基于冲压回弹控制的A柱上边梁零件智能设计方法研究

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针对汽车车身超高强钢结构件冲压成形回弹显著的问题,基于TensorFlow机器学习框架,以A柱上边梁零件参数化特征为优化对象,建立总长、直弧比、半径等结构特征与扭转回弹之间的非线性函数模型,研究了A柱上边梁结构件智能设计方法.实验结果表明,当网络模型结构为13-12-1时,预测误差最小;可通过遗传算法优化神经网络参数提高神经网络的效率和准确率,将预测误差降低到3.4%;以扭转回弹为目标,基于遗传算法优化零件结构特征参数,并通过数值仿真实验验证了该优化方法的可靠性,实际仿真扭转回弹值与期望回弹值误差在5%以内,说明基于冲压回弹的A柱上边梁零件设计方法可行有效.
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