赵旭亮
- 作品数：3 被引量：44H指数：2
- 供职机构：南昌航空大学航空制造工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省科技支撑计划项目中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺航空宇航科学技术机械工程更多>>
- 基于Python的航空薄壁件快速铣削仿真技术研究被引量：2
- 2013年
- 根据航空结构件铣削仿真过程的实际建模要求,采用Python脚本语言开发出自定制应用程序的软件包AeroCAE。通过构建GUI界面并定义关键字,编写模型参数的ABAQUS内核脚本程序,实现工件铣削仿真的前处理过程;另一方面,利用ABAQUS子菜单栏Plug-ins的功能,开发输出仿真结果的插件程序,实现工件铣削仿真的后处理过程。该方法不但能够提高工件铣削过程的仿真计算效率,而且为ABAQUS应用经验少的企业技术人员提供了便利的分析与设计平台。所开发的铣削仿真平台AeroCAE运行顺畅,GUI界面友好,可操作性强,可为减少航空结构件加工失效和提高构件合格率提供参考。
- 赵旭亮叶海潮姬伟
- 关键词：航空结构件PYTHON
- 基于神经网络与遗传算法的薄壁件多重装夹布局优化被引量：37
- 2015年
- 在多重装夹元件装夹过程中,由于装夹顺序、夹紧力、定位元件位置等装夹布局参数的不同,薄壁件的装夹变形程度也不一样。单个装夹布局参数引起的工件装夹变形规律能够通过有限元方法获得。但是,若同时考虑多个装夹布局参数的影响,仅仅利用有限元方法难以揭示装夹布局参数与装夹变形之间的关系。为此,针对薄壁件的装夹布局方案建立三维有限元模型,以便利用有限元法获取神经网络的训练样本。借助神经网络的非线性映射能力,通过有限的训练样本构建装夹变形的预测模型。以减小工件的最大装夹变形为目标,并根据每一代装夹布局中工件的最大装夹变形定义个体的适应度,建立装夹布局方案的优化模型及其遗传算法求解技术。试验结果表明,网络预测值与相应的有限元仿真值、试验数据之间的相对误差均不超过3%。提出的基于神经网络与遗传算法的装夹变形"分析-预测-控制"方法,不仅能够提高装夹变形的计算效率,而且为薄壁件装夹布局方案的合理设计提供基础理论。
- 秦国华赵旭亮吴竹溪
- 关键词：薄壁件神经网络遗传算法
- 薄壁件装夹变形预测及装夹布局优化方法
- 随着航空航天工业的发展，对飞行器性能要求不断提高。薄壁件因其重量轻等特点被大量采用。但是由于薄壁件的结构比较复杂、刚度较弱、要求的精度很高，所以在实际装夹过程中受到夹紧力的作用，总会伴随着不同程度的变形，使得加工后的工件...
- 赵旭亮
- 关键词：薄壁件神经网络遗传算法二次开发
- 文献传递
