基于BP神经网络的单点渐进成形回弹预测

通过数值模拟与BP神经网络对单点渐进成形AZ31B镁合金方锥件的回弹进行了预测。首先采用ABAQUS数值模拟软件对方锥件成形过程进行了模拟,研究了成形角、成形温度、压下量对板料侧壁和底部的回弹的影响。再通过正交试验获取不同参数组合下的回弹数据并作为样本数据,在MATLAB软件中对BP神经网络进行训练,将预测结果与实验结果进行了对比。     

基于数值模拟的方锥件侧壁和底部回弹分析

针对AZ31B镁合金材料的方锥件的侧壁和底部回弹问题,利用Abaqus有限元软件,采用单因素实验法,研究了成形角、成形温度、下压量和板料底面面积这4种因素,对成形件的侧壁和底部回弹量的影响。结果表明:如果下压量越大、成形角越大,那么成形件侧壁回弹量越大;成形件底面积越大,成形件底部回弹量越大;如果成形温度越高,那么成形件侧壁的回弹量越小,反之亦然。成形件侧壁最大回弹量均发生在成形深度约为14～18 mm的位置,也就是成形深度中间偏下的位置,其回弹值在1.2～2.1 mm之间;成形件底部的最大回弹量出现在板料中心,其回弹值在0.6～1.1 mm之间。