夹具设计英文文献翻译:Deformation control through fixture layout design and clamping force optimization[英文原文+翻译]

2021年3月23日22:09:07 发表评论浏览:2086

夹具设计英文文献翻译:Deformation control through fixture layout design and clamping force optimization[英文原文+翻译]

夹具设计英文文献翻译:Deformation control through fixture layout design and clamping force optimization[英文原文+翻译]

夹具设计英文文献翻译:Deformation control through fixture layout design and clamping force optimization[英文原文+翻译]

Deformation control through fixture layout design and clamping force optimization
Abstract Workpiece deformation must be controlled in the numerical control machining process. Fixture layout and clamping force are two main aspects that influence the degree and distribution of machining deformation. In this paper, a multi-objective model was established to reduce the degree of deformation and to increase the distributing uniformity of deformation. The finite element method was employed to analyze the deformation. A genetic algorithm was developed to solve the optimization model. Finally, an example illustrated that a satisfactory result was obtained, which is far superior to the experiential one. The multiobjective model can reduce the machining deformationeffectively and improve the distribution condition.
Keywords Fixture layout . Clamping force Genetic algorithm . Finite element method

通过夹具布局设计和夹紧力的优化控制变形
摘 要
工件变形必须控制在数值控制机械加工过程之中。夹具布局和夹紧力是影响加工变形程度和分布的两个主要方面。在本文提出了一种多目标模型的建立,以减低变形的程度和增加均匀变形分布。有限元方法应用于分析变形。遗传算法发展是为了解决优化模型。最后举了一个例子说明,一个令人满意的结果被求得, 这是远优于经验之一的。多目标模型可以减少加工变形有效地改善分布状况。
关键词:夹具布局;夹紧力; 遗传算法;有限元方法
1 引言
夹具设计在制造工程中是一项重要的程序。这对于加工精度是至关重要。一个工件应约束在一个带有夹具元件,如定位元件,夹紧装置,以及支撑元件的夹具中加工。定位的位置和夹具的支力,应该从战略的设计,并且适当的夹紧力应适用。该夹具元件可以放在工件表面的任何可选位置。夹紧力必须大到足以进行工件加工。通常情况下,它在很大程度上取决于设计师的经验,选择该夹具元件的方案,并确定夹紧力。因此,不能保证由此产生的解决方案是某一特定的工件的最优或接近最优的方案。因此,夹具布局和夹紧力优化成为夹具设计方案的两个主要方面。 定位和夹紧装置和夹紧力的值都应适当的选择和计算,使由于夹紧力和切削力产生的工件变形尽量减少和非正式化。
夹具设计的目的是要找到夹具元件关于工件和最优的夹紧力的一个最优布局或方案。在这篇论文里, 多目标优化方法是代表了夹具布局设计和夹紧力的优化的方法。 这个观点是具有两面性的。一,是尽量减少加工表面最大的弹性变形; 另一个是尽量均匀变形。 ANSYS软件包是用来计算工件由于夹紧力和切削力下产生的变形。遗传算法是MATLAB的发达且直接的搜索工具箱,并且被应用于解决优化问题。最后还给出了一个案例的研究,以阐述对所提算法的应用。

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