發(fā)布時(shí)間：2018-05-15 00:05

  本文選題：精沖塌角 + 幾何參數(shù)��； 參考：《塑性工程學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：塌角的大小會(huì)直接影響精沖件的使用性能,如何預(yù)測(cè)和控制精沖件塌角大小一直是精沖研究的熱點(diǎn)。以影響精沖件塌角的主要因素幾何特征為切入點(diǎn),將幾何特征簡(jiǎn)化為4個(gè)幾何參數(shù):圓弧角、半徑、凹凸性和板料厚度,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,訓(xùn)練和預(yù)測(cè)塌角高度,進(jìn)一步研究了幾何特征與塌角高度的關(guān)系。結(jié)果表明:所建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)系數(shù)都在0.99以上,平均絕對(duì)百分比誤差小于6%,能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)精沖件塌角高度,驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)塌角的可行性。通過模型應(yīng)用發(fā)現(xiàn)塌角高度會(huì)隨著圓弧角、半徑的增大而減小,隨著零件厚度的增大而增大。
[Abstract]:The size of collapse angle will directly affect the performance of fine blanking parts. How to predict and control the collapse angle of precision blanking parts has been a hot spot in fine blanking research. Based on the geometric characteristics of the main factors affecting the collapse angle of the fine blanking parts, the geometric features are simplified into four geometric parameters: arc angle, radius, concavity and convexity, and sheet thickness. The model of BP neural network is established by using it as the input variable of neural network. The relationship between geometric characteristics and collapse angle height is further studied. The results show that the correlation coefficient of the established neural network model is above 0.99, and the average absolute percentage error is less than 6, which can accurately predict the collapse angle height of the precision blanking parts, which verifies the feasibility of the neural network model in predicting the collapse angle. Through the application of the model, it is found that the height of collapse angle decreases with the increase of arc angle and radius, and increases with the increase of component thickness.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)塑性成形技術(shù)與裝備研究院模具CAD國(guó)家工程研究中心;
【基金】：東莞市產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目(2015509124212)
【分類號(hào)】：TG386

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本文編號(hào)：1890064