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期刊文章详细信息

基于BPNN神经网络的板材V型折弯回弹预测模型    

Prediction model of V-shaped bending springback of sheet metal based on BPNN neural network

  

文献类型:期刊文章

作  者:管志平[1] 李金钊[1] 韦钦洋[1] 赵泼[1]

GUAN Zhi-ping;LI Jin-zhao;WEI Qin-yang;ZHAO Po(Superplastic and Plastic Research Institute,Jilin University,Changchun 130022,China)

机构地区:[1]吉林大学超塑性与塑性研究所,吉林长春130022

出  处:《塑性工程学报》

基  金:国家重点研发计划(2018YFB1309203);吉林省科技厅项目(20200401030GX)。

年  份:2022

卷  号:29

期  号:8

起止页码:1-10

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对板材V型自由折弯工艺,首先合理地选择13个回弹影响因素,采用拉丁超立方进行实验设计,基于V型折弯回弹的有限元分析,建立对应不同因素组合的回弹数据大规模样本。通过平均冲击值法对13个回弹影响因素进行敏感性分析,确定影响较为显著的前7个因素。然后,通过遗传算法与反向传播神经网络相结合的方法(GA-BPNN)分别构建了考虑13因素和7因素的板材折弯回弹预测模型。经板材V型折弯实验及有限元模拟结果验证,考虑13因素的回弹预测模型比考虑7个敏感因素的回弹预测模型具有更高的预测精度,说明基于GA-BPNN算法的折弯回弹建模应全面合理地考虑回弹影响因素。

关 键 词:自由折弯  回弹 人工神经网络 预测模型  

分 类 号:TG302]

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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