基于BP神经网络的高强度钢纵梁的回弹预测模型的建立.pdfVIP

· 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--0111-03 ConstructionofaBP NeuralNetworkPredictionM odelofHighStrength SteelAutomotiveLongeron’SSpringback MA Yun—wang，LIWen—ping (YanshanUniverstiyVehiclesandEnergyCollege，Qinhuagdao066004，China) Abstract：Thetestmakesthehighstrengthsteelautomotivelongemnasreaseamhobject，takestheblankholderpressure，frictional coefficientanddiefilletastestfactorsandgetsthespringbackvaluealongY-axisasevaluationobjectives．Unifom1designexperi· mentofFE simulationmodelissetupbasingonwhatwe M‘eselected．Thenanetworkpredictionmodelofhighstrengthsteelauto- motiverail’Sspringbackiscreated，beingbasedontheanalysisresults．Atlast，be~ercombinationofparametersisfoundbyusing thenetworkinthevicinityoftheoptimalcombinationof unifOrn1designexperiment．Theresultshavebeenprovedtobecorrectbyu。 singFEM simulation．Theresultshowsthattheneuralnetwork，numericalsimulationanduniform pilotprogram canbecombinedto optimizethestampingprocessparameters．Thetimeof parameters’optimizationwillbereducedobviously．Atthesametimethede- sign—efficiencycould begreatlyincreased． Keywords：neuralnetworknumericalsimulationun_fOrm pilotprogram highstrengthsteel 0 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