本文選題：管材數(shù)控彎曲　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《鍛壓技術(shù)》2015年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)管材數(shù)控彎曲成形過程中多工藝參數(shù)耦合的特點(diǎn),基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法研究了彎曲成形工藝參數(shù)的優(yōu)化方法。采用ABAQUS對(duì)管材數(shù)控彎曲過程進(jìn)行有限元仿真,并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了結(jié)果的準(zhǔn)確性�；贛ATLAB平臺(tái),以芯棒直徑、芯棒伸出量、防皺塊與管材間摩擦系數(shù)等主要工藝參數(shù)為優(yōu)化對(duì)象,以外壁減薄率、內(nèi)壁增厚率(起皺)為優(yōu)化目標(biāo),通過驗(yàn)證的數(shù)值模型獲得樣本數(shù)據(jù),利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了優(yōu)化對(duì)象和優(yōu)化目標(biāo)之間的映射關(guān)系,并采用多目標(biāo)優(yōu)化算法進(jìn)行尋優(yōu)求解,最后通過數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了優(yōu)化方法的準(zhǔn)確性。結(jié)果表明:薄壁管數(shù)控彎曲有限元數(shù)值模擬結(jié)果與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)吻合較好,可以為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供準(zhǔn)確可靠的訓(xùn)練樣本;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多目標(biāo)優(yōu)化算法可以有效地對(duì)彎曲工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化;優(yōu)化的工藝參數(shù)有效地改善了彎曲管材內(nèi)側(cè)起皺和外側(cè)減薄。
[Abstract]:In view of the characteristics of coupling of multi-process parameters in tube NC bending process, BP neural network is used. Combined with multi-objective optimization algorithm, the optimization method of bending process parameters is studied. The finite element simulation of tube numerical control bending process is carried out by using ABAQUS, and the accuracy of the results is verified by experiments. Based on MATLAB platform, the diameter of mandrel and the amount of mandrel outstretched are used. The main technological parameters such as friction coefficient between anti-wrinkle block and pipe are optimized, the thinning rate of outer wall and the wrinkling rate of inner wall are the optimization objectives. The sample data are obtained by the verified numerical model. The mapping relationship between the optimization object and the optimization object is established by using BP neural network, and the multi-objective optimization algorithm is used to solve the optimization problem. Finally, the accuracy of the optimization method is verified by numerical simulation experiments. The results show that the numerical simulation results of numerical control bending of thin-walled tubes agree well with the experimental data. The BP neural network can provide accurate and reliable training samples for the neural network and the multi-objective optimization algorithm can effectively optimize the bending process parameters, and the optimized process parameters can effectively improve the inner wrinkling and outer thinning of the curved pipe.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2014-IV-042)
【分類號(hào)】：TG306

【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)：1566457