【摘 要】
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针对管材数控弯曲成形过程中多工艺参数耦合的特点,基于BP神经网络,结合多目标优化算法研究了弯曲成形工艺参数的优化方法。采用ABAQUS对管材数控弯曲过程进行有限元仿真,并
【机 构】
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武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室,汽车零部件技术湖北省协同创新中心
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针对管材数控弯曲成形过程中多工艺参数耦合的特点,基于BP神经网络,结合多目标优化算法研究了弯曲成形工艺参数的优化方法。采用ABAQUS对管材数控弯曲过程进行有限元仿真,并实验验证了结果的准确性。基于MATLAB平台,以芯棒直径、芯棒伸出量、防皱块与管材间摩擦系数等主要工艺参数为优化对象,以外壁减薄率、内壁增厚率（起皱）为优化目标,通过验证的数值模型获得样本数据,利用BP神经网络建立了优化对象和优化目标之间的映射关系,并采用多目标优化算法进行寻优求解,最后通过数值仿真实验验证了优化方法的准确性。结果表明：薄
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