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期刊文章详细信息

基于BP神经网络的薄板成形回弹仿真预测    

Numerical prediction of springback in sheet metal forming based on BP neural network

  

文献类型:期刊文章

作  者:王晓莉[1] 穆瑞[1] 张咏琴[1]

机构地区:[1]连云港职业技术学院机电工程学院,江苏连云港222006

出  处:《锻压技术》

基  金:连云港市中小企业技术创新项目(CK1411)

年  份:2016

卷  号:41

期  号:6

起止页码:146-149

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2014、CAS、CSA、CSCD、CSCD_E2015_2016、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:基于薄板成形回弹正交试验的设计,利用Dynaform仿真软件对薄板成形回弹进行数值模拟,仿真结果表明:薄板弯曲成形高度随着模具间隙以及弯曲半径的增大而逐渐减小,随着冲压速度以及摩擦系数的增加而不断增大。以模具间隙、弯曲半径、冲压速度以及摩擦系数为输入层,将薄板弯曲成形高度作为输出层,建立4-12-1的3层BP神经网络。基于正交试验数据进行BP神经网络的训练与测试,BP神经网络预测值与有限元模拟值的误差为2.053%。此外,利用薄板成形模具进行试验验证,试验值与BP神经网络预测值的误差为11.87%,从而验证了BP神经网络的可靠性。

关 键 词:薄板冲压 成形回弹 BP神经网络 正交试验 数值模拟

分 类 号:TP183] TG386]

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同被引文献:

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