基于WEB的航空航天环轧件CAPP系统研究.pdf

华中科技大学硕士学位论文

摘要

环轧件是使用环轧工艺对环形毛坯进行连续局部塑性变形生产的零件，具备组

织性能好、产品精度高的特点。环轧件被广泛应用于航空航天领域，例如航空发动机

的机匣、密封环、支撑环等。由于环轧工艺的工序繁多，各工序间相互影响，部分工

艺参数仅存在取值区间，需要凭经验进行人工决策，未形完备的设计规则。因此，目

前国内企业的环轧件工艺设计几乎完全依赖人工，一致性差、设计效率低，急需开发

高效、易用的环轧件工艺设计软件。

针对这一现状，本课题开发了WEB形式的航空航天环轧件CAPP(Computer-

AidedProcessPlanning)系统。该系统在工艺设计过程中，使用机器学习模型对高度依

赖人工决策的环坯尺寸设计和锻件热处理方式进行推演，可以与企业流程管理、过程

测控、质量检测等工业系统协同运行，提高了环轧件工艺设计的一致性和效率。主要

工作内容如下：

（1）根据环轧件的实际工艺设计和生产流程，完成了系统需求分析。基于系统

需求分析，设计了CAPP系统的多层分布架构、系统功能模块和工作流程。选用SQL

Sever构建了系统数据库，使用C#和ASP.NET开发了系统后端程序，采用HTML5、

CSS3、JavaScript开发了系统的前端页面，完成了系统开发。测试结果表明该CAPP

系统功能完整，能够顺利完成工艺编制并输出标准化工艺卡片，相较于人工设计方

式，设计时间缩短了90%。

（2）使用机器学习模型对环坯尺寸设计和锻件热处理方式进行推演，提高了工

艺设计自动化程度。使用GA-BPNN（GeneticAlgorithmwithBackPropagationNeural

Network）和XGBoost（ExtremeGradientBoosting）回归算法对环坯尺寸分别构建了

三种尺寸推演模型。测试结果表明，以XGBoost回归算法构建的内径-高度推演模型

其各尺寸的绝对平均误差MAE为9.45mm，相关系数R-Square为0.932，其尺寸推

演的精度更高，更加适用于环坯尺寸的推演。使用随机森林和XGBoost分类算法对

环轧件热处理方式构建了决策模型。测试结果表明，XGBoost的模型的整体预测效

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果显著优于随机森林模型，其模型精度、召回率、F1分数分别达到了0.96、0.95、

0.95，更加适用于热处理方式的决策。

（3）使用有限元仿真软件对CAPP系统设计的尺寸跨度较大的两个环件进行轧

制成形模拟。仿真结果表明，轧制后两环件的内外轮廓圆度约为0.9，尺寸精度在±

5mm以内，温度、应力和应变分布均匀，无明显缺陷，轧制力处于设备能力区间，

验证了CAPP系统设计的工艺方案的可行性。

关键词：环轧件；CAPP系统；环轧工艺；B/S架构；机器学习应用

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Abstract

Ringrolledpartsarepartsproducedbycontinuouslocalplasticdeformationofringblanks

usingtheringrollingprocess,whicharecharacterizedbygoodorganizationalproperties

andhighproductprecision.Ringrolledpartsarewidelyusedintheaerospacefield,suchas

aircraftenginemagazine,sealingring,supportringandsoon.Duetotheringrollingprocess

ofmanyprocesses,the