本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)粒子群算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高強(qiáng)鋼扭曲回彈工藝參數(shù)優(yōu)化

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【摘要】：針對(duì)高強(qiáng)鋼復(fù)雜件沖壓后出現(xiàn)的扭曲回彈現(xiàn)象,運(yùn)用有限元仿真軟件DYNAFORM對(duì)復(fù)雜件的沖壓、回彈過程進(jìn)行數(shù)值模擬,提出了評(píng)價(jià)復(fù)雜件扭曲回彈程度的指標(biāo),并運(yùn)用試驗(yàn)設(shè)計(jì)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型方法對(duì)扭曲回彈進(jìn)行了優(yōu)化研究。以某彎曲梁為研究對(duì)象,以扭曲回彈為成形目標(biāo),通過正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)篩選出對(duì)扭曲回彈影響較大的工藝參數(shù)作為影響因素。利用拉丁超立方對(duì)影響因素進(jìn)行抽樣,通過數(shù)值模擬獲得樣本數(shù)據(jù),建立影響因素與成形目標(biāo)之間的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型,利用改進(jìn)的粒子群算法對(duì)該模型迭代尋優(yōu)獲得最優(yōu)參數(shù)。結(jié)果表明:采用優(yōu)化后的工藝參數(shù)能有效地減小該彎曲梁的扭曲回彈,該方法為減小復(fù)雜件的扭曲回彈提供一種有益的指導(dǎo)。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 高強(qiáng)鋼 扭曲回彈 參數(shù)優(yōu)化 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275431)
【分類號(hào)】：TG386;TP18
【正文快照】： 0前言*回彈是板料沖壓成形的主要缺陷之一,嚴(yán)重影響了沖壓件的精度。近年來,為了適應(yīng)汽車車身的輕量化、高強(qiáng)度等要求,汽車車身覆蓋件的制造越來越多地采用高強(qiáng)度鋼[1-2]。然而,高強(qiáng)鋼的力學(xué)性能不同于普通碳鋼,使得沖壓件的硬化規(guī)律、加工性能等有所變化,導(dǎo)致高強(qiáng)鋼薄板沖壓

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