SVM和改進(jìn)粒子群算法在沖壓成形優(yōu)化中的應(yīng)用
[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)】
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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):2168095
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