基于神经网络的板料冲压回弹预测系统的研究

文中以NUMISHEET’93标准考题中U形板料作为研究对象,将正交试验法和数值模拟法结合,产生各工艺参数组合下的冲压回弹量,以这些仿真试验结果作为神经网络的训练样本,在NeuroSolution软件环境下建立输入为工艺参数、输出为冲压回弹量的神经网络模型预测模型,以测试样本验证模型的预测精度作为反馈信息,构成闭环系统。该方法为板料冲压工艺参数的优化提供了有效的工具。     

基于几何回弹量补偿的模具型面修正方法

根据回弹机理,提出了一种基于几何回弹量补偿的模具型面修正方法,在此基础上开发了模具型面修正程序,并以类似U形件作为研究对象,在Dynaform软件中进行了冲压回弹模拟,将结果输入修模程序得到点云文件并导入Surfacer软件,将CAE网格节点数据转化为CAD点云数据,最后完成模具型面的CAD设计。