發(fā)布時間：2018-03-15 06:33

  本文選題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡　切入點：矩形盒件　出處：《鍛壓技術》2015年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對板料拉伸過程中出現(xiàn)拉裂、起皺等缺陷,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術研究了變壓邊力對矩形盒件拉伸成形效果的影響。建立了有限元模型,利用仿真軟件Dynaform及"固定間隙法"獲取樣本數(shù)據(jù);通過建立網(wǎng)絡模型并對其學習訓練,利用訓練好的網(wǎng)絡模型展開了對板料拉伸成形過程中變壓邊力預測技術的研究,獲取了理想的壓邊力控制曲線。預測結果是板料的最大減薄率為16.2%,最大增厚率為6.6%,精度符合要求。仿真結果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn)對板料拉深成形變壓邊力的預測。
[Abstract]:In view of the defects such as tensile crack and wrinkle during sheet metal drawing, the influence of variable blank holder force on the forming effect of rectangular box was studied by artificial neural network technology. The finite element model was established. The simulation software Dynaform and "fixed gap method" are used to obtain the sample data, and by establishing the network model and learning and training it, using the trained network model, the research on the prediction technology of variable blank holder force in sheet metal drawing process is carried out. An ideal control curve of blank holding force is obtained. The predicted result is that the maximum thinning rate of sheet metal is 16.2 and the maximum thickening rate is 6.6. The simulation results show that the BP neural network can realize the prediction of sheet metal drawing deformation blank holder force.
【作者單位】： 長春工業(yè)大學機電工程學院;
【基金】：吉林省省級經(jīng)濟結構戰(zhàn)略調(diào)整引導資金專項項目(20141131)
【分類號】：TG386;TP183

【參考文獻】

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