拼焊板具有提高生产效率、降低生产成本、节约能源、适应环保、增加安全性等优势，在汽车工业中受到越来越多的重视。但是由于拼焊板薄厚两板间存在着厚度差，使得两边的应力应变有很大的不同，存在破裂、起皱、焊缝移动和回弹等问题。目前国内外对于拼焊板的破裂、起皱和焊缝移动等问题作了较为详细的研究，但对于回弹问题的研究较少。随着汽车制造精确度的提高、特别是我国汽车行业开展的2mm工程，对于拼焊板的回弹的研究就显得越来越重要。本文就在压边力作用下，针对具有纵向焊缝的拼焊板U形件的回弹问题进行了以下研究：1．针对厚度组合为1.2／0.8mm具有纵向焊缝的差厚拼焊板，在有压边力作用下的弯曲回弹进行了数值模拟和试验研究。研究了压边力大小及分布对拼焊板回弹和焊缝移动的影响。结果表明，压边力大小及分布对拼焊板回弹有着重要的影响，而且拼焊板回弹和焊缝移动存在着交互作用；通过增加压边力大小及适当地调整其分布可以达到减小回弹的目的。2．综合考察和评价了多个工艺参数对拼焊板回弹的影响。通过正交表安排试验，对具有纵向焊缝的差厚拼焊板的弯曲成形进行了数值模拟试验，并取得试验结果。从而研究了不同工艺参数对拼焊板弯曲回弹的影响程度，结果表明，除了压边力外的其他工艺参数如焊缝位置、凹模圆角半径、凸凹模间隙等参数对拼焊板回弹控制同样起到不可忽略的作用。3．建立了基于人工神经网络的工艺参数与拼焊板回弹量之间的非线性映射关系。利用正交试验获得的数据作为神经网络的训练样本，得到输入为工艺参数、输出为拼焊板回弹量的神经网络模型，并通过检验样本检验了神经网络模型的准确性，为参数优化及回弹预测做好准备。4．基于神经网络和正交试验的拼焊板回弹分析和工艺参数优化。在工艺参数的取值范围之内，用神经网络模型代替数值模拟试验，得出各个工艺参数对拼焊板回弹的影响趋势；结合正交设计法，对工艺参数进行优化。5．研究了人工神经网络在拼焊板弯曲回弹预测中的应用。利用人工神经网络强大的非线性映射能力，在训练样本的取值范围之内，给定一组工艺参数组合可以得到一个回弹量。正交试验和神经网络相结合在拼焊板回弹预测及工艺参数优化上的应用，在保证精度的前提下，明显节省了工艺制定的时间，提高了工艺设计的效率。