【摘 要】
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拉伸是板料冲压成型的关键工艺,回弹是拉伸过程中的控制难点。笔者以板料拉伸为对象,选择材料各项异性系数、硬化指数、压边力、摩擦系数、及凹模圆角为试验参数,借助正交试
【机 构】
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浙江大学机械与能源工程学院,浙江交通技师学院
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拉伸是板料冲压成型的关键工艺,回弹是拉伸过程中的控制难点。笔者以板料拉伸为对象,选择材料各项异性系数、硬化指数、压边力、摩擦系数、及凹模圆角为试验参数,借助正交试验工具,进行了冲压成型数值模拟试验,并在此试验基础上建立了基于BP神经网络的回弹预测模型。针对BP算法的不稳定性,易陷入局部最优值的缺陷,设计了一种基于蚁群算法的BP网络优化算法,该优化算法融合了蚁群算法的全局性能、启发式优点和神经网络的泛化性能。利用该算法建模并将其应用于冲压成型回弹预测,结果表明：此模型可将预测误差控制在5%以内,满足工业应用
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