【摘 要】
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板料塑性性能参数的确定是板材成形理论研究中一个重要问题,所采用的材料参数准确与否直接影响到成形过程模拟的准确性.板料材料参数的确定方法通常采用单向拉伸实验.这一传
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板料塑性性能参数的确定是板材成形理论研究中一个重要问题,所采用的材料参数准确与否直接影响到成形过程模拟的准确性.板料材料参数的确定方法通常采用单向拉伸实验.这一传统方法的缺点是仅考虑了虑了单向应力状态,实验中所能在到的均匀所能达到的均匀变形远小于实际成形中的变形程度.而在板料实际盛开有过程中,板料通常处于复杂应力状态,变形程度也比单拉实验中的均匀变形大得多.为克服上述不足,该文提出了一种应用神经网络、有限元模拟和实验相结合的参数识别模型.采用了具有双向应力状态的板料拉伸试件,利用BP是经网络实现了度件拉伸变形过程中载荷、位移曲线与材料性能参数之间的映射关系,从而可以得到双向应力状态和大变形条件下的材料参数.神经网络的训练样本由有限元模拟获得.研究中对三种材料:08AL、不透钢、LY12M进行了实验验证,由该方法可以方便地得到其材料参数.在有限元模拟中的应用表明:对于08AL和LY12M这两种材料,采用该方法得到材料参数进行有限无模拟时,得到与实验更为吻合的结果.
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