基于神经网络的拉深力智能化预测系统

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结合塑性力学理论、正交试验法及神经网络技术建立了精确计算杯形件拉深力的智能化预测系统。根据Hill的各向异性理论导出了新的计算杯形件拉深过程中拉深力变化的理论公式 ,并求出了最大拉深力。应用正交试验法分析了各工艺参数对最大拉深力的影响。针对在应用BP网络时遇到的两个关键问题进行了讨论并提出了解决方案。应用人工神经网络技术把理论公式与试验数据结合在一起建立了智能化预测系统。 Based on the theory of plastic mechanics, orthogonal test and neural network, an intelligent prediction system for accurately calculating the drawing force of cup is established. Based on Hill ’s theory of anisotropy, a new theoretical formula for calculating the variation of the drawing force during cup drawing is derived and the maximum drawing force is obtained. The influence of various process parameters on the maximum drawing force was analyzed by orthogonal test. Two key problems encountered in the application of BP network are discussed and solutions are proposed. Artificial neural network technology to combine the theoretical formula and experimental data to establish an intelligent forecasting system.
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