本文選題：型材 + 回彈預測��； 參考：《華南理工大學學報(自然科學版)》2015年02期

【摘要】：設計了用于三維拉彎成形的、可重構的柔性模具,并采用支持向量回歸機和有限元模擬對柔性三維拉彎成形的回彈進行預測.使用有限元法分析了對回彈量影響較大的6個因素(包括材料參數(shù)、幾何參數(shù)和工藝參數(shù)),以及它們對回彈的影響趨勢.選用這6個參數(shù)設計有限元三維拉彎模擬實驗,并用模擬結果訓練和檢驗支持向量回歸機回彈預測模型.通過與廣泛應用的神經網絡預測方法的預測值和有限元模擬試驗結果的比較,檢驗該回彈預測模型的準確性.研究發(fā)現(xiàn),該模型與神經網絡相比具有更高的準確度,在試驗中根據(jù)該模型預測的回彈量對模具型面進行相應的補償,可以有效地減小回彈和形狀偏差.
[Abstract]:A reconfigurable flexible die for 3D bending is designed, and the springback of flexible 3D bending is predicted by support vector regression machine and finite element simulation. Using the finite element method, six factors (including material parameters, geometric parameters and technological parameters) which have a great influence on the springback amount are analyzed, and the trend of their influence on the springback is also analyzed. These six parameters are selected to design the finite element three-dimensional tension and bending simulation experiment, and the results of simulation are used to train and test the springback prediction model of support vector regression machine. The accuracy of the springback prediction model is verified by comparing the prediction value with the widely used neural network prediction method and the finite element simulation test results. It is found that the model has higher accuracy than neural network. The springback and shape deviation can be effectively reduced by compensating the die surface according to the springback predicted by the model.
【作者單位】： 大連理工大學汽車工程學院∥工業(yè)裝備結構分析國家重點實驗室;吉林大學材料科學與工程學院;
【基金】：國家工信部重點產業(yè)振興和改造技術專項(吉工信投資[2011]350)~~
【分類號】：TG306

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1882427