基于神经网络和粒子群算法的管材弯曲工艺参数优化

针对弯管成形质量受多个工艺参数耦合影响的问题,提出基于神经网络和粒子群算法相结合的工艺参数优化方法。以压模压力、压模助推力、芯轴间隙、芯轴伸出量作为优化对象,以壁厚减薄率、横截面畸变率和起皱值最小为优化目标,通过神经网络构建优化对象和优化目标之间的非线性函数关系,并以此作为粒子群优化算法的适应度函数,实现管材弯曲的多目标工艺参数优化,最后进行了理论分析和实验验证。