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基于遗传算法和神经网络技术的板料拉深成形参数优化
英文标题:Process parameters optimization of sheet metal forming in drawing process based on the technology of genetic algorithm and artificial neural network
作者:潘江峰 钟约先 袁朝龙  
单位:清华大学先进成形制造教育部重点实验室 清华大学先进成形制造教育部重点实验室 清华大学先进成形制造教育部重点实验室 北京100084 北京100084 北京100084 
关键词:遗传算法  神经网络  压边力  冲压速度 
分类号:TG386.3
出版年,卷(期):页码:2006,31(6):44-46
摘要:
结合数值模拟和人工神经网络技术,建立了板料拉深成形的加工参数(压边力和冲压速度)与其成形质量之间的映射关系,既保证了精度,又减少了数值模拟次数。在神经网络建模的基础上,利用遗传算法对板料拉深成形的加工参数进行了优化,通过实例可以看出,该方法具有较好的优化结果。
Based on the combining of numerical simulation and artificial neural network,the mapping relations of process parameters and sheet metal forming quality in drawing process are established.It has enough precision and less times of numerical simulation.Based on the artificial neural network model,several process parameters of sheet metal forming in drawing process are optimized using genetic algorithm.The test results show that the algorithm has a good optimization effect.
基金项目:
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参考文献:
[1]吴建军,周维贤.板料成形性基础[M].西安:西北工业大学出版社,2004.
[2]闻新,周璐,王丹力,等.MATLAB神经网络应用设计[M].北京:科学出版社,2000.
[3]熊辉,赵英凯,丁瑶君.基于神经网络的遗传算法优化及其应用[J].南京化工大学学报,2000(7):21 24.
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