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基于薄板件装夹变形控制的夹紧点位置优化方法研究
引用本文:刘玉梅,姜兆亮,刘文平,李智,张晓东. 基于薄板件装夹变形控制的夹紧点位置优化方法研究[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2011, 0(7)
作者姓名:刘玉梅  姜兆亮  刘文平  李智  张晓东
作者单位:山东大学机械工程学院,济南,250061
基金项目:中国博士后自然基金,山东省优秀中青年科学家科研奖励基金
摘    要:对薄板件装夹变形控制问题进行了研究,分析了薄板件装夹变形控制的不足,提出了一种基于工件变形控制的装夹夹紧点位置优化方法--耦合BP神经网络与遗传算法.采用均匀试验设计表设计仿真方案,基于ABAQUS仿真数据建立了BP神经网络预测模型,结合该预测模型在夹紧点设定区域内构建优化数学模型,并用遗传算法进行优化.对优化后的结果进行了仿真验证.结果表明装夹变形明显减小.说明耦合BP神经网络与遗传算法的优化方法是可行的.

关 键 词:神经网络  遗传算法  夹紧点  变形

Research on Clamping-point Optimization Based on Control of the Deformation in Fixing Thin-walled Workpiece
LIU Yu-mei,JIANG Zhao-liang,LIU Wen-ping,LI Zhi,ZHANG Xiao-dong. Research on Clamping-point Optimization Based on Control of the Deformation in Fixing Thin-walled Workpiece[J]. Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique, 2011, 0(7)
Authors:LIU Yu-mei  JIANG Zhao-liang  LIU Wen-ping  LI Zhi  ZHANG Xiao-dong
Affiliation:LIU Yu-mei,JIANG Zhao-liang,LIU Wen-ping,LI Zhi,ZHANG Xiao-dong(School of Mechanical Engineering,Shandong University,Ji'nan 250061,China)
Abstract:
Keywords:artificial neural network  genetic algorithm  clamping point  deformation  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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