基于BP神经网络的管材数控弯曲多参数优化方法研究

• 作者: 严勇 吴超 胡志力
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 管材数控弯曲 BP神经网络 多目标优化算法 工艺参数优化
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 131-137
• 分类号: TG386.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2015.06.027

摘要

针对管材数控弯曲成形过程中多工艺参数耦合的特点,基于BP神经网络,结合多目标优化算法研究了弯曲成形工艺参数的优化方法.采用ABAQUS对管材数控弯曲过程进行有限元仿真,并实验验证了结果的准确性.基于MATLAB平台,以芯棒直径、芯棒伸出量、防皱块与管材间摩擦系数等主要工艺参数为优化对象,以外壁减薄率、内壁增厚率(起皱)为优化目标,通过验证的数值模型获得样本数据,利用BP神经网络建立了优化对象和优化目标之间的映射关系,并采用多目标优化算法进行寻优求解,最后通过数值仿真实验验证了优化方法的准确性.结果表明:薄壁管数控弯曲有限元数值模拟结果与实验数据吻合较好,可以为神经网络提供准确可靠的训练样本;BP神经网络结合多目标优化算法可以有效地对弯曲工艺参数进行优化;优化的工艺参数有效地改善了弯曲管材内侧起皱和外侧减薄.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡志力	武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室	25	70	4.0	7.0
3	吴超	武汉理工大学现代汽车零部件技术湖北省重点实验室	10	79	6.0	8.0
6	严勇		2	18	2.0	2.0