论文部分内容阅读
通过数值模拟与神经网络技术对拼焊板盒形件拉深成形过程中的压边力预测问题进行研究.运用数值模拟分析压边力加载形式对拼焊板盒形件成形性能的影响,找到一种较优的变压边力加载方式.建立适用于拼焊板盒形件拉深成形压边力预测的BP神经网络模型.采用遗传算法对神经网络模型进行优化,在基因选择过程中加入精英保留策略,最终通过基于遗传算法优化的神经网络模型获取了理想的压边力曲线,用以预测随拉深行程变化的压边力数值,为实现智能化冲压奠定了技术基础.