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为了获得更利于镁合金差温成形的模具温度与板料温度,采用量子遗传算法(QGA)和支持向量回归机(SVR)相结合的寻优方法用于温度优化。基于镁合金差温成形有限元模型,建立模具各部件、板料的温度与成形件目标区域厚度之间的SVR模型,通过量子遗传算法对建立的近似模型寻优以获得最适合镁合金AZ31B差温成形的温度参数。以NUMISHEET2011中的十字杯形件为研究对象,利用优化后的温度进行差温成形仿真并与试验数据值对比。结果表明,优化后的温度能够使得板料厚度分布更均匀。