基于BP神经网络的镁合金轮毂旋转挤压工艺

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以镁合金轮毂挤压成形工艺为研究对象,采用有限元分析软件DEFORM-3D对其成形工艺进行模拟.为使制件成形效果达到最佳,选取凸模冲压速度、凹模旋转速度、成形温度作为输入层,以成形后制件的损伤值和应变标准差为输出层,通过构建关于工艺参数的BP神级网络对输入、输出层参数关系进行拟合.并采用遗传算法,基于构建的神经网络寻求最优解.得出最优参数组合为:凸模冲压速度为5.0 mm·s-1、凹模旋转速度为30 r·min-1、成形温度为380℃,采用最优参数进行试模,制件成形效果良好,与预测结果基本一致,验证了有限元模拟和优化的正确性,为实际生产提供指导.
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