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摘要:
以汽车踏板横梁为研究对象,结合数值模拟技术与GRNN神经网络对零件翻边过程中的回弹情况进行预测.首先采用Autoform对踏板横梁翻边过程进行模拟,并与相同参数下实际零件回弹角进行对比,验证模拟结果的准确性和可替代性.再通过设计正交试验获取不同参数组合下各检测点的回弹角数据作为样本数据,并在MATLAB中对GRNN神经网络进行训练.为保证预测精度,设置多组光滑因子进行训练,发现光滑因子为0.1时,网络具有最优的逼近性能和预测性能,并作为最终网络模型进行检验.通过预测结果与真实结果进行对比,发现预测误差最大为4.3%,满足生产要求.研究表明,GRNN神经网络对板料翻边回弹预测既具有较高效率,又具有较高的精度.
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文献信息
篇名 汽车踏板横梁翻边过程中的回弹预测
来源期刊 锻压技术 学科 工学
关键词 踏板横梁 GRNN神经网络 回弹预测 MATLAB 回弹角 光滑因子 数值模拟
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 板料成形
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TG386
字数 2649字 语种 中文
DOI 10.13330/j.issn.1000-3940.2017.11.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱兴元 武汉理工大学材料科学与工程学院 28 119 4.0 10.0
2 沈洪喆 武汉理工大学材料科学与工程学院 2 2 1.0 1.0
3 石文华 武汉理工大学材料科学与工程学院 2 4 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
踏板横梁
GRNN神经网络
回弹预测
MATLAB
回弹角
光滑因子
数值模拟
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
锻压技术
月刊
1000-3940
11-1942/TG
大16开
北京市海淀区学清路18号
2-322
1958
chi
出版文献量(篇)
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18
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34654
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