基于BP神经网络的高强度钢纵梁的回弹预测模型的建立.pdf

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1、·信息技术·马云旺，等·基于BP神经网络的高强度钢纵梁的回弹预测模型的建立基于BP神经网络的高强度钢纵梁的回弹预测模型的建立马云旺，李文平(燕山大学车辆与能源学院。河北秦皇岛066004)摘要：以某新开发MPV高强度钢纵梁为研究对象，将压边力、摩擦系数和凹模圆角作为为试验因子，以选定截面线沿Y方向的最大位移为评价目标，建立了有限元仿真均匀试验设计方案，利用试验结果建立基于人工神经网络的回弹预测模型，并通过随机建立的仿真数据验证了其准确性。结果表明，可以将神经网络、有限元仿真和均匀试验结合起来用于板料冲压工艺参数的优化，并且可以明显缩短工艺参数的优化时间，提高了工艺设计效率。关键词：神经网

2、络；数值模拟；均匀设计；高强度钢中图分类号：TH12；TP391文献标志码：B文章编号：1671_5276(2010)03-0111-03ConstructionofaBPNeuralNetworkPredictionModelofHighStrengthSteelAutomotiveLongeron’SSpringbackMAYun—wang，LIWen—ping(YanshanUniverstiyVehiclesandEnergyCollege，Qinhuagdao066004，China)Abstract：Thetestmakesthehighstrengthsteelautomo

3、tivelongemnasreaseamhobject，takestheblankholderpressure，frictionalcoefficientanddiefilletastestfactorsandgetsthespringbackvaluealongY-'axisasevaluationobjectives．Unifom1designexperi·mentofFEsimulationmodelissetupbasingonwhatwe‘Meselected．Thenanetworkpredictionmodelofhighstrengthsteelauto-motivera

4、il’Sspringbackiscreated，beingbasedontheanalysisresults．Atlast，be~ercombinationofparametersisfoundbyusingthenetworkinthevicinityoftheoptimalcombinationofunifOrn1designexperiment．Theresultshavebeenprovedtobecorrectbyu。singFEMsimulation．Theresultshowsthattheneuralnetwork，numericalsimulationandunifor

5、mpilotprogramcanbecombinedtooptimizethestampingprocessparameters．Thetimeofparameters’optimizationwillbereducedobviously．Atthesametimethede-sign—eficiencycouldbegreatlyincreased．Keywords：neuralnetworknumericalsimulationun_fOrmpilotprogramhighstrengthsteel0前言为满足日益严格的汽车安全、节能及轻量化等性能要求，在车身结构中采用的高强度钢所占

6、比例越来越高。与普通低强度钢相比，成形高强度钢的回弹问题更加突出，回弹控制也更困难。应用有限元方法对板料成形进行仿真，获取板料成形的最佳工艺参数组合，是近年来汽车生产厂为减小新车型开发成本和缩短开发周期所采取的有效手段。但是由于影响板料成形的工艺参数多，参数不同值组合形成的组数多，相应仿真分析次数多，工艺分析人员工作量大。本文图1纵梁数模将以某新开发MPV高强度钢纵梁为研究对象(图1)，利用均匀设计确定工艺参数组合，获取BP神经网络训练样本；建立影响回弹3个主要因素的非线性网络模型，并验证模型的准确性；利用建立的网络模型优化工艺参数。1基于均匀设计的冲压试验及回弹仿真结果1．1回弹主要影

7、响因素的确定图2纵梁横截面影响板件回弹的主要因素主要包含两个方面，一作者简介：马云旺(I985一)，男，山东济宁人，燕山大学硕士研究生，研究方向为车身覆盖件的CAE分析。MachineBuilding8Automation，却r2010，39(2)：111～113·信息技术·马云旺，等·基于BP神经网络的高强度钢纵梁的回弹预测模型的建立个是材料本身的性能参数，如屈强比、厚向异性系数、硬化能测试系统获得。板料分别沿与轧制方向成0。、4