CAJ | 학술논문

万方数据

中国有色金属学报（英文版） 중국유색금속학보（영문판）
TRANSACTIONS OF NONFERROUS METALS SOCIETY OF CHINA
2013年 4期 1061-1071 ,共11页

韩飞%莫健华%祁宏伟%龙睿芬%崔晓辉%李中伟

한비%막건화%기굉위%룡예분%최효휘%리중위

板材渐进成形(ISF)%回弹预测%有限元法(FEM)%人工神经网络(ANN)%粒子群优化(PSO)算法闆材漸進成形(ISF)%迴彈預測%有限元法(FEM)%人工神經網絡(ANN)%粒子群優化(PSO)算法
판재점진성형(ISF)%회탄예측%유한원법(FEM)%인공신경망락(ANN)%입자군우화(PSO)산법
incremental sheet forming (ISF)%springback prediction%finite element method (FEM)%artificial neural network (ANN)%particle swarm optimization (PSO) algorithm

在板材渐进成形工艺中,回弹是影响板材渐进成形件质量的一个重要因素.为了设计板材渐进成形过程中的工具路径,精确地预测和控制回弹很有必要.利用三维弹塑性有限元模型模拟渐进成形工艺,并将回弹角的模拟结果与实验结果进行比较,结果吻合得很好,说明本有限元模型是有效的.提出一种耦合人工神经网络和有限元法的技术(FEM-PSONN)模拟并预测不同工艺参数下制件的回弹量,利用粒子群优化算法优化神经网络模型的权重和阈值.神经网络根据有限元模拟计算的样本库进行训练,结果表明利用FEM-PSONN模型能更准确地预测回弹.
재판재점진성형공예중,회탄시영향판재점진성형건질량적일개중요인소.위료설계판재점진성형과정중적공구로경,정학지예측화공제회탄흔유필요.이용삼유탄소성유한원모형모의점진성형공예,병장회탄각적모의결과여실험결과진행비교,결과문합득흔호,설명본유한원모형시유효적.제출일충우합인공신경망락화유한원법적기술(FEM-PSONN)모의병예측불동공예삼수하제건적회탄량,이용입자군우화산법우화신경망락모형적권중화역치.신경망락근거유한원모의계산적양본고진행훈련,결과표명이용FEM-PSONN모형능경준학지예측회탄.