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1、外文资料翻译译文1250T的液压机滑动块稳健优化设计摘 要为了解稳定变化下影响的液压机性能如载荷，材料性能的波动，零件和工作条件的物理尺寸，早期的设计过程中需要进行优化。在本文中，滑动块，这是1250吨水压机的关键受力部件的设计参数，由邻居栽培遗传算法（NCGA）结合六西格玛强大的设计方法进行了优化。通过模拟的有限元软件ABAQUS和多学科优化软件ISIGHT，结构设计，坚固性提高达99，压力和原结构超重的问题都解决了。它证明了六西格玛稳健设计法结合NCGA可以在设计初期提高结构性能的稳定性。关键词：液压机，滑块，六西格玛的稳健设计法，邻里栽培遗传算法1 引言由于经济的快速发展，它是工业市场，
2、一直是激烈如昔驱动制造商生产更强大和可靠的产品的竞争。尽管执行情况变得越来越复杂，产品必须足够健壮以满足消费者的需求。液压机的工作状况不佳和负载情况相当复杂。在本执行中，液压机将满足负载，材料特性和所有意外的外部噪声的波动。作为这样的结果，最佳的设计参数，这使产品对噪声不敏感的影响，也就是，该产品是健壮的，应该在早期设计阶段考虑。在本文中，一个六西格玛稳健设计方法结合NCGA施加到设计用于搜索所述滑动块的最佳参数。遗传算法是一种算法，模拟生物的遗传和进化。作为遗传算法可以找到一个帕累托最优集合在多目标优化一项试验中，它是非常有效的液压机具有两个目的，最大压和体积的优化。然而，仅与遗传算法不能推
3、导参数，同时优化的平均性能和降低的性能差异。因此，一个六西格玛稳健设计方法被引入到基于由遗传算法获得的参数的设。在第2节中，NCGA算法，稳健优化设计专门六西格玛稳健优化方法的说明。然后在第3，参数化建模和集成ISIGHT原始模型在第4节介绍。在最后两节，多目标优化结果和六西格玛稳健优化设计，结果获得。2 多目标优化方法的稳健设计法2.1 邻居种植遗传算法（NCGA）多目标优化同时解决了多个目标，通过多目标遗传算法（MOGA），其中发现在一1个优化的多目标优化问题的多重最优解，并获得有效竞争的目标之间的权衡关系的方法【1】 。渡边慎也等人【2】引入了一个新的多目标遗传算法叫附近种植遗传算法（N
4、CGA），其中除了其他MOGAS，如NSGA-II【3】和SPEA2 4的机制【4】。下面的步骤说明NCGA哪里的总体流程PT：搜人口代位置：在归档一代。第1步：初始化：产生初始种群P0。人口规模为N.设置T = 0计算健身的价值最初的个人P0。副本进入P0 A0。档案大小也N.第2步：启动新的一代：设置T = T + 1。第3步：生成新的搜索人群：PT = AT-1。步骤4：排序：铂的个体被按照聚焦物镜的值进行排序。聚焦的目标是在每一个所改变。例如，当有三个目标，第一目标集中在第一代和第三目标被聚焦在第三代。第一个目标是在第四代再次集中。步骤5：分组：铂被划分成由两个个体的组。这两个人被从选
5、择顶部到排序的个体的底部。第6步：交叉和变异：在一组，执行交叉和变异操作。来自两家母公司的个体，产生两个孩子的个体。这里，父代个体被消除。步骤7：评价为：所有的个体的目标而得。步骤8：组装：所有的个体被组装成一组并且这成为新的Pt。步骤9：革新档案：组装Pt和AT-1一起。在N个人从2N个人选择。以降低个体的数量，则执行SPEA2的相同的操作（环境选择）。在NCGA，这种环境的选择是作为一个选择操作施加。步骤10：终止：检查终止条件。如果满足，模拟结束。如果不是，则模拟返回到步骤2。在NCGA，大多数遗传操作的一组由两个个体被执行。2.2 六西格玛方法优化2.2.1确定性优化和鲁棒优化的区别坚
6、固的设计是一个方法，它对立的确定性数学优化其典型地产生了推进设计约束边界的限制，而使在制造，材料和设计5很少或没有空间的不确定性的优化设计。确定性优化和鲁棒性优化之间的差异示于图1。确定性优化实现目标函数的最优解，而是将设计的变化，这可能会导致意想不到的性能敏感。另一方面，由坚固的设计得到的溶液不仅适度在最优方面中的稳健性方面良好，但也良好，即，可靠的解决方案的分散体是窄针对设计变量的分散1。确定性优化评价标准可以配制成：其中，y表示的质量性能; Y= EY是期望或平均质量特性的值;=（ - y）为y的标准偏差，它表示的质量性能方差;=（ - ）是质量性能，表示灵敏度的绝对偏差。稳健设计的基本
7、理念是开发稳定生产这与性能6的变化最小，针对产品的进程。强大的设计方法被广泛使用，因为它们不仅可以提高产品和流程的质量，而且减少的性能变化而不消除变异的来源。图1 确定性优化和鲁棒优化比较2.2.2 六西格玛方法在80年代初，田口玄一的方法走红，作为质量改善特别是在汽车行业的一个工具。田口提供了一种专注于稳健的设计，达到成果在六西格玛运动【6】。六西格马开始与目标提供产品和服务，这似乎没有缺陷形成消费者的目光【7】。从标准差的统计概念和符号西格玛（）六西格玛方法的起源通常用来表示标准偏差。缺陷数的严格的数学解释将导致不超过十亿分之二不良六西格玛标准。然而，六西格玛过程假定一个分布，可以推卸中心
8、高达+/-1.5，因此与传统的六西格玛相关的缺陷率的部分实际上是每百万3.4份。除了数学计算，六西格玛过程中还涵盖了企业理念，涉及管理，财务，客户互动和过程的可预测性方面，它向着零缺点【8】的目标作出贡献。在一个六西格玛稳健设计方法中，目标函数，同时含有均值f和标准F偏差，如下应最小。最小化：这里u和是权重因子。此外，以下不等式应该满足作为西格玛水平的制约。则：这里，n表示西格玛水平和LSL/ USL分别表示下部/上部规格限制。3 机产品仿真3.1 水压机模型聚焦液压机是1250吨至该楔形预压方法应用于帧类型。因为方便装载和更合理紧迫的优点，楔形预紧方法比螺栓预紧的更好。它是主体部分是它的身体
9、承受所有的变形力时，机器运行。机体主要由左右列，上梁，滑块，垫板，移动工作台和液压缸。结构框图如图2所示。1.柱2.上梁3.滑块4.移动工作台5.垫板图2 液压机的结构图3.2 有限元分析的前处理材料的性能如下，Q235：密度=7.86E3，弹性模量=206Gpa，屈服强度=为235Mpa，极限强度=425MPa，泊松比=0.29。据认为，所述滑动块的移动是同步的液压缸和所述滑动块的固定点是相同的与滑动块和液压缸，固定的限制，这限制整个六个自由度的连接点，施加到3的表面连接所述滑动块，并在分析液压缸。简化的模型已经采取由于大量的小的特点，对分析结果没有显著效果。 1.42MPa压力被装载在滑动
10、块的下表面上，并且4导向面被设置为表面到表面，它允许没有运动但方向相切的面连接。滑块的剖视图示于图3。图3 滑块的剖视图3.3 有限元分析（FEA）并ISIGHT集成滑动块是一个移动部件和一个重要应力成分。当在满负荷条件下，系统的最大压达为25MPa。基础研究，滑动块被视为静止状态，因此，静态分析取入本文。由有限元分析软件ABAQUS和最大应力，这是达338.2MPa，发生在滑块和液压缸的交界获得滑块的冯米塞斯应力的结果。如图4所示，滑块中心的应力比其它地方大。因此中央加强筋厚度应优化。图4 原始模型的应力分布ABAQUS的芯被控制以自动执行预处理和后处理步骤，分析所述计算的结果，作为二次开发
11、，经由编程Python语言。考虑到滑盖机型的简化，我们直接建模的ABAQUS7变量：X1X7。加强计划如图5所示，我们推导出多目标功能如下：图5 的设计变量最小化：123457V = X 1+ X2+ 2 X 3+3X4+0.6X5+0.5X6则：2X1= X2X 5= X640x26020x33040x46020x53020x630这里最大化是最大效应力在结构和V是总宽度。在本文中，多目标优化软件ISIGHT平台集成了ABAQUS。为了获得反应结果，液压机滑块模型文件被转移到ISIGHT然后传递到ABAQUS求解器来操作的有限元分析。通过ISIGHT软件提供的NCGA算法具有遗传操作上设计变
12、量和根据设定的周期数的目标时，流程图示于图6。图6 ISIGHT运行流程4 鲁棒性比较结果在NCGA确定性优化算法，人口规模为5，代数为10，交叉型为1，交叉率0.6，突变率是0.006和迭代步数为150的最大米塞斯和减少V的迭代过程分别是在图8（a）所示和（b）。图8 (a). 最大MISES NCGA迭代过程 (b). 第V NCGA迭代过程最低在表1中，它表明，最大应力降低30.54，而宽度（重量）减少11.64。因此，我们可以得出结论，多目标优化结果达到减轻重量和减少压力的目的。表1的模型优化结果的比较模型加强筋参数（mm）最大屈服强度（Mpa)V的最小（mm)原来X2=50.00,X
13、3=25.00,X4=50.00,X5=25.00, X7=25.00338.20327.50优化后X2=40.11,X3=24.90,X4=43.09,X5=29.74, X7=24.54234.90234.90然而，当单个六西格玛鲁棒检查被施加到多目标优化的结果，示出在表2该最大应力水平仅为1.55和相应的鲁棒值是77.89，V的水平是8和相应的稳健值只是89.34。很显然，在最大应力的坚固性不能满足设计要求。表2确定性优化结果六西格玛稳健检查参数名称均值标准偏差标准差成功概率X2(mm)40.100.500.800.5792597094X3(mm)25.000.500.670.56578
14、4238X4(mm)43.090.506.290.9999999997X5(mm)29.730.508.000.9999456297X7(mm)24.540.508.000.9567236452最大屈服强（Mpa）223.452.501.550.7779265486速度减少（mm）253.322.008.000.8934565246基于所述NCGA优化结果，六西格玛鲁棒性优化被应用，以2740号steps.The鲁棒性优化结果示于表3。它表明，在优化最大应力是223.17MPa和最小V是300.63。虽然最小V的有轻微的增加，最大压力减小，对最重要的，最大应力和最小诉的两个水平是8与99.99
15、99891和99.9999347分别健壮值。表2确定性优化结果六西格玛稳健检查参数名称均值标准偏差标准差成功概率X2(mm)40.071.381.230.782589585X3(mm)32.101.082.860.995811758X4(mm)53.601.803.670.999757071X5(mm)33.650.675.060.976558476X7(mm)23.970.802.770.999999591最大屈服强（Mpa）223.172.458.000.999999891速度减少（mm）300.631.968.000.9999993475 结论为了分析和优化滑动加强件的应力分布，三维模型被构造和优化方法，它结合了一个多目标遗传算法，即NCGA，与六西格玛稳健设计方法，是采取。结果表明，该方法不仅可以减少滑块的最
