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期刊文章详细信息

基于神经网络遗传算法函数寻优与回弹补偿的汽车横梁成形优化    

Optimization of Automobile Crossbeam Forming Based on Neural Network Genetic Algorithm Function Optimization and Springback Compensation

  

文献类型:期刊文章

作  者:熊文韬[1] 刘剑[1] 黄兆飞[1] 孙元贵[2]

XIONG Wentao;LIU Jian;HUANG Zhaofei;SUN Yuangui(School of Materials Engineering,Chengdu Technological University,Chengdu 611730,China;Faculty of Mechanical and Electrical Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650500,China)

机构地区:[1]成都工业学院材料工程学院,四川成都611730 [2]昆明理工大学机电工程学院,云南昆明650500

出  处:《热加工工艺》

基  金:2018年四川省科技计划项目(重点研发类)(2018GZ0200);四川省教育厅重点项目(18ZA0016)

年  份:2019

卷  号:48

期  号:17

起止页码:68-74

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:利用神经网络遗传算法函数寻优结合回弹补偿法对某型汽车横梁进行了冲压成形工艺优化,以解决其严重的回弹缺陷。利用极差分析找出了影响回弹的两个主要因素:冲压速度和模具间隙;对其进行了拉丁超立方随机抽样,将抽样结果作为神经网络遗传算法函数寻优模型的数据基础。以两个主要因素作为输入量,最大回弹量作为输出量,构建了非线性映射关系。计算了预测结果的个体适应度值,以求出最大回弹量的最小值以及对应的冲压速度和模具间隙。最后,通过三次回弹补偿优化将回弹量降低至0.5 mm以下,达到了生产要求。

关 键 词:汽车横梁  拉延成形 回弹分析 回弹补偿 板料优化  

分 类 号:TG386]

参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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同被引文献:

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