基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的筒形件拉深成形極限的應(yīng)用研究.pdf

1、把人工智能技術(shù)和方法引入沖壓成形領(lǐng)域是當(dāng)前沖壓成形研究的一個熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦腦神經(jīng)傳遞信息的方式而建立起來的一種人工智能的方法，它是一種分布式的并行處理系統(tǒng)，其處理結(jié)果以權(quán)值形式分布存儲在矩陣中。通過這種網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)任意的非線性輸入輸出映射關(guān)系，具體的映射關(guān)系體現(xiàn)在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元之間的分布連接權(quán)上，由于網(wǎng)絡(luò)具有很強的自適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力以及魯棒性和容錯能力，它不僅可以替代許多復(fù)雜耗時的傳統(tǒng)算法，并且由于它對信息的處理更加接

2、近于人的思維活動習(xí)慣，為解決非線性系統(tǒng)模擬和未知模型的預(yù)測提供了新途徑。 拉深是沖壓板料成形工藝中最典型、最復(fù)雜的一種成形工藝，也是應(yīng)用最廣的一種沖壓工藝。對于拉深工藝，極限拉深系數(shù)[m]的確定是一個很重要的問題。坯料的極限拉深系數(shù)是一種重要的沖壓性能指標(biāo)，它是決定拉深工藝方法的基本依據(jù)。筒形件是典型的軸對稱拉深件，在拉深過程中材料的變形雖然相對簡單，但是在生產(chǎn)過程中，由于影響因素很多(包括工件材料本身性能以及各個工藝參數(shù))，且

3、各種因素之間相互制約，故如何準(zhǔn)確地計算筒形件拉深極限就成為一個復(fù)雜的非線性多因子問題，要真正準(zhǔn)確預(yù)測筒形件極限拉深系數(shù)也是一個非常復(fù)雜的課題。本次作者提出了采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法預(yù)測筒形件極限拉深系數(shù)，為確定筒形件極限拉深系數(shù)給出了一個新思路。本文在對筒形件極限拉深系數(shù)影響因素的詳盡分析基礎(chǔ)上建立了一個三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，運用該網(wǎng)絡(luò)模型得到了較好的預(yù)測效果，具有較高的精度，足以滿足工程設(shè)計計算要求。研究結(jié)果表明，對于多參數(shù)耦合問題，人工