本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金屬板材折彎回彈預(yù)測(cè)與研究　出處：《上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 回彈 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 粒子群算法 回彈預(yù)測(cè)

【摘要】：在彎曲成形過程中必然存在著回彈問題,回彈的存在極大的影響著零件的加工精度和生產(chǎn)效率,因此對(duì)回彈進(jìn)行預(yù)測(cè)和研究有著重要的意義。工程實(shí)際中,一般依靠操作者的經(jīng)驗(yàn)和多次加工、反復(fù)試驗(yàn)來減小或消除回彈對(duì)精度產(chǎn)生的影響。20世紀(jì)末以來,回彈的預(yù)測(cè)與研究逐漸成為板料成形領(lǐng)域的熱點(diǎn)和重點(diǎn)問題。將人工智能技術(shù)和方法應(yīng)用于金屬板材折彎回彈的預(yù)測(cè)和研究當(dāng)中是板料成形領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦腦神經(jīng)處理信息的方式而建立起來的一種數(shù)學(xué)運(yùn)算模型,它模擬人腦對(duì)信息的傳遞和人腦對(duì)環(huán)境的學(xué)習(xí)能力,通過多次的迭代反復(fù)的修改神經(jīng)元之間的連接權(quán)值和閾值,實(shí)現(xiàn)輸入神經(jīng)元到輸出神經(jīng)元的復(fù)雜的非線性映射關(guān)系。由于網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力和泛化能力,它常被用來替代許多計(jì)算過程復(fù)雜、耗時(shí)特別長(zhǎng)的傳統(tǒng)算法；基于上述情況,本研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)折彎回彈建立模型,分別用不同的激活函數(shù)和訓(xùn)練函數(shù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),對(duì)折彎回彈半徑進(jìn)行預(yù)測(cè)；然后分別采用遺傳算法(GA)和粒子群算法(PSO)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值后對(duì)折彎回彈進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)三種預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析比較,得出對(duì)于折彎回彈的預(yù)測(cè),用粒子群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測(cè)精度和誤差方面更優(yōu)；最后通過實(shí)驗(yàn)論證證明本文所建立的模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
[Abstract]:In the process of bending, springback is inevitable. The existence of springback greatly affects the machining accuracy and production efficiency of parts. Therefore, prediction and research of springback is of great significance. In engineering practice, the influence of resilience on precision is usually reduced or eliminated by the operator's experience and repeated processing and repeated tests. Since the end of the twentieth Century, the prediction and research of springback has gradually become a hot and key issue in the field of sheet metal forming. It is a hot issue in the field of sheet metal forming that artificial intelligence technology and methods are applied to the prediction and study of sheet metal bending and springback. Artificial neural network is a simulation of human brain neural information processing method is a mathematical model established, it simulates the human brain to the information transmission and the learning ability of the human brain, through repeated modifications between iterative neuron weights and threshold value, the realization of the input neurons to the output neurons of the complex nonlinear mapping relationship. Because the network is adaptive, strong self-learning ability and generalization ability, it is often used to replace many complicated calculation process, especially the long time-consuming traditional algorithm; based on the above, the neural network model is established in this study by bending springback, with different activation function and the training function training network, to predict the bending springback then using radius; genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm BP neural network weights and threshold of bending springback prediction, the prediction results of three kinds of analysis and comparison, the prediction for bending springback, with BP neural network and particle swarm optimization in prediction accuracy and error better; experiments demonstrate that the accuracy and reliability of the model.
【學(xué)位授予單位】：上海應(yīng)用技術(shù)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TG306;TP183

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本文編號(hào)：1340737