船體外板曲面線加熱成形關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、各類(lèi)船舶的外表面大多是由不可展的、復(fù)雜的三維空間曲面構(gòu)成，把船用鋼板通過(guò)無(wú)模成形的方法加工成船體外表面的彎曲形狀，目前世界各地船舶工業(yè)普遍都采用線加熱（Line Heating）工藝。但是長(zhǎng)期以來(lái)針對(duì)此項(xiàng)工藝，國(guó)內(nèi)造船廠都是依靠有經(jīng)驗(yàn)的工人手工作業(yè)實(shí)現(xiàn)，目前還未有成熟可靠的自動(dòng)化設(shè)備得到廣泛應(yīng)用。隨著現(xiàn)代造船技術(shù)的發(fā)展和造船模式的轉(zhuǎn)變，手工經(jīng)驗(yàn)型的工藝模式無(wú)論在速度上和質(zhì)量上都已遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了現(xiàn)代造船生產(chǎn)的需要，這已變成明顯約束船舶建造質(zhì)

2、量和周期的一個(gè)“瓶頸”問(wèn)題。
　　本文圍繞船體外板曲面線加熱成形工藝，開(kāi)展了船體外板線加熱工藝有限元數(shù)值模擬建模、船體外板表面變形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、智能決策支持系統(tǒng)和“變速度”及“雙重”新的線加熱模式等五大研究?jī)?nèi)容。本論文所做的主要工作和取得的研究成果如下：
　　（1）船體外板線加熱工藝有限元建模研究
　　本文首先在線加熱工藝變形機(jī)理數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)ANSYS有限元分析軟件建立線加熱工藝有限元計(jì)算模型，

3、然后通過(guò)求解該計(jì)算模型得到大量仿真算例，在此算例數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析了溫度場(chǎng)和變形場(chǎng)，從中發(fā)現(xiàn)了“不均勻變形”現(xiàn)象和“單”線加熱變形效果較小的現(xiàn)象。
　?。?）船體外板變形預(yù)測(cè)模型的研究
　　本文通過(guò)整合對(duì)船板殘余變形有影響作用的多個(gè)加工工藝參數(shù)，提出了兩個(gè)旨在更好表征氣體熱源面輸入效果并能綜合體現(xiàn)多個(gè)參數(shù)整體作用的復(fù)合變量，很好地解決了多個(gè)工藝參數(shù)與殘余變形量之間擬合難度較大的難題。通過(guò)分析處理大量有限元數(shù)值仿真計(jì)算得到的三種不

4、同板厚的船板變形數(shù)值仿真數(shù)據(jù)，提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模所需的學(xué)習(xí)樣本和測(cè)試樣本，并利用多輸入多輸出支持向量機(jī)（MIMO-SVM）建立復(fù)合變量和船板殘余變形量之間非線性關(guān)系的船板變形預(yù)測(cè)模型。以有限元數(shù)值模擬數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立了綜合數(shù)據(jù)庫(kù)，為下一步實(shí)現(xiàn)智能決策支持系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)來(lái)源。
　?。?）船體外板線加熱工藝的實(shí)驗(yàn)研究
　　本文描述了作者項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)研制船體外板曲面線加熱成形自動(dòng)化設(shè)備樣機(jī)的基本情況，并借助該設(shè)備開(kāi)展了線

5、加熱工藝的實(shí)驗(yàn)研究。制定實(shí)驗(yàn)方案驗(yàn)證有限元模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的有效性和可靠性，同時(shí)也證明了“不均勻變形”現(xiàn)象和“單”線加熱變形效果較小現(xiàn)象的客觀存在。
　　（4）船體外板線加熱成形工藝智能決策支持系統(tǒng)的研究
　　本文將智能決策引入到船體外板曲面成形領(lǐng)域中，構(gòu)建了智能決策支持系統(tǒng)，包括知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)。知識(shí)庫(kù)由船板特征信息庫(kù)、工藝規(guī)則庫(kù)及方法庫(kù)和資源庫(kù)組成。其中在構(gòu)建知識(shí)庫(kù)船板特征信息庫(kù)時(shí)應(yīng)用了特征建模技術(shù)建立了特征元和加工

6、元等知識(shí)單元。工藝規(guī)則庫(kù)包含船廠線加熱工藝實(shí)操人員以規(guī)則形式存儲(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，方法庫(kù)包括本文提出的不均勻劃分船板展開(kāi)方法。資源庫(kù)則包含船板加工所用的加熱頭、重塊、夾具、數(shù)控機(jī)床行走機(jī)構(gòu)以及測(cè)量設(shè)備等各種資源。然后給出了推理機(jī)的推理過(guò)程，建立了線加熱工藝評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)要求采用蟻群算法尋找最優(yōu)的加工方案。最后編制相應(yīng)軟件，建立基于C＃、Matlab和SQL Server等軟件的智能決策支持系統(tǒng)軟件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了為工藝實(shí)操人員提供優(yōu)化