汽车用钢铝异种材料的自冲铆接工艺智能优化

摘要：

为了提高钢铝异种材料的铆接强度和平整度,提出了神经网络与启发式算法相结合的工艺优化方法.分析了自冲铆接工艺流程,确定了铆接接头质量参数和影响接头质量的工艺参数.设计了铆接实验,采用单隐藏层神经网络对质量参数与工艺参数间的非线性关系进行拟合.经过分析,拟合误差符合正态曲线分布,且误差均值接近于0,误差标准差极小,说明单隐藏层神经网络的拟合效果较好.以增大铆接接头内锁值和减小头部高度为目标,建立了参数的优化模型.分析了惯性权重对粒子群算法的影响,提出了多子群粒子群算法的模型求解方法.经实验验证,优化后铆接接头的内锁值均值提高了15.86％,头部高度均值减小了15.38％,说明经过工艺优化可以有效地提高铆接接头的质量.

关键词：自冲铆接、工艺智能优化、钢铝异种材料、单隐藏层神经网络、多子群粒子群算法

所属期刊栏目：46

分类号：TG386(金属压力加工)

资助基金：广西交通职业技术学院2018年度院级自然科学哲学和人文社会科学研究重点项目JZY2018KAZ04

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：117-123