基于多目标优化的钢管拉拔成形过程设计

针对钢管在拉拔成形中出现的拉拔力过大、成形后钢管的残余应力大的问题，提出了基于“FEM-ANN-MOGA”方法的拉拔过程优化方案。结合正交设计、有限元模拟技术和BP神经网络，建立了拉拔应力、残余应力与成形参数之间多目标优化的非线性映射模型。采用基于向量评价的多目标遗传算法和小生境技术，求得了均匀分布的Pareto最优解。通过定义满意度函数，选出了符合要求的满意解，并对其进行了仿真。仿真结果与优化结果基本吻合，验证了该优化方法的正确性与可行性。