基于BP人工神经网络的板料自冲铆接的底切量仿真预测

摘要：

以AlMg3铝合金板料的自冲铆接作为研究对象,利用DEFORM-2D有限元软件与正交试验,对两层2 mm的AlMg3铝合金板料的自冲铆接过程进行有限元仿真,基于BP人工神经网络及仿真数据,对板料自冲铆接的成形质量进行仿真预测.以模具深度、 模具凸台高度、 模具宽度以及铆接速度为输入层,将底切量作为输出层,建立了4-11-1的3层BP人工神经网络.以仿真结果为样本进行反复的训练,得到BP人工神经网络的预测值,与有限元仿真值相比两者的最大误差为0.97％.此外,借助自冲铆接设备及安装模具,进行自冲铆接试验,试验值与BP人工神经网络预测值之间的相对误差为6.57％,验证了BP人工神经网络应用于板料自冲铆接成形质量预测的正确性与可靠性,为企业的实际生产提供重要的参考.

关键词：自冲铆接、铝合金板料、BP人工神经网络、正交试验、有限元仿真

所属期刊栏目：44

分类号：TG386(金属压力加工)

在线出版日期：2019-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-65