基于人工神经网络和遗传算法的封头成形工艺参数多目标优化

• 作者: 李雷 赵柏森
• 来源期刊: 锻压技术
• 关键词: 大型封头 NSGA-Ⅱ遗传算法 人工神经网络 冲压成形 帕累托前沿解集 多目标优化
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 板料成形|SHEET FORMING
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TG386.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2021.05.007

摘要

以DYNAFORM数值模拟、人工神经网络和NSGA-II多目标遗传算法为研究手段,以奥氏体不锈钢大型封头作为研究对象,将上下模间隙、下模圆角半径、拉延筋高度、拉延筋相对位置作为优化变量,将起皱、厚度不均匀性、回弹量作为优化指标,利用人工神经网络代表优化变量与优化指标之间的关系,采用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法优化人工神经网络,获得帕累托前沿解集.最后,从帕累托前沿解集中选取比较合适的解为:上下模间隙为10.99 mm、下模圆角半径为44.96 mm、拉延筋高度为39.97 mm、拉延筋相对位置为0.4,此时的起皱、厚度不均匀性、回弹量3个指标均较小且均衡.将这组最优工艺参数进行试验试制,得到了表面光滑、厚度均匀、无折皱以及回弹较小的封头构件.