مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

تعیین ورق دولایه AA3105-St12 بهینه در فرایند شکل دهی نموی با استفاده از شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک چند هدفه

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
1 دانشیار، گروه ساخت و تولید، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران
2 کارشناسی ارشد، گروه ساخت و تولید، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه صنعتی اراک، اراک، ایران
3 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه ساخت و تولید، دانشکده مهندسی مکانیک، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
چکیده
شکل‌دهی نموی ورق، فرایند انعطاف­پذیری است که در آن ورق فلزی به تدریج با حرکت ابزار در فضای آزاد شکل می­ گیرد. با­ توجه به این که ورق به صورت موضعی شکل‌دهی می ­شود و نیروها متمرکز بر منطقه تماس ابزار با ورق هستند، شکل­ پذیری ورق در این فرایند در مقایسه با سایر روش ­های معمول شکلدهی افزایش می­ یابد. در این مطالعه با شبیه ‌سازی عددی فرایند شکل‌دهی نموی ورق دولایه AA3105-St12 با استفاده از روش اجزای محدود، نیروی عمودی وارد بر ابزار شکل‌دهی و ضخامت نهایی لایه‌ها در شرایط مختلف محاسبه شده است. اعتبار نتایج شبیه سازی با مقایسه آن­ها با نتایج حاصل از آزمایش ­های تجربی ارزیابی شده ­است. با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی مدل ­هایی عددی برای تخمین نیروی عمودی وارد بر ابزار و ضخامت نهایی لایه‌ها بر حسب متغیرهای ورودی فرایند بدست آورده شده ­است. بهینه­ سازی چند هدفه برای دستیابی به حداقل نیروی عمودی و حداقل کاهش ضخامت لایه‌ها، بر مبنای مدل‌های بدست آمده و با کمک روش الگوریتم ژنتیک انجام شده ­­است. در نتایج بدست آمده حالت­ های بهینه ضخامت کل ورق دولایه و نسبت ضخامت لایه‌ها در حالت ­های مختلف تماس لایه آلومینیومی و یا لایه فولادی با ابزار شکل‌دهی تعیین شده است.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Optimizing AA3105-St12 two-layer sheet in incremental sheet forming process using neural network and multi-objective genetic algorithm

نویسندگان English

Hamed Deilami Azodi 1
saeed Rezaei 2
Hassan Badparva 3
Ali Zeinolabedin Beygi 3
1 Associate Professor, Department of Mechanical Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran
2 M.Sc., Department of Mechanical Engineering, Arak University of Technology, Arak, Iran
3 M.Sc. Student, Department of Mechanical Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
چکیده English

Incremental sheet forming is a flexible forming technology in which the sheet metal is gradually formed by the movement of tools in specified path. Due to the progressively localized deformation of the sheet and concentration of the forces on contact area of tool and sheet metal, the formability of the sheet increases compared with other common forming methods. In this study, numerical simulation of the incremental forming of AA3105-St12 two-layer sheet has been performed to calculate forming force and final thicknesses of the layers. The validity of the simulation results is evaluated by comparing them with those obtained from experiments. Numerical models for estimating the vertical force applied on the tool and the final thicknesses of the layers in terms of the process variables have been obtained using artificial neural network. Multi-objective optimization has been conducted to achieve the minimum force and the minimum thickness reduction of layers using obtained numerical models based on genetic algorithm method. Optimum thickness of the two-layer sheet and the thickness ratio the layers in different states of contact of the aluminum or the steel layers with the forming tool have been determined.

کلیدواژه‌ها English

Metal Forming
incremental sheet forming
Neural Network
multi-objective optimization
genetic algorithm
[1] Petek A, Jurisevic B, Kuzman K, Junkar M. Comparison of alternative approaches of single point incremental forming processes. Journal of materials processing technology. 2009;209(4):1810-5.
[2] Kim T, Yang D-Y. Improvement of formability for the incremental sheet metal forming process. International Journal of Mechanical Sciences. 2000;42(7):1271-86.
[3] Young D, Jeswiet J. Wall thickness variations in single-point incremental forming. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture. 2004;218(11):1453-9.
[4] Duflou J, Verbert J, Belkassem B, Gu J, Sol H, Henrard C, et al. Process window enhancement for single point incremental forming through multi-step toolpaths. CIRP annals. 2008;57(1):253-6.
[5] Hamilton K, Jeswiet J. Single point incremental forming at high feed rates and rotational speeds: Surface and structural consequences. CIRP annals. 2010;59(1):311-4.
[6] Manco G, Ambrogio G. Influence of thickness on formability in 6082-T6. International Journal of Material Forming. 2010;3(1):983-6.
[7] Skjoedt M, Silva MB, Martins P, Bay N. Strategies and limits in multi-stage single-point incremental forming. The Journal of Strain Analysis for Engineering Design. 2010;45(1):33-44.
[8] Zhang C, Xiao HF. Incremental forming path-generated method based on the intermediate models of bulging simulation. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2013;67(9-12):2837-44.
[9] Mirnia M, Dariani BM, Vanhove H, Duflou J. Thickness improvement in single point incremental forming deduced by sequential limit analysis. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2014;70(9-12):2029-41.
[10] Mohammadi Najafabadi H, Ataee AA, Sharififar M. Numerical and Experimental Investigation of Incremental Sheet Metal Forming Parameters and Multi-objective Optimization Using Neural-genetic Algorithm. Modares Mechanical Engineering. 2014;14(2):167-74.
[11] Zahedi A, Mollaei-Dariani B, Morovvati MR. Numerical and experimental investigation of single point incremental forming of two layer sheet metals. Modares Mechanical Engineering. 2015;14(14):1-8.
[12] Esmaeili AR, Keshavarz M, Mojra A. Optimization of hyperelastic model parameters of soft tissue based on genetic algorithm utilizing experimental mechanical dataset. Modares Mechanical Engineering. 2015;15(9):134-40.
[13] Pak A, Deilami Azodi H, Mahmoudi M. Investigation of Ultrasonic Assisted Incremental Sheet Metal Forming Process. Modares Mechanical Engineering. 2015; 14 (11) :106-114. (In Persian)
[14] Esmaeilpour R, Kim H, Park T, Pourboghrat F, Mohammed B. Comparison of 3D yield functions for finite element simulation of single point incremental forming (SPIF) of aluminum 7075. International Journal of Mechanical Sciences. 2017;133:544-54.
[15] Chang Z, Li M, Chen J. Analytical modeling and experimental validation of the forming force in several typical incremental sheet forming processes. International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2019;140:62-76.
[16] Feng F, Li J, Chen R, Huang L, Su H, Fan S. Multi-point die electromagnetic incremental forming for large-sized sheet metals. Journal of Manufacturing Processes. 2021;62:458-70.
[17] Mirzaloo A, Abdollahzadeh Gavgani M, Ahmadi S, Donyavi A. Investigation of factors affecting strain distribution in the process Round cross-section roll forming using experimental design method. Journal of Mechanical Engineering Amirkabir. 2017; 49 (2): 413-22. (in persian)
[18] Zubillaga O, Cano F, Azkarate I, Molchan I, Thompson G, Cabral A, et al. Corrosion performance of anodic films containing polyaniline and TiO2 nanoparticles on AA3105 aluminium alloy. Surface and Coatings Technology. 2008;202(24):5936-42.
[19] LI J-c, Chong L, ZHOU T-g. Thickness distribution and mechanical property of sheet metal incremental forming based on numerical simulation. Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2012;22:s54-s60.