發(fā)布時(shí)間：2018-03-13 07:15

  本文選題：拉延筋　切入點(diǎn)：模擬退火算法　出處：《西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度,利用模擬退火算法對(duì)基于k-均值聚類的RBF(radical basis function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)優(yōu)化.首先,以NUMISHEET 02翼子板沖壓成形為研究對(duì)象,以6條等效拉延筋力作為輸入變量,基于Spearman相關(guān)分析和拉丁超立方抽樣抽取相關(guān)性系數(shù)較小的數(shù)據(jù)作為SA-RBF(simulated annealing-RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本;其次,將訓(xùn)練樣本進(jìn)行Dynaform數(shù)值仿真,以起皺缺陷和拉裂缺陷建立的成形質(zhì)量評(píng)價(jià)函數(shù)為目標(biāo)函數(shù),通過SA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立等效拉延筋力與目標(biāo)函數(shù)間的非線性映射關(guān)系;再次,利用NSGA-II算法對(duì)其進(jìn)行求解得到Pareto最前沿,通過灰色關(guān)聯(lián)分析理論確定最佳拉延筋力;第三,利用優(yōu)化的拉延筋力對(duì)翼子板成形進(jìn)行數(shù)值仿真分析,成形極限圖結(jié)果表明,優(yōu)化后的成形件起皺顯著減少,而且塑性變形更加均勻,提高了成形質(zhì)量.
[Abstract]:In order to improve the prediction accuracy of neural network, the structure of RBF(radical basis function neural network based on K-means clustering was optimized by simulated annealing algorithm. Firstly, the stamping forming of NUMISHEET 02 airfoil was studied. Based on Spearman correlation analysis and Latin hypercube sampling, six equivalent stretching forces are used as training samples of SA-RBF(simulated annealing-RBF neural network. Secondly, the training samples are simulated by Dynaform. Taking the forming quality evaluation function established by wrinkling defect and crack defect as the objective function, the nonlinear mapping relationship between the equivalent drawing force and the objective function is established by SA-RBF neural network. The NSGA-II algorithm is used to solve the problem to get the most advanced Pareto, and the optimum drawing force is determined by grey relational analysis theory. Thirdly, the optimum drawing force is numerically simulated and the results of forming limit diagram show that, After optimization, the wrinkling of the formed parts is reduced significantly, and the plastic deformation is more uniform, which improves the forming quality.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院先進(jìn)設(shè)計(jì)與制造技術(shù)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51005193) 國家大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201710613033)
【分類號(hào)】：TG386

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本文編號(hào)：1605328