【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于模具设计，具体是涉及到一种基于多目标优化算法的型材模具优化方法及系统。
技术介绍
1、挤压模具是铝型材生产中至关重要的工具，模具设计优化是提高模具使用寿命和消除型材生产质量异常的关键方法。然而，当前对于模具优化效果的评判指标集中在以型材截面流速方差（sdv）的为主的单目标优化。随着市场的快速变化，尤其是新能源汽车对型材的广泛应用，出现了一些新的技术特点。例如新能源汽车电池托盘组件中的边梁型材，该型材具有多个腔体、壁厚偏差大且局部质量集中的特点。
2、与传统型材结构相比，新能源汽车电池托盘组件中的边梁型材由于壁厚差大，引起的模具芯头两侧静水压力差异大，导致芯头向低压侧（厚壁处）偏移，可能引发型材尺寸超标甚至芯头发生不可逆塑性变形，对产品质量和模具寿命产生不利影响。另一方面，芯头的偏移还可能会形成阻碍角或促流角，导致型材截面流速更加难以控制，加剧了sdv指标的恶化。此外，由于质量分布不均匀，质量集中的部位因静水压力不足可能导致型材填充困难，产生疏松或空洞，给后续加工使用带来严重的安全隐患。因此，对于多腔体、壁厚差大的型材而言，在该型材的型材模具优化过程中若只考虑如截面流速方差（sdv）的单一优化目标，将难以达到型材模具的优化效果，且利用优化后模具所加工生产的型材也难以满足型材质量要求。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于多目标优化算法的型材模具优化方法及系统，以解决在多腔体、壁厚差大的型材模具优化过程中，仅考虑单一优化目标难以达到优化效果的问题。
...【技术保护点】
1.一种基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述型材参数包括多组试验温度和多组试验应变参数，所述基于所述型材参数确定并优化所述目标型材的热变形本构模型包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述试验应变参数包括试验应变力、试验应变量和试验应变速率，所述目标型材的热变形本构模型的表达式如下：
4.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述根据所述热变形本构模型对所述目标模具进行型材成型有限元模拟，确定所述目标模具的多个优化变量指标和各个所述优化变量指标的优化目标包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述模具结构参数包括阻料台高度、工作带长度和假芯头高度，在所述通过响应曲面分析得到所述模具结构参数和多个所述优化变量指标之间的影响关系，并结合所述影响关系和所述优化目标构建所述模具结构参数和多个所述优化变量
6.根据权利要求5所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述通过响应曲面分析得到所述模具结构参数和多个所述优化变量指标之间的影响关系，并结合所述影响关系和所述优化目标构建所述模具结构参数和多个所述优化变量指标之间的参数关系模型包括如下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述基于所述优化目标并利用带精英保留策略的快速非支配排序算法对所述参数关系模型进行多目标优化，得到达成所有所述优化目标的优化最终解包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述基于所述优化目标并利用带精英保留策略的快速非支配排序算法对所述参数关系模型进行多目标优化，得到所有所述优化目标的Pareto最优解解集包括如下步骤：
9.根据权利要求7所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述基于所述赋权矩阵并采用TOPSIS法对所述Pareto最优解解集中的各项解进行评估和排序，并最终得到所述Pareto最优解解集中达成所有所述优化目标且属于最优水平的优化最终解包括如下步骤：
10.一种基于多目标优化算法的型材模具优化系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至9中任意一项所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述型材参数包括多组试验温度和多组试验应变参数，所述基于所述型材参数确定并优化所述目标型材的热变形本构模型包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述试验应变参数包括试验应变力、试验应变量和试验应变速率，所述目标型材的热变形本构模型的表达式如下：
4.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述根据所述热变形本构模型对所述目标模具进行型材成型有限元模拟，确定所述目标模具的多个优化变量指标和各个所述优化变量指标的优化目标包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述模具结构参数包括阻料台高度、工作带长度和假芯头高度，在所述通过响应曲面分析得到所述模具结构参数和多个所述优化变量指标之间的影响关系，并结合所述影响关系和所述优化目标构建所述模具结构参数和多个所述优化变量指标之间的参数关系模型之前还包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于多目标优化算法的型材模具优化方法，其特征在于，所述通过响应曲面分析得到所述模具...
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