双面渐进成形工艺参数优化及减薄率的预测

作     者：张澧桐 田雨 顾鹏 张鑫 ZHANG Litong;TIAN Yu;GU Peng;ZHANG Xin

作者机构：长春理工大学机电工程学院吉林长春130022 长春设备工艺研究所吉林长春130000 

基　　金：吉林省科技发展计划项目重点研发(JJKH20220732KJ) 

出 版 物：《制造技术与机床》 (Manufacturing Technology & Machine Tool)

年 卷 期：2024年第7期

页      码：131-138页

摘      要：渐进成形的减薄率是衡量成形件质量的重要指标。文章采用Box-Behnken设计实验方案进行试验,分析了刀具直径D、层间距Δz、成形角α和板厚t对减薄率的影响,并得到试验最优的参数组合。建立了工艺参数到减薄率的BP神经网络模型,用数据训练集训练网络,计算测试集减薄率预测模型的精度。针对BP神经网络平均误差大(6.42%)的问题,用粒子群算法(PSO)优化了BP神经网络模型参数,使预测误差降低到2.24%。PSO-BP神经网络模型可以有效预测工艺参数和减薄率的关系。

主 题 词：双面渐进成形 减薄率 智能神经网络 粒子群算法 正交试验 

学科分类：080503[080503] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19287/j.mtmt.1005-2402.2024.07.019

馆 藏 号：203128558...