本文關(guān)鍵詞：基于GS理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法函數(shù)尋優(yōu)的板料成形優(yōu)化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于GS理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法函數(shù)尋優(yōu)法,利用非線性有限元分析軟件Dynaform,對非標(biāo)準(zhǔn)方形盒成形過程參數(shù)尋優(yōu)。借助正交試驗法,初步獲取不同組合下的減薄率數(shù)值;基于GS理論,對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出影響減薄率的兩個主要因素即摩擦因素和沖壓速度;利用拉丁超立方抽樣對選出的兩個主要因素進(jìn)行抽樣;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法函數(shù)尋優(yōu)模型,摩擦因數(shù)和沖壓速度作為輸入,最大減薄率作為輸出,用輸入輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后,用遺傳算法尋優(yōu)把訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果作為個體適應(yīng)度值,找到函數(shù)全局最優(yōu)解和對應(yīng)輸入值。對比優(yōu)化前后的數(shù)值模擬結(jié)果可知,優(yōu)化后的沖壓參數(shù)可以有效提高板料成形性能。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)機電工程學(xué)院;云南紅云紅河煙草集團(tuán)昆明卷煙廠;
【關(guān)鍵詞】： 沖壓成形 灰色關(guān)聯(lián)分析 拉丁超立方抽樣 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法 參數(shù)優(yōu)化
【分類號】：TP18;TG386
【正文快照】： 金屬板料的成形是一種高度非線性的過程,會出現(xiàn)各種各樣的缺陷,對零件的精度、表面質(zhì)量以及力學(xué)性能造成不同程度的影響,主要的缺陷有失穩(wěn)起皺、拉裂和回彈。目前,許多企業(yè)運用有限元數(shù)值模擬方法進(jìn)行工藝參數(shù)選擇時,通常以試錯法的形式來獲得較好的結(jié)果。隨著計算機數(shù)值模擬

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