盒形件智能化拉深变压边力控制规律及其预测

智能化拉深过程中压边力规律的实时预测是关键技术之一。选择非轴对称件中的锥壁盒形件为研究对象,通过数值模拟和试验对成形过程中压边力随凸模行程的变化规律进行研究,得到能够提高成形质量的较优压边力变化趋势,提出破裂临界压边力控制原理,并将前馈神经网络模型引入盒形件智能化拉深压边力控制规律的预测,预测结果与试验吻合较好,实现较优压边力规律的实时预测,为实现盒形件拉深成形过程的智能化控制奠定基础。

基于BP神经网络矩形盒件拉深成形变压边力的预测

针对板料拉伸过程中出现拉裂、起皱等缺陷,通过人工神经网络技术研究了变压边力对矩形盒件拉伸成形效果的影响。建立了有限元模型,利用仿真软件Dynaform及"固定间隙法"获取样本数据;通过建立网络模型并对其学习训练,利用训练好的网络模型展开了对板料拉伸成形过程中变压边力预测技术的研究,获取了理想的压边力控制曲线。预测结果是板料的最大减薄率为16.2%,最大增厚率为6.6%,精度符合要求。仿真结果表明,BP神经网络可以实现对板料拉深成形变压边力的预测。