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镁合金具有优良的综合性能,在工业领域具有广阔的应用前景。然而由于镁的密排六方结构,使得镁合金在常温下成形能力较差,这也严重阻碍了镁合金在工业领域更广泛的使用。但是当镁合金在加热到一定的温度后,其塑性会明显优于常温状态,成形能力会大大提高。因此,差温成形技术在镁合金成形中的应用也越来越受到关注。本文围绕提高镁合金差温成形有限元仿真预测精度和通过对板料塑性差异化的控制改善镁合金成形件的质量进行研究,主要工作内容如下:利用支持向量机回归模型(SVR)和极限学习机模型(ELM)两种近似模型,通过加权方法组合成SVR-ELM混合近似模型,提出自适应方法更新混合近似模型样本库,利用启发式算法计算混合近似模型权系数。利用动态量子旋转门改进量子遗传算法,提高算法寻优性能。基于NUMISHEET 2011标准考题中的AZ31B镁合金十字杯形件,建立以Johnson-Cook本构模型关键参数与成形件温度之间的SVR-ELM近似模型。基于自适应样本更新方法,利用优化过程中的局部解,更新样本库并重新拟合近似模型。利用改进的量子遗传算法寻求仿真结果与试验数据之间误差函数的最小解,获取适用于差温成形过程的AZ31B镁合金本构参数。基于NUMISHEET 2011中的AZ31B镁合金十字杯形件差温成形有限元模型,对影响成形质量的压边圈关键区域进行分区并作为输入变量,建立分区与成形件侧壁减薄率均匀性目标之间的SVR-ELM近似模型。基于自适应方法更新混合近似模型,利用改进的量子遗传算法对混合近似模型寻优以获得最佳压边圈子区域组合。通过对板料法兰部位温度场的控制,实现法兰各区域塑性差异化,更好的控制材料流动,提高了板料成形质量。基于形状优化理论对压边圈应力集中区域进行形状优化,改善其应力分布。对AZ31B镁合金十字杯形件差温成形中影响成形质量的压边圈关键区域进行结构离散化,利用离散后的压边圈进行差温成形有限元分析,获取各离散单元的反作用力。对反作用力集合进行分析,建立不同载荷子集下对应的拓扑优化模型实现压边圈结构拓扑优化。与通过建立近似模型并利用优化算法寻求最佳压边圈结构的方法相比,利用成形过程中的板料对压边圈的反作用力来进行压边圈结构优化,可有效减少优化过程中的设计变量,优化效率更高。利用该方法优化后的压边圈,通过对温度的控制实现了板料法兰各区域塑性差异化,有效提高板料成形质量。