摘要：为提高折弯机的加工精度,以某100 t型折弯机及其配套机械补偿装置为研究对象,利用ANSYS Workbench有限元软件计算折弯机满载时的总挠度变形和机械补偿装置的挠度补偿,并根据总挠度补偿曲线对机械补偿装置的楔块进行优化设计,实现折弯机全长挠度补偿.结果表明,优化后折弯机的加工精度明显提高,试件角度平均误差减少了30′,直线度平均误差减少了0.27 mm.

摘要：采用基于DPSO算法优化BP神经网络(DPSO-BP)的机器学习算法建模,提出一种考虑材料参数和几何参数的V形自由折弯成形角度和回弹的预测方法。该方法主要引入非线性惯性权重改进粒子群(PSO)算法,进一步优化神经网络的初始权值和阈值,构建神经网络预测模型。以不同批号的SUS304不锈钢板料为研究对象,通过设计正交试验得到45个训练样本数据,验证所建立的预测模型的准确性。结果表明:采用DPSO-BP神经网络模型预测的成形角和回弹角的平均误差分别为0.150°和0.120°,与未优化的PSO-BP神经网络模型相比,预测的成形角和回弹角的平均误差明显减小,且计算耗时由14.0 min大幅缩短至0.8 min,同时实现了高预测精度和高计算效率。

摘要：本文以激光落料线随动装置为研究对象,使用三维软件PTC Creo建立随动装置的3D模型,利用ANSYS Workbench软件对其进行瞬态动力学分析,研究随动装置在变加速度状态下的结构强度和刚度,并对仿真结果进行分析,为随动装置的优化设计提供必要的理论参考。