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智能化拉深过程中材料性能参数实时识别是关键技术之一。盒形件拉深难以用精确的力学模型来描述，文章引入基于LM算法的神经网络模型对材料参数进行识别，并仔细研究了在盒形件拉深过程中的适用性。针对盒形件提出了拉深初期采用恒定压边识别的方案，并采用平均值和去除奇异数据的方法大幅度地减小了识别误差，在该文的样本数据范围内，4种材料性能参数的最大识别误差在2％以内，为实现整个拉深成形过程的智能化控制奠定了基础。