本文選題：拼焊板 + 拉深成形��； 參考：《塑性工程學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：基于有限元數(shù)值模擬軟件LS-DYNAFORM,對(duì)拼焊板方盒形件拉深成形進(jìn)行模擬研究。通過(guò)改變拉深成形過(guò)程中壓邊力這一最重要且易于控制的工藝參數(shù),尋求拼焊板方盒形件拉深成形時(shí)較優(yōu)的變壓邊力曲線加載形式。為預(yù)測(cè)不同工藝參數(shù)下拼焊板方盒形件拉深成形時(shí)的較優(yōu)壓邊力加載曲線,建立了變壓邊力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并將該模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與數(shù)值模擬得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。研究結(jié)果表明,拼焊板薄板采用變壓邊力、厚板采用恒定壓邊力、且薄板壓邊力不小于厚板壓邊力的加載形式,拼焊板成形件整體質(zhì)量較好,焊縫移動(dòng)量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型能較好的預(yù)測(cè)拼焊板方盒形件拉深成形時(shí)的變壓邊力,與數(shù)值模擬結(jié)果的最大相對(duì)誤差在12.3%以內(nèi)。
[Abstract]:Based on the finite element numerical simulation software LS-DYNAFORM, the drawing of square box part of TWB plate is simulated and studied. By changing the most important and easy to control process parameter of blank holder force in the process of deep drawing, the better loading form of variable blank holding force curve during drawing of square box part of TWFW plate is sought. In order to predict the loading curve of optimum blank holder force in deep drawing of square box part of TWW plate with different process parameters, a BP neural network prediction model of variable blank holder force is established. The results predicted by this model are compared with those obtained by numerical simulation. The results show that the variable blank holder force is used for the TWF sheet and the constant blank holder force is used for the thick plate, and the blank holder force is not less than the loading form of the BHF force of the thick plate. The whole quality of the TWF forming part is better and the welding seam movement is small. The neural network prediction model can better predict the variable blank holder force in the deep drawing of the square box part of the TWB plate, and the maximum relative error with the numerical simulation result is less than 12.3%.
【作者單位】： 燕山大學(xué)先進(jìn)鍛壓成形技術(shù)與科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;長(zhǎng)城汽車股份有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275444) 河北省自然科學(xué)基金鋼鐵聯(lián)合研究基金資助項(xiàng)目(E2014203271) 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20121333110003)
【分類號(hào)】：TG386.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1884299