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中国有色金属学报 2024年第7期34卷 2330-2342页

作者：陈岁繁王世杰戴光明王树飞李其朋何雄华浙江科技大学机械与能源工程学院杭州310000 无锡鸣石峻致医疗科技有限公司无锡214000 永康市迪迪科技有限公司金华321300

为了解决异形、薄壁特征零件在冲压成形过程中严重起皱、成形不足及能耗过高等问题,创新地建立了以压边力与摩擦因数为设计变量,以最大厚度、厚度减薄率和压边能耗为优化目标的ga-bp神经网络优化模型,并应用非支配排序遗传(NSga-Ⅱ)算... 详细信息

为了解决异形、薄壁特征零件在冲压成形过程中严重起皱、成形不足及能耗过高等问题,创新地建立了以压边力与摩擦因数为设计变量,以最大厚度、厚度减薄率和压边能耗为优化目标的ga-bp神经网络优化模型,并应用非支配排序遗传(NSga-Ⅱ)算法求解,获得了冲压成形过程中的最优工艺参数组合。结果表明,通过有限元仿真获得了最优工艺参数组合下的最大厚度、厚度减薄率和压边能耗分别为0.269 mm、15.8%、8720 J,分别改善了0.74%、3.06%和11.32%,有效地改善了异形薄壁零件的严重起皱、成形不足及能耗过高此等问题。

关键词：冲压变压边力 ga-bp优化网络 NSga-Ⅱ算法

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基于ga-bp模型与NSga-Ⅱ算法的工艺参数优化方法

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中国有色金属学报 2024年

作者：陈岁繁王世杰戴光明王树飞李其朋何雄华无锡鸣石峻致医疗科技有限公司永康市迪迪科技有限公司浙江科技大学机械与能源工程学院

为了解决异形、薄壁特征零件在冲压成形过程中严重起皱、成形不足及能耗过高等问题，创新地建立了以压边力与摩擦系数为设计变量，以最大厚度、厚度减薄率和压边能耗为优化目标的ga-bp神经网络优化模型，并应用非支配排序遗传（NSga-Ⅱ... 详细信息

为了解决异形、薄壁特征零件在冲压成形过程中严重起皱、成形不足及能耗过高等问题，创新地建立了以压边力与摩擦系数为设计变量，以最大厚度、厚度减薄率和压边能耗为优化目标的ga-bp神经网络优化模型，并应用非支配排序遗传（NSga-Ⅱ）算法求解，获得了冲压成形过程中的最优工艺参数组合。结果表明，通过有限元仿真获得了最优工艺参数组合下的最大厚度、厚度减薄率和压边能耗分别为0.269mm、15.8%、8720J，分别改善了0.74%、3.06%和11.32%，有效地改善了异形薄壁零件的严重起皱、成形不足及能耗过高此等问题。

关键词：冲压变压边力 ga-bp优化网络 NSga-Ⅱ算法

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