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目的 解决冲压成形中工艺参数优化难的问题.方法 以一种深腔型零件的冲压成形为例.首先,借助灰度关联分析法对有限元中的工艺参数进行分析,获取该零件冲压成形中影响成形质量的2个主要因素——冲压速度和压边力.其次,借助拉丁超立方抽样法对上述2个因素进行随机取样,并借助DYNAFORM软件对其进行逐一模拟.再次,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄作为输出,训练在MATLAB中建立的BP神经网络,并借助遗传算法对其进行寻优.结果 最优成形压边力为1.372 MN,最优加载速度为1.5366 m/s.结论 与神经网络遗传算法预测相比,有限元结果的相对误差小于2%,零件试制结果的相对误差小于6%,该方法有较高的预测精度. 相似文献
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目的 针对一种小曲率铝合金框形件成形后回弹大和起皱问题,对其进行弯胀复合成形工艺的数值模拟研究。方法 基于DYNAFORM软件对成形过程进行仿真,并通过对比分析零件的最大减薄率及圆角处的贴膜度,得出该零件最大液室压力的最优值为20 MPa,并基于该参数进行壁厚分布及回弹的模拟分析,最后,通过现场试验对该成形方案进行验证。结果 通过采用弯胀复合成形工艺方法,该零件的最大回弹量控制在2 mm以内,零件整体成形质量较好,无破裂、起皱现象。结论 该种成形方法较刚性模压弯及主动式充液胀形更具优势,能够有效解决小曲率框形件回弹大及起皱问题。 相似文献
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