基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的變壓邊力優(yōu)化研究.pdf

1、沖壓成形是一項十分重要的零件制造方法，在汽車、飛機等工業(yè)領域得到了廣泛的應用，是工業(yè)制造領域中的重要組成部分。對于一些形體表面極為復雜的零部件來說，在生產(chǎn)過程中需要通過調(diào)整壓邊力大小來嚴格控制板料不同成形階段或區(qū)域位置的流動，從而減少甚至消除因流動速度差別過大而造成的拉裂、起皺和回彈等成形缺陷。
　　在一個新產(chǎn)品的開發(fā)過程中，需要通過反復地試模來獲得滿足生產(chǎn)要求的模具，其中經(jīng)常會因人為因素的緣故而造成整個模具的報廢，這無形中就增加

2、了制模成本和周期。將數(shù)值模擬和近似模型優(yōu)化技術(shù)應用到板料成形中，不僅可以極大縮短新產(chǎn)品的開發(fā)周期，而且能夠準確獲得最優(yōu)工藝參數(shù)組合?；诖耍疚慕Y(jié)合數(shù)值模擬和近似模型優(yōu)化技術(shù)，對板料成形中壓邊力進行了如下研究:
　　首先，在充分考慮板料成形拉裂、起皺和回彈等多目標情況下，采用灰色關聯(lián)分析的方法對影響板料成形的工藝參數(shù)進行關聯(lián)分析，獲得了各個因子與板料成形質(zhì)量的關聯(lián)度，通過比較關聯(lián)度，驗證了壓邊力的控制對提高板料成形質(zhì)量的重要性。<

3、br>　　其次，基于人工免疫算法，在保證種群多樣性的同時，為了提高收斂速度，將適應度概率與濃度抑制概率相結(jié)合，并加入精英交叉，改進了人工免疫算法搜索性能。依據(jù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理，將人工免疫算法用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中，獲得了較優(yōu)的中心和寬度參數(shù)，建立了一種基于人工免疫算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡近似模型。
　　最后，以NUMISHEET標準考題中的方盒和S梁作為研究對象，以變壓邊力作為設計變量，以板料成形后最大增厚、最大減薄為成形質(zhì)