發(fā)布時間：2018-04-10 16:30

  本文選題：壓邊力預(yù)測 + 沖壓��； 參考：《鍛壓技術(shù)》2017年07期

【摘要】：結(jié)合數(shù)值模擬與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究了汽車內(nèi)覆蓋件承載地板在沖壓成形中壓邊力的預(yù)測。將板料模型零件導(dǎo)入到Dynaform中進(jìn)行網(wǎng)格劃分并對其拉深過程進(jìn)行模擬仿真,結(jié)合正交試驗獲取不同參數(shù)條件下最佳壓邊力的數(shù)據(jù)樣本,然后運用Matlab軟件中的GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí),采用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對板料成形過程中的壓邊力進(jìn)行預(yù)測,獲得了板料拉深過程中的壓邊力變化曲線。通過預(yù)測結(jié)果和模擬結(jié)果對比,預(yù)測誤差在10%以內(nèi)。將預(yù)測的曲線對零件模擬仿真,結(jié)果顯示零件最大減薄率在25%以內(nèi),并對板料進(jìn)行實際沖壓驗證。結(jié)果顯示成形效果良好,無起皺、破裂缺陷,符合實際生產(chǎn)的要求,說明GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于零件沖壓過程中壓邊力的預(yù)測。
[Abstract]:Combined with numerical simulation and artificial neural network technology, the prediction of blank holder force in stamping forming of automobile inner panel bearing floor is studied.The sheet metal model parts are imported into Dynaform for mesh division, and the drawing process is simulated and simulated. The data samples of the best blank holding force under different parameters are obtained by orthogonal test.Then the GRNN neural network toolbox in Matlab software is used to train and study the data, and the trained neural network is used to predict the blank holder force in sheet metal forming process, and the change curve of blank holder force in sheet metal drawing process is obtained.By comparing the prediction results with the simulation results, the prediction error is less than 10%.The predicted curves are simulated to the parts, the results show that the maximum thinning rate of the parts is less than 25%, and the actual stamping verification of the sheet metal is carried out.The results show that the forming effect is good, no wrinkle and fracture defect, which meets the requirements of actual production. It shows that GRNN neural network can be used to predict the blank holding force in the stamping process of parts.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：華中科技大學(xué)材料成形與模具技術(shù)國家重點實驗室開放基金課題(P2015-01)
【分類號】：TG386.32;U466

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本文編號：1732044