基于人工神经网络的拼焊板成形极限图预测

作     者：陈水生 唐春红 CHEN Shui-sheng;TANG Chun-hong

作者机构：河南理工大学焦作454000 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 

基　　金：河南省教育厅科学技术研究重点项目(14A460013) 河南省科技攻关计划项目(142102210130) 

出 版 物：《塑性工程学报》 (Journal of Plasticity Engineering)

年 卷 期：2014年第21卷第4期

页      码：47-51页

摘      要：成形极限图(FLD)是评价金属板材成形能力的重要工具。为快速的建立拼焊板(TWB)成形极限图,建立基于人工神经网络(ANN)拼焊板FLD的预测模型。采用试验设计和有限元法获得训练样本,L-M算法对样本数据进行训练,建立了FLD预测模型并与物理试验结果对比。基于预测模型,分析了摩擦系数对拼焊板最小极限应变的影响。结果表明,基于ANN预测的拼焊板FLD与试验结果吻合,主应变的相对误差最大为8.71%。摩擦系数f对最小极限应变影响较大,f从0增大到0.12时,最小极限应变先增大后减小,并在摩擦系数f=0.06附近出现极小值。

主 题 词：拼焊板 成形极限图 人工神经网络 预测模型 

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：10.3969/j.issn.1007-2012.2014.04.010

馆 藏 号：203144259...