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采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模,提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子,改进了粒子群优化(PSO)算法,进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化,构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象,将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本,实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%,与未优化的BP神经网络等传统模型相比,预测精度最大提高了18.5%,计算时间可从1.5 h缩短至300 s,同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。 相似文献
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带状板材在受到冲压后,如果冲压工艺设计不合理,回弹会使板料的冲压结果达不到下一步安装工艺的要求。通过试验的方法,探求在无边压力的情况下板材的回弹问题,分别就板材性能、板料厚度、凸模圆角半径、凸凹模间隙、凹模跨度和摩擦因数等诸多因素对板料回弹的影响进行了分析,得出板材U形弯曲时回弹规律:凸凹模间隙越小,回弹就越小;随着凸凹模跨度的增大,回弹角增大;同一种板材,板材厚度越小,回弹就越大。研究结果有利于工业企业控制金属板材的回弹。 相似文献
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针对钛合金板材弯曲过程中的质量问题,尤其是回弹问题,提出了在弯曲过程中对凹模叠加一定方向、一定频率和振幅的超声振动辅助弯曲方法,选择受回弹影响较大的TC1钛合金板材进行了V型弯曲过程的研究。分析了超声振动频率、振幅、振动时间等对TC1钛合金板材弯曲力、弯曲回弹量的影响规律。研究结果表明,TC1钛合金板材在V型弯曲过程中叠加一定频率、振幅及振动时间的超声振动,可以有效降低板材的弯曲力,减小弯曲后的试件回弹量,从而有效地提高了钛合金板材的弯曲性能,同时验证了超声振动对于提高TC1钛合金板材弯曲成形性能的可行性。 相似文献
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管材弯曲成形的国内外研究现状及发展趋势 总被引:19,自引:0,他引:19
总结了近年来国内外学者和工程技术人员从理论分析、实验研究、有限元数值模拟方面着手对管材弯曲成形开展的大量研究工作和取得的研究进展 ,包括管材弯曲过程中的起皱和破裂分析、横截面变形以及卸载后的回弹分析和预测等 ,并阐述了管材弯曲成形研究的发展趋势。 相似文献
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王兴霞 《水利与建筑工程学报》2015,(2):99-102
针对三峡库区中砂岩进行了三轴加载试验,及不同应力路径的三轴卸荷试验。试验结果表明:与加载破坏相比,卸荷破坏岩样表现出较强的脆性。卸荷作用引起了岩样变形模量、内摩擦角、黏聚力等力学参数的劣化,从而导致岩样质量的降低。卸荷路径不同时卸荷阶段应力-应变曲线形态有很大区别。按照轴压、围压等速率减小的路径卸载,卸荷阶段应力-应变曲线呈下凹形态且出现回弹变形,回弹变形占卸荷段总变形的比例随初始围压值的增大而减小。更多还原 相似文献