【摘 要】
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目的解决冲压成形中工艺参数优化难的问题。方法以一种深腔型零件的冲压成形为例。首先,借助灰度关联分析法对有限元中的工艺参数进行分析,获取该零件冲压成形中影响成形质量的2个主要因素——冲压速度和压边力。其次,借助拉丁超立方抽样法对上述2个因素进行随机取样,并借助DYNAFORM软件对其进行逐一模拟。再次,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄作为输出,训练在MATLAB中建立的BP神经网络,并借助遗传算法对其进行寻优。结果最优成形压边力为1.372 MN,最优加载速度为1.5366 m/s。结论与神经网络遗传算
【机 构】
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航空工业西安飞机工业（集团）有限责任公司,北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京航空航天大学机械工程及自动化学院,天津天锻航空科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675029),四川省院校合作项目(2019YFSY0034)。
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目的解决冲压成形中工艺参数优化难的问题。方法以一种深腔型零件的冲压成形为例。首先,借助灰度关联分析法对有限元中的工艺参数进行分析,获取该零件冲压成形中影响成形质量的2个主要因素——冲压速度和压边力。其次,借助拉丁超立方抽样法对上述2个因素进行随机取样,并借助DYNAFORM软件对其进行逐一模拟。再次,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄作为输出,训练在MATLAB中建立的BP神经网络,并借助遗传算法对其进行寻优。结果最优成形压边力为1.372 MN,最优加载速度为1.5366 m/s。结论与神经网络遗传算
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