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采用人工鱼群算法与BP神经网络相结合的方法建立了分块压边力与成形质量的映射关系。首先以分块压边力为设计变量,通过基于最大最小原则的拉丁超立方取样设计方法抽取了BP神经网络的训练样本,并将通过仿真软件获得的成形质量指标作为BP神经网络的训练输出;其次通过人工鱼群算法优化的BP神经网络建立了分块压边力与成形质量的映射关系;然后采用粒子群算法对该映射函数关系式进行优化,得到最优分块压边力;最后将该最优分块压边力成形效果与整体压边力成形效果进行对比,结果表明成形效果大大改善。研究表明,采用该方法可以快速计算最优分块压边力,克服了分块压边力计算困难的缺点。 相似文献
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基于深度强化学习与有限元仿真集成的拉深成形控制 总被引:1,自引:0,他引:1
金属板材拉深过程中的压边力是决定成品质量的关键参数,传统压边力控制方法往往需要对高度非线性的拉深过程进行建模,导致其控制结果与实际存在较大偏差。提出一种基于深度强化学习与有限元仿真集成的金属板材拉深过程控制模型,利用深度神经网络强大的预测能力来提取拉深加工过程中的状态信息并进行可靠预测,结合强化学习的决策能力来进行压边力控制策略的学习优化,避免了精确系统动力学模型的拟合以及先验知识的获取。同时,针对板材拉深加工中常见的拉裂质量缺陷与起皱质量缺陷,建立拉深成形性能评价函数,为深度强化学习提供回报信号来指导学习过程,并利用有限元仿真构成深度强化学习的环境模型。试验表明,深度强化学习模型能够有效地进行压边力控制策略优化,有效提高产品质量。所提出的压边力控制模型利用无模型的深度强化学习,能避免拉深过程的系统模型拟合,可提高压边力控制策略的控制效果,同时结合循环神经网络能解决板材拉深加工过程中的部分可观察性问题。 相似文献
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对新型高强度相变诱发塑性钢TRIP600钢板拉深成形的行李箱内板进行研究,将获得的变压边力成形窗口分为若干段,通过数值模拟的方法得到行李箱内板成形质量与各段压边力之间的正交试验数据,经极差分析确定正交试验优化方案;以正交试验数据为训练样本,通过BP神经网络建立成形质量与各段压边力之间的非线性映射关系,并以此关系作为多目标遗传算法的适应度函数进行遗传算法优化,获得一组Pareto最优解集,实现了对行李箱内板成形窗口内压边力曲线的优化。优化结果表明,相比于正交试验优选方案,采用遗传算法和神经网络相结合的方法得到的优化方案成形零件时,能较大程度地提高行李箱内板的成形质量。 相似文献
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板料拉深过程中成形性能的优化是最重要的问题之一。通过有限元分析软件DYNAFORM对矩盒形件拉深成形过程进行模拟,研究了盒形件在整体压边圈恒压边力、分块压边圈恒压边力以及分块压边圈变压边力情况下的成形性能。模拟分析结果表明,分块压边下存在最优压边力分布,对每一分区加载随凸模位置变化的压边力类V型曲线,能最大程度的提高矩盒形件的拉深成形性能,为实现矩盒形件拉深过程的最优化提供思路,并在实践生产中指导复杂工件的工艺优化,最终改进工件的成形性能。 相似文献
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用Dynaform有限元仿真软件对汽车制动器螺旋底外壳件液压拉深成形过程进行了模拟,详细阐述了液压拉深成形仿真技术在制动器外壳件液压成形中的应用具体步骤,分析了压边力和液体压力对阶梯形件成形品质的影响。研究结果表明,合适的压边力和液体压力能防止制动器螺旋底外壳件拉深缺陷的发生。 相似文献
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针对5052铝合金半球形件成形质量问题,提出了采用覆板辅助的成形方法.研究过程中通过有限元仿真和实验相结合,分析了压边间隙和覆板材料性能对成形零件壁厚及成形质量的影响,优化了成形工艺参数.研究结果表明,选取相对合理的压边间隙,使用高强度、高延伸率的覆板辅助,可显著提高5052铝合金半球形件的成形质量. 相似文献
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