過程,因為拉深過程不僅不穩(wěn)定而且復(fù)雜,同時也有非線性形成的特點。 這一系列的隸屬函數(shù)通過數(shù)據(jù)庫用于前期的規(guī)則。該數(shù)據(jù)庫必須至少包含兩種固定不同情況的變壓 邊 力 。 一個是高的變壓 邊 力條件造成斷裂,另一個是如圖 4所示低的 變壓邊力 條件導(dǎo)致起皺。相對于兩相關(guān)的隸屬函數(shù)在先前部分的數(shù)據(jù)處理過程中提到過 Φ ,后者的數(shù)據(jù)創(chuàng)建兩個隸屬函數(shù)的關(guān)系為 Ψ 。 如上所述,在本研究中,只有兩套隸屬函數(shù)關(guān)注 Φ 和 ,因為目標(biāo)隸屬函數(shù)是提高杯 形件的高度。圖 5中兩個最大的測試值 和 應(yīng)符合 斷裂情況 。 因此,每個測試值是在數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)限制條件下最大的測試值所決定的。與此同時 , 和 取代存儲在數(shù)據(jù)庫中最類似的最低值 Φ 和 。 如 圖 6 所 示用于 1則 輸出 的一套隸屬函數(shù)。這部分是 有經(jīng)驗的專家 借助先前的工作中試錯 所決定的。 因此 ,這種新的簡化 的隸屬函數(shù)集 的 不需要 有任何經(jīng)驗, 設(shè)計者和機(jī)器操作員不一定需要技能和經(jīng)驗 。 圖 6 中, 隸屬函數(shù) 最初 范圍 可以自動通過這一系統(tǒng) 被設(shè)定 。由于 依賴 于 成形 單元 的 使用 ,所以它們 僅 僅 提供 系統(tǒng)輸出值(壓力差 ) 的 放大系數(shù), 為 1 給 出用于 壓邊力控制 的 則。 如圖 7 所 示為 用于這項研究的模糊壓邊 推理 力。雖然 極大 值是最常見的推理方法,但是當(dāng) 使 用 極小 處理器時 ,較 大 的 隸屬函數(shù)卻被 忽略掉 。然而,考慮雙方的隸屬函數(shù)都 是合乎需要的 。因此 ,在這項工作中,像 圖 7 所示 那樣 ,隸屬函數(shù)功能范圍可以用在 極小 處理器中。結(jié)合運用 極大 處理器 和 范圍的輸出是 各個 模糊理論原則的輸出。 圖 7 變壓邊力模型的模糊 推理 表 2 材料 特性 屈 服 力壓緊力F 值 延伸率 N 值 R 值 117 264 398 3 實驗 條件 沖 壓 速 度 連續(xù) 5mm/ 邊 力 恒 50 滑 潤滑油( 218 厘斯) 4 加工 條件 沖 頭圓角 半徑 4 沖 頭 直徑 33 模具 圓角 半徑 3 模具直徑 驗 使用的 實驗材料和實驗條件 鋁合金金屬薄板( 的厚度 米模板被用于拉深實驗。該材料性能列于表 2 。 拉 深繪圖系統(tǒng)能用于電腦控制的壓邊力和高速沖壓過程中 [3] 。該系統(tǒng)具有幾個感應(yīng)器:沖壓沖程,沖壓負(fù)荷,壓邊力,法蘭 的徑向拉深的位移是由位移傳感器所決定的, 坯件 支架位移由渦流位移傳感器所決定的。表 3 和表 4 分別表明,實驗條件和工件條件。 圖 8 沖壓力和壓邊力控制 曲線 圖 9 在變壓 邊力 和恒壓 邊力 作用下杯形件 高度 比較 實驗 步驟 持續(xù) 的 壓 邊 力 拉深 試驗 設(shè)計過程第一步,是在恒定的壓邊力實驗結(jié)果中建立數(shù)據(jù)庫。在目前的體系結(jié)構(gòu)中,結(jié)構(gòu)的信息處理和壓邊力限制條件是非常重要的。但是,由于這項研究處理的改善杯形件的高度作為目標(biāo)隸屬函數(shù)來驗證設(shè)計系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的有效性,相對于壓邊力結(jié)構(gòu)的限制條件,信息處理在數(shù)據(jù)庫中是具有選擇性和儲存性的。 壓 邊 力 拉 深 試驗 的模糊 變量 控制 壓邊力拉深 試驗 變量與模糊控制,是在上述的目標(biāo)隸屬函數(shù)的基礎(chǔ)上建立的。詳細(xì)的程序如下:首 先,在恒定壓邊力實驗中利用數(shù)據(jù)庫生成;其次,在將最初的壓邊力,坯 件的幾何形狀和沖壓速度輸入處理器,然后控制在一個恒定的速度范圍。壓邊力自動化通過模糊規(guī)則對目標(biāo)隸屬函數(shù) 進(jìn)行 一個 閉 環(huán) 循環(huán)。在這項研究中的最初的壓邊力值設(shè)置為 最高的杯形件目標(biāo)隸屬函數(shù)而言,處理器基本上控制 壓 邊 力增加到最大值,從而可能獲得最高的杯形件的拉深。隸屬函數(shù)估算值指示出較大 可能性的破裂,壓邊力可以預(yù)防控制破裂的產(chǎn) 生。相反,當(dāng)隸屬函數(shù)預(yù)測 值足夠大則允許破裂的產(chǎn)生 , 壓邊力可以適量增加。 結(jié)果和討論 圖 8 所示 為用 新 的帶數(shù)據(jù)庫 的設(shè)計體系結(jié)構(gòu)得到一個變量的壓邊力控制系統(tǒng) 的沖壓載荷和壓邊力實驗曲線數(shù) .。從塑性變形模型 中 [2], 還 得到了 斷裂極限的壓 邊 力曲線。如圖 9 所示,由于改善杯形件高度,可變壓邊力目標(biāo)隸屬函數(shù)增加的壓邊力可能受避免破裂而限制,實驗結(jié)果表明仍然是不夠的。在下一階段, 應(yīng) 反饋 在變 壓邊力條件 下 的過程信息 來 優(yōu)化模糊原則 , 如圖 8 所示。這樣的 方法將優(yōu)化控制過程 。 結(jié)論 能設(shè)計系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 代替知識專家 的這一 新設(shè)想 提出 用于金屬板料成型。 基于該體系結(jié)構(gòu) 所提出的設(shè)想 被開發(fā) 和應(yīng)用于杯形件的拉深成型過程。 2. 所提出設(shè)想及體系的正確性已通過實現(xiàn)模糊控制變壓邊力拉深成型過程體系結(jié)構(gòu)的證實 。- 1.請仔細(xì)閱讀文檔,確保文檔完整性,對于不預(yù)覽、不比對內(nèi)容而直接下載帶來的問題本站不予受理。
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