近日，中南大学林高用教授团队在《中南大学学报(自然科学版)》上发表了一项关于6063铝型材挤压工艺多目标优化的研究成果。该研究由刘鹏程、彭炳锋、刘寒龙等人共同完成，其英文版亦发表于《Journal of Central South University(Science and Technology)》。
铝型材以其适中的强度、低密度、良好的耐腐蚀性以及优异的导热导电性能，在建筑、交通运输、汽车、船舶等多个领域得到广泛应用。随着工业铝型材消费量的持续增长和产品结构的日益复杂，各领域对铝型材的力学性能、形状尺寸精度、表面光泽度及均匀性等方面提出了更高要求。在此背景下，林高用教授团队针对6063铝型材挤压工艺进行了深入研究。
研究团队采用GABP（遗传算法反向传播）神经网络对实验数据进行拟合训练，成功建立了工艺参数与成形质量之间的映射关系。在此基础上，利用非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）对挤压工艺参数进行了多目标优化，旨在提高铝型材出口横截面的温度均匀性。
研究过程中，团队对6063铝合金型材的组织与性能均匀性进行了系统分析，并通过挤压过程仿真模拟揭示了组织与性能分布不均匀的机理。同时，以型材在挤出模口横截面的平均温度和温度标准差作为优化目标，对挤压速度、坯料预热温度、模具预热温度和挤压筒预热温度等工艺参数进行了优化。
经过优化后，团队得到了最优的挤压工艺参数组合，并通过有限元模拟和实际生产验证了优化结果的准确性和可靠性。结果表明，优化后的挤压工艺显著提高了型材的温度和晶粒组织均匀性，为铝型材的高质量生产提供了有力支持。
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