基于BP人工神经网络的板料自冲铆接的底切量仿真预测

• 作者: 周琦
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自冲铆接 铝合金板料 BP人工神经网络 正交试验 有限元仿真
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 板料成形
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TG386
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2019.08.010

摘要

以AlMg3铝合金板料的自冲铆接作为研究对象,利用DEFORM-2D有限元软件与正交试验,对两层2 mm的AlMg3铝合金板料的自冲铆接过程进行有限元仿真,基于BP人工神经网络及仿真数据,对板料自冲铆接的成形质量进行仿真预测.以模具深度、 模具凸台高度、 模具宽度以及铆接速度为输入层,将底切量作为输出层,建立了4-11-1的3层BP人工神经网络.以仿真结果为样本进行反复的训练,得到BP人工神经网络的预测值,与有限元仿真值相比两者的最大误差为0.97％.此外,借助自冲铆接设备及安装模具,进行自冲铆接试验,试验值与BP人工神经网络预测值之间的相对误差为6.57％,验证了BP人工神经网络应用于板料自冲铆接成形质量预测的正确性与可靠性,为企业的实际生产提供重要的参考.