人工神经网络在塑性成形领域中的应用研究

在概述人工神经网络发展及应用的基础上,综述了国内外神经网络在塑性成形领域中应用的现状,着重介绍了板材成形和模具设计与制造方面应用神经网络的现状。利用人工神经网络实现了板材拉深成形智能化控制过程中摩擦系数的实时识别,并对其进行了实验证,结果表明,神经网络模型能够很好地解决板材拉深成形智能化控制过程中摩擦系数的实时识别问题,实现整个拉深化过程的智能化控制。最后指出了当前人工神经网络研究与应用中的不足之处及今后的研究方向。     

复合塑性成形新技术及其应用

介绍了几种复合塑性成形新技术,包括热锻冷锻复合技术、板料冲压冷锻复合技术、以及结合铸造和锻造特点开发出来的铸造锻造技术和半固态成形技术,以及它们在工业生产中的应用情况。     

有限元模拟在金属塑性成形中的应用

本文系统介绍了有限元法的发展现状和关键技术，结合实例说明了有限元模拟技术在塑性成形领域的具体应用，并对其存在的问题和发方向提出了自己的见解。     

微成形技术在塑性加工中的应用研究

快速增长的MEMS市场为微系统工程提供了广阔的发展和应用空间,对微金属零件的需求也日益增多,结合微成形技术和传统塑性加工方法,可以提高微零件精度和生产率,实现批量生产,但是也对微成形技术和塑性加工提出了新要求.尺度效应的影响使得微塑性成形成为一个全新的领域,传统的塑性加工理论无法继续使用.本文在介绍微成形概念的基础上、对其在塑性加工中的应用、进展以及研究方法进行了分析总结,并阐述了相关的关键技术.     

有限元模拟在金属塑性成形中的应用

本文系统介绍了有限元法的发展现状和关键技术 ,结合实例说明了有限元模拟技术在塑性成形领域的具体应用 ,并对其存在的问题和发展方向提出了自己的见解。     

润滑技术在超塑性成形加工中的应用

介绍了国内外超塑性成形加工中的润滑剂的品种、特点和使用方法及润滑机理和超塑性成形加工中摩擦的特点。     

三维有限元模拟技术在金属塑性成形中的应用

金属塑性成形过程是一个非常复杂的弹塑性大变形过程，有限元法是用于金属成形过程模拟中一种有效的数值计算方法。本文概括地介绍了弹塑性、弹粘塑性、刚塑性、刚粘塑性四种有限元法，系统地讨论了有限元模拟中的关键技术，即几何模型的建立、单元类型的选择、网恪的划分与重划分、接触和摩擦问题等技术，并结合实例说明了三维有限元模拟在金属塑性成形领域中的具体应用。最后，基于现存问题提出了自己的见解。     

有限元数值模拟在精密塑性成形中的应用

将有限元数值模拟应用于精密塑性成形，可以缩短产品开发周期、降低成本、提高产品质量，从而提高产品的市场竞争力。本文介绍了精密塑性成形技术和有限元数值模拟技术，以及有限元数值模拟在精密塑性成形中的国内外应用现状，并指出了该技术进一步的研究和发展方向。     

塑性有限元模拟技术在金属板料成形中的应用

板料塑性有限元模拟技术是冲压工程中的一项新技术，在我国还较落后。本文论述了板料塑性有限元模拟技术的优点及其力学特点，归纳总结了此项技术在国外的发展历史。本文旨在使国内同行了解国外的研究状况，以尽快缩短与国外的差距。     

累积叠轧焊强加工制备亚微米金属材料的研究

采用ARB(累积叠轧焊)的方法在多功能强力热轧机上对普碳钢Q235,L2纯铝分别进行了强加工试验,并利用电子万能材料试验机,SEM,TEM,EBSD等手段对材料力学性能、微观组织、缺陷进行了分析。结果表明,普碳钢材料的平均抗拉强度由385MPa提高到797.5MPa,平均晶粒尺寸减小到0.7μm;L2纯铝材料的抗拉强度由75.2MPa提高到190.44MPa,平均晶粒尺寸达到0.5μm;强加工引起的位错塞积对材料起到了强化作用。     

人工免疫算法及其在塑性加工中的应用

人工免疫系统是模拟自然免疫系统信息处理功能的一种智能方法,具有学习、自组织、记忆等进化学习机制。文章介绍了生物免疫系统信息处理机理;论述了多种人工免疫模型及一般的免疫算法结构和克隆免疫算法,并讨论了免疫算法与其他技术的融合;综述了现在各种人工免疫系统在工程方面的应用;对人工免疫系统在塑性加工领域的应用进行了展望与探讨。     

人工神经网络技术及其在板料成形智能化中的应用

本文在概述人工神经网络特性、BP网络模型及BP算法的基础上 ,对BP算法改进、训练样本及网络结构等相关技术进行了总结。重点综述了人工神经网络技术在板料成形专家系统、成形力预测、参数识别、智能控制、故障诊断、缺陷分析、板料成形性能研究和模具优化设计等板料成形智能化相关技术中的应用 ,探讨了应用中存在的问题 ,并展望其发展趋势     

基于理想形变理论的有限元逆算法在板料成形中的应用

基于理想形变理论,研究了金属板料成形的有限元逆算法,并开发了计算程序.采用线性三角形膜单元和厚向异性的刚塑性材料模型,计算了一个带凸缘的方盒形件,并与Dvnaform的一步逆向法和增量法的计算结果进行了比较.实例分析结果表明,在工程允许精度范围内,本文方法能够有效分析零件的成形性能.由于该方法计算速度快,所以可用于零件...     

板料成形中新型润滑方法研究

通过对板料成形两种润滑方式的分析，提出针对二者的作用机理，研究微米级粉体的隔离作用和纳米粉体的极压作用来得到新的润滑方法。利用拉深性能评定模拟试验机，证实了微米级粉体和纳米级粉体作为添加剂均有提高板料成形性能的作用，而二者的复合使用，则能进一步提高润滑性能。     

基于遗传算法和神经网络技术的板料拉深成形参数优化

结合数值模拟和人工神经网络技术．建立了板料拉深成形的加工参数（压边力和冲压速度）与其成形质量之间的映射关系，既保证了精度，又减少了数值模拟次数。在神经网络建模的基础上，利用遗传算法对板料拉深成形的加工参数进行了优化，通过实例可以看出，该方法具有较好的优化结果。     

薄板成形过程中变压边力的优化技术研究

介绍了国内外薄板成形过程中压边力3优化技术的主要研究方法，并讨论了研究过程所存在的主要问题和研究的发展方向。     

ALE有限元法在金属塑性成形领域的研究进展

任意拉格朗日-欧拉(Arbitrary Lagrangian-Eulerian,ALE)方法的出现及其在流体力学中的成功应用,使其在固体力学,尤其是金属成形领域受到广泛关注。文章对ALE方法在金属成形领域的应用和发展作了全面的回顾,分析了其中的关键技术、存在的技术难点以及未来的发展趋势。     

金属板料成形工艺CAD／CAM智能化集成研究

根据现行发展状况,探讨了金属板料成形CADCAE智能化集成的必要性和可行性,分析了其中要解决的一些关键技术,提出了实现CADCAE智能化集成的方法。     

金属塑性成形中摩擦模型的研究进展

详细论述了当前有关塑性成形摩擦建模现状的几点研究展望。摩擦是塑性成形中一项重要且复杂的边界条件,直接影响成形过程。鉴于目前塑性成形摩擦模型的发展状况,将它们分为经典摩擦模型、基于粘附理论的摩擦模型、引入相对滑动速度的摩擦模型、考虑表面粗糙度的摩擦模型和基于专用测试装置的摩擦模型等五类进行总结,并对各模型的构成、特点和适用范围进行了较为详细的论述。经典摩擦模型由于经典理论的自身不足,很难准确描述塑性成形中的摩擦行为;粘附理论从微观层面更好地解释了摩擦现象,General摩擦模型改善了摩擦模型适用性,但植入有限元程序较为困难;反正切修正提高了摩擦模型的可植入性,IFUM摩擦模型较为真实地反映了相对滑动速度的影响,这类模型已经作为商业化软件中的可选模型;与基于粘附理论的摩擦模型相比,考虑表面粗糙度的摩擦模型更细致地描述了真实接触表面对摩擦的影响。