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SVM和改進(jìn)粒子群算法在沖壓成形優(yōu)化中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-08-06 15:02
【摘要】:針對(duì)薄板沖壓成形工藝優(yōu)化中的復(fù)雜變量關(guān)系,提出了一種新的優(yōu)化方法。將非線性動(dòng)態(tài)改進(jìn)慣性權(quán)值、非線性動(dòng)態(tài)調(diào)整加速因子和引入自適應(yīng)粒子變異3種策略應(yīng)用于標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的改進(jìn)中,基于支持向量機(jī)構(gòu)建了工藝參數(shù)與成形質(zhì)量之間精確的回歸模型,并與改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法相結(jié)合,對(duì)板料沖壓成形工藝參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果有效地控制了起皺和開裂缺陷,提高了板料成形質(zhì)量。
[Abstract]:A new optimization method is proposed for the complex variable relation in sheet metal forming process optimization. Three strategies of nonlinear dynamic improvement of inertia weight, nonlinear dynamic adjustment of acceleration factor and introduction of adaptive particle mutation are applied to the improvement of standard particle swarm optimization. Based on the support vector mechanism, an accurate regression model between process parameters and forming quality is built, and combined with the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, the process parameters of sheet metal forming are optimized. The optimization results effectively control the wrinkling and cracking defects and improve the forming quality of sheet metal.
【作者單位】: 湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;上海賽科利汽車模具技術(shù)應(yīng)用有限公司;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(11202075) 國家863計(jì)劃(2012AA111802)資助
【分類號(hào)】:TG386;TP18

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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2 龍玲;殷國富;宋超;彭必友;;基于支持向量機(jī)的隨機(jī)聚焦搜索算法優(yōu)化沖壓成形工藝[J];四川大學(xué)學(xué)報(bào)(工程科學(xué)版);2012年05期

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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10 聞瑤;甘國強(qiáng);王成國;;基于數(shù)值模擬的隔熱板零件沖壓工藝研究[J];精密成形工程;2014年04期

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3 付炯;轎車追尾碰撞結(jié)構(gòu)安全性仿真優(yōu)化研究[D];湖南大學(xué);2011年

4 連志偉;并聯(lián)型混合動(dòng)力牽引車動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配與優(yōu)化[D];武漢理工大學(xué);2008年

5 譚耀武;轎車側(cè)面碰撞中B柱的耐撞性優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D];湖南大學(xué);2010年

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10 胡靜;基于Dual-Kriging模型的穩(wěn)健設(shè)計(jì)方法在板料成形中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2013年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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10 崔令江,楊玉英,朱玉萍;利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方盒件成形數(shù)值模擬模型[J];塑性工程學(xué)報(bào);2005年01期

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2168095

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