基于BP神经网络矩形盒件拉深成形变压边力的预测
本文选题:人工神经网络 切入点:矩形盒件 出处:《锻压技术》2015年11期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对板料拉伸过程中出现拉裂、起皱等缺陷,通过人工神经网络技术研究了变压边力对矩形盒件拉伸成形效果的影响。建立了有限元模型,利用仿真软件Dynaform及"固定间隙法"获取样本数据;通过建立网络模型并对其学习训练,利用训练好的网络模型展开了对板料拉伸成形过程中变压边力预测技术的研究,获取了理想的压边力控制曲线。预测结果是板料的最大减薄率为16.2%,最大增厚率为6.6%,精度符合要求。仿真结果表明,BP神经网络可以实现对板料拉深成形变压边力的预测。
[Abstract]:In view of the defects such as tensile crack and wrinkle during sheet metal drawing, the influence of variable blank holder force on the forming effect of rectangular box was studied by artificial neural network technology. The finite element model was established. The simulation software Dynaform and "fixed gap method" are used to obtain the sample data, and by establishing the network model and learning and training it, using the trained network model, the research on the prediction technology of variable blank holder force in sheet metal drawing process is carried out. An ideal control curve of blank holding force is obtained. The predicted result is that the maximum thinning rate of sheet metal is 16.2 and the maximum thickening rate is 6.6. The simulation results show that the BP neural network can realize the prediction of sheet metal drawing deformation blank holder force.
【作者单位】: 长春工业大学机电工程学院;
【基金】:吉林省省级经济结构战略调整引导资金专项项目(20141131)
【分类号】:TG386;TP183
【参考文献】
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,本文编号:1614881
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