基于BP神经网络的车身U形类冲压件成形回弹预测

基于MATLAB平台,将BP神经网络和数值模拟技术应用于冲压回弹预测中。采用三层BP神经网络建立基于变压边力的回弹预测数学模型,由正交实验法安排模拟实验组合,采用有限元软件进行冲压过程的数值模拟,并把端点处的Z向回弹量作为模型目标值。将模拟结果作为神经网络的输入样本对训练网络并建立网络知识源,得到了输入为工艺参数、输出为冲压回弹量的神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性。实验表明：将神经网络与正交实验、数值模拟三者结合用于板料冲压参数优化可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,同时在数值模拟实验次数一定的条件下,能获得比单纯使用正交实验和数值模拟方法更为精确的结果。     

加热温度对AZ31镁合金连续挤压组织与性能的影响

采用连续挤压方法,开展AZ31镁合金工艺试验,研究加热温度对挤出产品微观组织和力学性能的影响。结果表明,加热温度对AZ31镁合金组织影响明显,坯料室温挤压时,产品的芯部组织均匀细小,而表层的晶粒大小不均。随着加热温度的升高,微观组织的均匀程度提高。当坯料加热到450℃时,挤出产品芯部的晶粒有长大的趋势。连续挤压后的晶粒相比坯料显著细化,这是由于坯料在连续挤压过程中经历了多种变形,使晶粒得到细化。随着加热温度的升高,抗拉强度增加,伸长率变化不大,这是由于温度的适当提高,使再结晶充分,晶粒均匀程度提高。     

挤压轮转速对AZ31镁合金连续挤压显微组织的影响

在250型连续挤压机上对挤压态AZ31镁合金进行连续挤压试验,观察比较挤压前后在纵截面上的组织变化,并研究挤压轮转速对AZ31镁合金显微组织的影响.结果表明:经过连续挤压后,AZ31镁合金晶粒得到细化;随着挤压轮转速的提高,在产品心部区域的晶粒尺寸逐渐增大;当挤压轮转速为7.0 r/min时产品的表层和心部区域的显微组织趋于均匀.