基于BP人工神经网络的油箱端盖拉深成形仿真预测

• 作者: 刘奎武 姜海林 李兵 高鹏
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 油箱端盖 BP人工神经网络 拉深成形 正交试验 数值模拟
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TG385
• 字数: 2086字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2017.11.033

摘要

以油箱端盖作为分析对象,借助DYNAFORM仿真软件,对油箱端盖的拉深成形过程进行数值模拟,并通过拉深成形试验验证可知,板料最大减薄率与最大增厚率的试验值与模拟值之间的相对误差分别为9.26%与8.32%,验证了有限元模型的正确性.结合正交试验,进行有限元仿真试验的设计,基于BP人工神经网络,对板料的成形质量进行仿真预测.选择冲压速度、 模具间隙以及压边力作为输入层,将板料成形的最大减薄率作为输出层,建立了3-11-1的3层BP人工神经网络.通过BP人工神经网络的训练与测试得知:BP人工神经网络仿真预测值与数值模拟值之间的相对误差为2.15%,验证了BP人工神经网络应用于油箱端盖拉深成形质量仿真预测的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘奎武	江苏食品药品职业技术学院机电工程学院	38	94	6.0	8.0
2	李兵	江苏食品药品职业技术学院机电工程学院	18	23	3.0	4.0
3	姜海林	淮阴工学院机械与材料工程学院	25	55	5.0	7.0
4	高鹏		2	13	2.0	2.0