作者：李大永; 罗应兵; 尹纪龙; 彭颖红翻边成形性能伸长解析计算零件有限元仿真工艺参数人工智能训练样本人工神经网络
摘要：为了预示曲面翻边成形性能,采用有限元仿真、解析计算与人工神经网络的方法对V型零件翻边成形进行了分析.通过建立有限元模型研究了工艺参数对成形性能的影响;基于全量塑性理论及膜应变假定,推导了轴对称情况的解析计算模型;以数值模拟结果作为训练样本,建立了V型翻边成形性能预测的BP神经网络模型.研究结果表明:工艺条件对翻边成形有较大影响,其中以张角的影响最为显著;解析模型计算简便,但是只适用于零件张角较小以及相对翻边高度较小的情况;有限元仿真与人工智能相结合的BP人工神经网络模型可以快速有效地预测翻边成形性.
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