【摘要】：預(yù)拉伸是消除鋁合金板材內(nèi)淬火殘余應(yīng)力的主要方法,但拉伸機(jī)夾鉗對(duì)板材兩端的夾持不僅影響著板材端部殘余應(yīng)力的消除效果,而且還涉及到拉伸后板材的鋸切量、成材率等問題。因此,通過研究鋁合金板材預(yù)拉伸本構(gòu)模型、邊界條件、失效準(zhǔn)則等關(guān)鍵技術(shù),建立了極限下壓量和滑移因子的有限元分析方法。其次,通過構(gòu)造初始夾持長(zhǎng)度的計(jì)算函數(shù),以一定步長(zhǎng)正向從初始夾持長(zhǎng)度繼續(xù)取值,根據(jù)當(dāng)前值與上一次取值之間滑移因子的差異,確定下一次取值的步長(zhǎng)及其方向;若滑移因子相同則以相同步長(zhǎng)繼續(xù)正向取值,否則以遞減的步長(zhǎng)反向取值,直至步長(zhǎng)的絕對(duì)值在閾值范圍之內(nèi),構(gòu)建最小夾持長(zhǎng)度反向步長(zhǎng)遞減的確定算法,以此獲得板材厚度、伸長(zhǎng)率為輸入的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本。借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,通過有限組的訓(xùn)練樣本,構(gòu)建了最小夾持長(zhǎng)度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。將預(yù)測(cè)值與相應(yīng)的有限元仿真值進(jìn)行比較,結(jié)果表明預(yù)測(cè)誤差在5%以內(nèi),進(jìn)一步驗(yàn)證建立的工件變形預(yù)測(cè)模型具有合理性。
[Abstract]:Pre-tension is the main method to eliminate the residual stress in the aluminum alloy sheet, but the clamping of the clamping machine not only affects the effect of the residual stress at the end of the sheet, but also relates to the sawing quantity of the sheet after drawing. Rate of success and so on. Therefore, the finite element analysis method of ultimate pressure and slip factor is established by studying the key techniques such as constitutive model, boundary condition and failure criterion of aluminum alloy sheet. Secondly, by constructing the calculation function of the initial clamping length, the step size and the direction of the next value are determined according to the difference of the slip factor between the current value and the last value. If the slip factor is the same, the positive value will continue with the same step size, otherwise, the decreasing step size will be reversed, until the absolute value of the step size is within the threshold range, the algorithm for determining the minimum clamping length reverse step decline will be constructed. In this way, the training samples of neural network are obtained with the input of plate thickness and elongation. With the help of the nonlinear mapping ability of neural networks, a neural network prediction model with minimum clamping length is constructed through a limited group of training samples. The results show that the prediction error is less than 5%, which further verifies the rationality of the proposed deformation prediction model.
【作者單位】： 南昌航空大學(xué)航空制造工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51465045,51165039) 江西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(20161BAB206114)~~
【分類號(hào)】：TG359

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本文編號(hào)：2295593