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轴对称件智能拉深系统中的神经网络参数识别 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了轴对称拉深件的材料性能参数和摩擦系数实时识别前馈神经网络,采用LM算法优化网络,将参数识别精度提高到一个新水平,为智能化拉深成形的。实时预测和实时控制这两个基本要素提供了前提保证,为实现整个拉深成形过程的智能化控制奠定基础。 相似文献
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板材冲压成形的智能化控制技术 总被引:20,自引:5,他引:20
板材冲压成形智能化是一项涉及控制科学、计算机科学和板材塑性成形理论等领域的综合性新技术。该技术的研究已有十几年的历史, 但主要是集中在V 型弯曲的回弹控制方面。直至90 年代初, 才开始对筒形件拉深的智能化控制进行探索性研究。该技术的研究带动了数据库、神经网络及模糊控制等技术在板材成形领域中的应用, 并提出了一系列新的研究课题 相似文献
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以油箱端盖作为分析对象,借助DYNAFORM仿真软件,对油箱端盖的拉深成形过程进行数值模拟,并通过拉深成形试验验证可知,板料最大减薄率与最大增厚率的试验值与模拟值之间的相对误差分别为9.26%与8.32%,验证了有限元模型的正确性。结合正交试验,进行有限元仿真试验的设计,基于BP人工神经网络,对板料的成形质量进行仿真预测。选择冲压速度、模具间隙以及压边力作为输入层,将板料成形的最大减薄率作为输出层,建立了3-11-1的3层BP人工神经网络。通过BP人工神经网络的训练与测试得知:BP人工神经网络仿真预测值与数值模拟值之间的相对误差为2.15%,验证了BP人工神经网络应用于油箱端盖拉深成形质量仿真预测的正确性。 相似文献
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