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Prediction of cross-tension Strength of Self-Piercing Riveted Joints Using Finite Element Simulation and XGBoost Algorithm

引用

Chinese Journal of Mechanical Engineering 2021年第2期34卷 168-178页

作者： Jianping Lin Chengwei Qi Hailang Wan Junying Min Jiajie Chen Kai Zhang Li Zhang School of Mechanical Engineering Tongji UniversityShanghai 201804China Pan Asia Technical Automotive Center Shanghai 202106China

Self-piercing riveting(SPR)has been widely used in automobile industry,and the strength prediction of SPR joints always attracts the attention of *** this work,a prediction method of the cross-tension strength of SPR joints was proposed on the basis of finite element(FE)simulation and extreme gradient boosting decision tree(XGBoost)*** FE model of SPR process was established to simulate the plastic deformations of rivet and substrate materials and verified in terms of cross-sectional dimensions of SPR *** residual mechanical field from SPR process simulation was imported into a 2D FE model for the cross-tension testing simulation of SPR joints,and cross-tension strengths from FE simulation show a good consistence with the experiment *** on the verified FE model,the mechanical properties and thickness of substrate materials were varied and then used for FE simulation to obtain cross-tension strengths of a number of SPR joints,which were used to train the regression model based on the XGBoost algorithm in order to achieve prediction for cross-tension strength of SPR *** show that the cross-tension strengths of SPR steel/aluminum joints could be successfully predicted by the XGBoost regression model with a respective error less than 7.6%compared to experimental values.

关键词： Self-piercing riveting Joint strength cross-tension Finite element modeling Machine learning

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