基于灰色理论和GA-BP的拉延筋参数反求

• 作者: 王新宝 王智 胡静 谢延敏
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联分析 拉延筋 反向传播神经网络 遗传算法 反求优化
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 材料科学与工程
• 页码范围: 44-50
• 页数: 7页
• 分类号: TG386
• 字数: 4245字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3901/JME.2013.04.044

摘要

采用灰色关联分析对影响拉延筋阻力的因子进行分析,获得主要的影响因子.利用拉丁超立方试验设计方法对主要因子进行取样,利用DYNAFORM软件对方盒件成形进行仿真,得到样本数据.以成形件中的减薄、增厚和主应变为输入,以拉延筋几何参数为输出,建立拉延筋参数的反求模型.利用遗传算法优化反向传播(Back propagation,BP)网络权值,通过与单纯使用BP进行映射得出的几何参数预测值进行比较,该模型的精度得到很大提高,表明基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化的BP神经网络的模型能极大提高预测能力.基于GA-BP模型,以拉延筋几何参数为输入,增厚为输出目标,利用训练好的优化权值,获得拉延筋几何参数与成形件增厚的非线性映射关系式,并再次利用遗传算法对其优化,获得最佳的拉延筋几何参数.通过比较优化前后的数值仿真结果,优化后的拉延筋能极大地提高板料成形性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢延敏	西南交通大学先进设计与制造技术研究所	31	255	10.0	14.0
2	王新宝	西南交通大学先进设计与制造技术研究所	8	105	6.0	8.0
3	胡静	西南交通大学先进设计与制造技术研究所	8	69	4.0	8.0
4	王智	西南交通大学先进设计与制造技术研究所	8	66	4.0	8.0