| 基于自适应GA-ANN的拉延筋阻力优化 |
| |
| 引用本文： | 黄玉萍,王波,阮锋.基于自适应GA-ANN的拉延筋阻力优化[J].西北轻工业学院学报,2008,26(1):24-29. |
| |
| 作者姓名： | 黄玉萍 王波 阮锋 |
| |
| 作者单位： | 华南理工大学机械工程学院,广东广州510641 |
| |
| 摘 要： | 以某汽车的侧壁板的拉深成形为例,研究了基于神经网络的拉延筋阻力(DBRF)的优化和拉延筋反向设计方法.以反映拉深成形效果的参数最大等效应力、最大等效应变和板厚最大减薄率作为神经网络的输入参数,记为:x1,x2,x3.以拉延过程中不同位置拉延筋的拉延阻力为输出参数,利用Dynaform进行有限元分析,为神经网络提供训练样本,利用训练好的神经网络模型对给定的成形性能指标进行计算,从而获得了优化的拉延筋阻力分布状态,表明根据等效拉延筋阻力的解析模型结合优化算法可以反求拉延筋几何参数.为了克服BP算法训练神经网络具有收敛速度慢和易于陷入局部最优的缺陷,采用遗传算法(GA)训练神经网络,以提高网络计算精度.针对简单遗传算法(SGA)采用固定交叉率和变异率在处理非线性问题时效果不好的缺陷,作者在进行遗传运算时采用自适应交叉率和变异率,组成自适应GA-ANN以提高训练算法的收敛速度和求解精度.有限元仿真实验证明,通过这种方法进行DBRF优化有利于提高板料的成形质量和稳定性,利用该方法获得的设计参数可以对实际设计起到重要的指导作用.
|
| 关 键 词： | 拉延筋阻力 神经网络 自适应 反向设计 drawbead restraining force neural network adapative inverse design 自适应 拉延筋 阻力优化 ADAPTIVE BASED OPTIMIZATION RESTRAINING FORCE results finite element simulation show effectiveness approach automobile side wall panel procedure industrial applications accuracy fast |
| 文章编号： | 1000-5811(2008)01-0024-06 |
| 修稿时间： | 2007年11月24 |
DRAWBEAD RESTRAINING FORCE OPTIMIZATION BASED ON ADAPTIVE GA-ANN |
| |
| HUANG Yu-Ping,WANG Bo,RUAN Feng.DRAWBEAD RESTRAINING FORCE OPTIMIZATION BASED ON ADAPTIVE GA-ANN[J].Journal of Northwest University of Light Industry,2008,26(1):24-29. |
| |
| Authors: | HUANG Yu-Ping WANG Bo RUAN Feng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | drawbead restraining force neural network adapative inverse design |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
