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文檔簡介
1、本文選取的研究對象為汽車曲面翻邊件,其中包括曲面伸長翻邊和曲面壓縮翻邊。按照工廠原有工藝進行生產(chǎn)時,由于其伸長翻邊部分的材料變形復雜、厚度分布不均勻,導致該區(qū)域的外緣材料會發(fā)生破裂,經(jīng)過工廠修改模具后仍然存在較高廢品率,生產(chǎn)效率不高,浪費大量人力、物力成本。
為解決該曲面翻邊件沖壓成形時局部破裂的缺陷,結合產(chǎn)品的結構和成形特點,提出翻邊彎曲復合加工的預成形方案。利用有限元分析技術對工廠原有方案進行數(shù)值模擬,對比實際出現(xiàn)缺陷
2、,數(shù)值模擬結果高度吻合實物。隨后對提出的預成形及曲面翻邊的先翻邊后彎曲、先彎曲后翻邊、一步成形等三種傳統(tǒng)成形方式進行數(shù)值模擬,通過選取特征點的形式對比不同成形方式下零件關鍵部位應力應變變化情況,表明該曲面翻邊件成形過程受力情況復雜,受到成形方式的影響應力應變變化不同,這些最終都會影響成形質(zhì)量。
針對曲面翻邊件出現(xiàn)的缺陷問題,在采用數(shù)值模擬的基礎上建立了以預成形角度、凹模圓角、摩擦系數(shù)、凸凹模間隙為影響因素的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡
3、的曲面翻邊件成形質(zhì)量預測的數(shù)學模型。通過正交試驗安排試驗方案,并對方案進行數(shù)值模擬,獲取相關參數(shù)后對已經(jīng)建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練。隨后安排四種成形方案進行數(shù)值模擬,利用這四組數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡模型進行測試,測試結果對比數(shù)值模擬結果后表明該模型正確、有效性,能夠為預測和優(yōu)化曲面翻邊件成形質(zhì)量提供有效的手段。
采用遺傳算法與訓練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行耦合,通過遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的模糊函數(shù)關系式進行尋優(yōu),獲得各參數(shù)組合后進行數(shù)值模擬
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