基于卷积神经网络的板料挤压成形力预测

• 作者: 赵震 沈大为 曹益旗 向华 庄新村
• 来源期刊: 锻压技术
• 关键词: 板料挤压 成形力 精冲 卷积神经网络 凸凹模形状
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 模型预测|MODEL PREDICTION
• 页码范围: 76-84
• 页数: 9页
• 分类号: TG376.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2021.09.008

摘要

板料挤压过程中的成形力计算是合理进行模具设计和压力机选择的重要依据.为了快速、准确地获取挤压力数值,提出了一种结合有限元仿真和卷积神经网络的板料挤压力预测模型.利用所建立的板料挤压有限元模型,结合知识模板技术,批量获取了不同工艺参数下的成形力数据集;在此基础上,针对凸凹模几何形状难以用参数统一表征的问题,以凸凹模的轮廓图像为直接输入量,基于凸、凹模基础形状类,采用混合卷积神经网络结构,构建了适用于不同工艺参数的挤压力预测模型.经过验证和评估,所建模型对于规则形状和组合形状板料挤压力均有较高的预测精度,可以满足工程计算的需求.