基于反向步长递减算法铝厚板预拉伸夹持区的预测方法
[Abstract]:Pre-tension is the main method to eliminate the residual stress in the aluminum alloy sheet, but the clamping of the clamping machine not only affects the effect of the residual stress at the end of the sheet, but also relates to the sawing quantity of the sheet after drawing. Rate of success and so on. Therefore, the finite element analysis method of ultimate pressure and slip factor is established by studying the key techniques such as constitutive model, boundary condition and failure criterion of aluminum alloy sheet. Secondly, by constructing the calculation function of the initial clamping length, the step size and the direction of the next value are determined according to the difference of the slip factor between the current value and the last value. If the slip factor is the same, the positive value will continue with the same step size, otherwise, the decreasing step size will be reversed, until the absolute value of the step size is within the threshold range, the algorithm for determining the minimum clamping length reverse step decline will be constructed. In this way, the training samples of neural network are obtained with the input of plate thickness and elongation. With the help of the nonlinear mapping ability of neural networks, a neural network prediction model with minimum clamping length is constructed through a limited group of training samples. The results show that the prediction error is less than 5%, which further verifies the rationality of the proposed deformation prediction model.
【作者单位】: 南昌航空大学航空制造工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51465045,51165039) 江西省自然科学基金资助项目(20161BAB206114)~~
【分类号】:TG359
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,本文编号:2295593
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