基于正交试验和人工神经网络的冲压工艺参数优化

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5、ubmittedtoTheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofControlEngineeringChongqingInstituteofGreenandIntelligentTechnology,UniversityofChineseAcademyofScience,摘要摘要冲压成形作为一种非常重要的制造技术，在汽车、电子、化工、航空航天、轻工和国防等工业中都有着普遍的应用。薄板金属冲压

6、成形受到材料性能、毛坯和模具外形结构、摩擦以及压边力大小等诸多因素的影响，加之各影响因素对冲压质量的耦合作用，使得研究参数间的合理比配，对提高板料成形质量、降低生产成本具有极其重要的作用,因此历来是国内外相关研究领域的热点问题。课题以某型号药用铝合金8011瓶盖为研究对象，针对瓶盖顶部凸环内壁处拉深变薄率较高，生产中安全裕度不够的问题，通过将正交试验设计、有限元冲压数值模拟和人工神经网络相结合应用的方法，综合评估了冲压过程中各主要参数对冲压件成形质量的影响，并最终通过神经网络寻优，得到最优参数配比。本文首先对零件进行拉深工艺分析，并通过电

7、子拉伸试验机（BTM5104）对铝合金8011进行单向拉伸试验，获得了材料相关力学参数。然后应用正交试验科学的设计有限元数值仿真方案，对主要拉深工艺参数进行初步优化，得到了各参数搭配的优方案。在正交试验优化的基础上，通过人工神经网络作进一步参数优化。推导了BP神经网络的数学模型，在MATLAB中建立了5输入1输出的三层BP人工神经网络：以正交表中试验数据作为优质数据库；用待优化工艺参数为输入；零件最小厚度为输出；Sigmoid函数为传递函数。神经网络训练完成后，经验证预测结果误差在2%以内。最终，由此BP神经网络在MATLAB中进行海量样

8、本寻优，得出最优工艺参数搭配，其结果优于正交试验所确定的参数组合。经实际生产验证，说明基于神经网络的铝瓶盖拉伸工艺参数优化可行有效。关键词：人工神经网络；正交试验；有限元数值模拟；参数优化；拉