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华南理工大学学报自然科学版:矩形截面型材三维拉弯成形回弹预测

2020-09-01
摘要:通过与广泛应用的神经网络方法预测结果和试验结果的比较,检验该回弹预测模型的准确性。研究发现,该模型与神经网络相比具有更高的准确度,在试验中根据该模型预测的回弹量对模具形面进行相应的补偿,可以有效的减小回弹和形状偏差。

  摘 要: 设计了用于三维拉弯成形的可重构的柔性模具,并采用支持向量机回归机和有限元模拟对柔性三维拉弯成形的回弹进行预测。通过有限元分析对回弹预测影响较大的六个因素对回弹的影响趋势,因素中包括材料参数、几何参数和工艺参数。选用这6个参数设计有限元三维拉弯模拟实验,并用有限元模拟得到的结果训练支持向量机回归回弹预测模型。

  通过与广泛应用的神经网络方法预测结果和试验结果的比较,检验该回弹预测模型的准确性。研究发现,该模型与神经网络相比具有更高的准确度,在试验中根据该模型预测的回弹量对模具形面进行相应的补偿,可以有效的减小回弹和形状偏差。

  来源:《华南理工大学学报自然科学版》2015年第2期

  作者:滕菲,梁继才,张万喜,王雪,高嵩

  下为正文:

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