拉深成形變壓邊力神經(jīng)網(wǎng)絡預測技術研究.pdf

1、隨著板料拉深成形技術的飛速發(fā)展，人工智能技術與塑性成形技術的結合越來越受到重視。人工神經(jīng)網(wǎng)絡作為智能技術的一支新生科學，通過自身具有高度的自響應性和自學習能力等優(yōu)點解決了許多復雜的擬合性問題，能夠為非線性模型的優(yōu)化、預測等問題提供良好的解決途徑。
　　拉深成形作為塑性加工領域中一種典型的加工技術，其中壓邊力對毛坯拉深成形效果有非常顯著的影響，能夠理想地實現(xiàn)對壓邊力實時預測和控制是生產(chǎn)優(yōu)質拉深件的必要條件。但在實際生產(chǎn)中壓邊力與眾多

2、因素都有關聯(lián)，各因素對其影響程度不盡相同，且各因素間也存在聯(lián)系。在板料拉深成形過程中，如何準確地預測變壓邊力的變化規(guī)律成為了一個復雜的非線性問題。
　　首先，本文構建了矩形盒拉深成形時壓邊力作用的模型，依據(jù)塑性成形理論和板料拉深原理，分析了矩形盒拉深成形的特點和其幾種典型的失效形式，進而提出了判定失效的方法和衡量的標準；確定了板料拉深成形變壓邊力的安全極限圖，詳細推導了矩形盒拉深成形法蘭區(qū)域起皺及角部拉裂的臨界壓邊力公式，并對影響

3、臨界壓邊力的因素作了分析。
　　再者，在對矩形盒拉深過程中，利用DYNAFORM對幾種典型的壓邊力加載方式展開了仿真分析，通過對模擬結果總結對比，獲取了理想的變壓邊力加載模式，并在此基礎上進行了數(shù)據(jù)樣本的篩選工作。
　　然后，依據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論、基本公式和基本方法，建立了神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，鑒于科研條件和樣本的特性，采取了“固定間隙法”獲取了樣本數(shù)據(jù)，通過對網(wǎng)絡模型訓練學習，成功預測出了矩形盒拉深成形時較優(yōu)的變壓邊力加