本文選題：型材 + 回彈預(yù)測(cè)�。� 參考：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2015年02期

【摘要】：設(shè)計(jì)了用于三維拉彎成形的、可重構(gòu)的柔性模具,并采用支持向量回歸機(jī)和有限元模擬對(duì)柔性三維拉彎成形的回彈進(jìn)行預(yù)測(cè).使用有限元法分析了對(duì)回彈量影響較大的6個(gè)因素(包括材料參數(shù)、幾何參數(shù)和工藝參數(shù)),以及它們對(duì)回彈的影響趨勢(shì).選用這6個(gè)參數(shù)設(shè)計(jì)有限元三維拉彎模擬實(shí)驗(yàn),并用模擬結(jié)果訓(xùn)練和檢驗(yàn)支持向量回歸機(jī)回彈預(yù)測(cè)模型.通過(guò)與廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)值和有限元模擬試驗(yàn)結(jié)果的比較,檢驗(yàn)該回彈預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性.研究發(fā)現(xiàn),該模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有更高的準(zhǔn)確度,在試驗(yàn)中根據(jù)該模型預(yù)測(cè)的回彈量對(duì)模具型面進(jìn)行相應(yīng)的補(bǔ)償,可以有效地減小回彈和形狀偏差.
[Abstract]:A reconfigurable flexible die for 3D bending is designed, and the springback of flexible 3D bending is predicted by support vector regression machine and finite element simulation. Using the finite element method, six factors (including material parameters, geometric parameters and technological parameters) which have a great influence on the springback amount are analyzed, and the trend of their influence on the springback is also analyzed. These six parameters are selected to design the finite element three-dimensional tension and bending simulation experiment, and the results of simulation are used to train and test the springback prediction model of support vector regression machine. The accuracy of the springback prediction model is verified by comparing the prediction value with the widely used neural network prediction method and the finite element simulation test results. It is found that the model has higher accuracy than neural network. The springback and shape deviation can be effectively reduced by compensating the die surface according to the springback predicted by the model.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)汽車(chē)工程學(xué)院∥工業(yè)裝備結(jié)構(gòu)分析國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;吉林大學(xué)材料科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家工信部重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)振興和改造技術(shù)專項(xiàng)(吉工信投資[2011]350)~~
【分類號(hào)】：TG306

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 殷t，

本文編號(hào)：1882427