国家自然科学基金(51005193)
- 作品数：20 被引量：92H指数：6
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- 相关领域：金属学及工艺一般工业技术理学更多>>
- 基于鱼群RBF神经网络和改进蚁群算法的拉深成形工艺参数优化被引量：6
- 2014年
- 针对基本蚁群算法只能应用于离散问题的缺陷,借鉴鱼群算法中人工鱼移动机制,提出了一种连续蚁群算法。为了减少板料成形工艺参数优化时间,建立工艺参数与成形目标之间的RBF神经网络近似模型。以板料成形中分块压边力为设计变量,以板料成形后增厚和减薄为成形目标,通过拉丁超立方抽样,运用Dynaform软件进行仿真以获得训练样本,基于人工鱼群算法建立分块压边力与成形质量间RBF神经网络近似模型,最后采用连续蚁群算法对该模型进行优化,获得最优分块压边力。并以油底壳零件为例进行工艺参数优化,通过与整体压边力对比,证明该方法可以有效提高成形件质量,并为快速计算最优分块压边力提供了依据。
- 田银谢延敏孙新强何育军
- 关键词：鱼群算法蚁群算法RBF神经网络
- 基于代理模型和参数不确定性的冲压件容差稳健设计被引量：1
- 2019年
- 为了提高冲压件的可靠性和稳定性,减少代理模型不确定性和参数不确定性对冲压产品质量的影响,需要进行稳健设计。提出了一种具有内外层结构的容差稳健模型,有效地降低了可控因素和不可控因素不确定性引起的质量波动。通过似然函数因素筛选法确定关键的可控因素和不可控因素,采用改进的贝叶斯估计对代理模型不确定性进行量化。以NUMISHEET93方盒件为研究对象进行稳健优化设计,利用目标函数和约束函数的均值、方差建立容差稳健模型。将稳健优化结果与忽略模型不确定性的优化结果分别进行蒙特卡洛模拟并对比。结果表明,综合考虑代理模型不确定性和参数不确定性的稳健设计方法能有效地提高冲压件的成形质量。
- 潘贝贝谢延敏岳跃鹏冯美强张飞
- 关键词：冲压件
- 基于小波神经网络和粒子群算法的铝合金板冲压回弹工艺参数优化被引量：10
- 2015年
- 针对铝合金复杂件冲压后出现的较大回弹缺陷,同时为减少冲压成形工艺参数的优化时间,使用有限元仿真软件DYNAFORM对冲压成形及回弹过程进行数值模拟,在确保数值模拟与试验结果基本一致的基础上,利用代理模型对回弹进行了优化研究。以NUMISHEET'96 S梁为研究对象,凸模圆角半径、凹模圆角半径、压边力、板料厚度作为影响因素,成形后最大回弹值作为成形目标,运用拉丁超立方抽样,通过数值仿真获得样本数据,建立影响因素与成形目标之间的小波神经网络代理模型,利用粒子群算法对该模型迭代寻优获得最优工艺参数。结果表明:小波神经网络能较好地描述板料工艺参数与回弹之间的映射关系,优化后成形件的回弹量大大减小。
- 孙新强谢延敏田银何育军
- 关键词：铝合金回弹小波神经网络粒子群算法
- 基于数值仿真和灰色关联分析法的高强钢弯曲回弹影响因素分析被引量：6
- 2012年
- 提出了一种有效的高强钢成形回弹因素分析方法。该方法将有限元分析方法和灰色关联度分析方法进行结合,以国际著名板料成形数值模拟会议NUMISHEET 2002的圆形件无约束自由弯曲为研究对象,建立了高强钢圆形弯曲件的有限元仿真模型,利用实验数据验证了该回弹模型的有效性。根据实验设计分析板料厚度、板料宽度、冲压速度等7个可能影响回弹的因素组合,通过有限元仿真,得到了仿真实验设计结果。运用灰色关联度法,分析了各参数对高强钢成形回弹的影响程度,获得了影响高强钢圆形件弯曲回弹的主要因素。
- 谢延敏王智胡静罗征志彭炼
- 关键词：高强钢回弹有限元仿真灰色关联分析
- 基于Dual-Kriging模型多目标稳健设计在板料拉深成形中的应用被引量：3
- 2013年
- 板料拉深成形工艺中,由于设计参数波动的影响,导致在传统最优工艺条件下成形件质量不够稳健。该文采用板料成形有限元仿真、代理模型,并结合稳健设计思想,提出基于Dual-Kriging模型的稳健设计方法。筛选影响成形质量的主要模具几何、工艺参数,并确定其相应波动范围;基于有限元仿真,运用Kriging模型,建立设计参数与成形质量的函数关系;根据参数波动情况,基于第一重Kriging模型以及Monte Carlo模拟,运用Kriging模型,建立设计参数与成形质量期望与方差的第二重模型;运用基于拥挤距离的粒子群算法,以及灰色关联分析进行多目标优化,完成设计参数的稳健设计。将该方法运用于NUMISHEET 93的方盒件拉深成形,与传统确定性优化设计相比,可有效减少成形质量的波动范围以及不确定性分析的计算量,提高成形件的稳健性。
- 胡静谢延敏王智王新宝
- 关键词：板料成形粒子群算法
- 基于SA-RBF神经网络的冲压成形拉延筋优化被引量：8
- 2017年
- 为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF(radical basis function)神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉延筋力作为输入变量,基于Spearman相关分析和拉丁超立方抽样抽取相关性系数较小的数据作为SA-RBF(simulated annealing-RBF)神经网络的训练样本;其次,将训练样本进行Dynaform数值仿真,以起皱缺陷和拉裂缺陷建立的成形质量评价函数为目标函数,通过SA-RBF神经网络建立等效拉延筋力与目标函数间的非线性映射关系;再次,利用NSGA-II算法对其进行求解得到Pareto最前沿,通过灰色关联分析理论确定最佳拉延筋力;第三,利用优化的拉延筋力对翼子板成形进行数值仿真分析,成形极限图结果表明,优化后的成形件起皱显著减少,而且塑性变形更加均匀,提高了成形质量.
- 谢延敏唐维黄仁勇熊文诚卓德志
- 关键词：拉延筋模拟退火算法RBF神经网络
- 基于改进灰色神经网络模型的板料成形缺陷预测研究被引量：10
- 2013年
- 为了准确预测和减少板料成形过程中可能出现的缺陷,提出了一种改进的灰色神经网络预测模型。该模型利用BP神经网络辅助灰色预测模型进行预测。其中,灰色模型进行粗预测,神经网络模型修正其误差,再通过寻找最佳权值以优化灰色模型中微分所对应的背景值,进而得到精度更高的灰色神经网络模型。以国际著名板料成形数值模拟会议NUMISHEET’93的方盒件拉深为例,运用改进的灰色神经网络模型,预测其拉裂和起皱。结果表明,改进的灰色神经网络模型具有很高的预测精度,相比于未改进的灰色神经网络模型,预测结果更加准确和稳定。
- 王智谢延敏胡静王新宝
- 关键词：神经网络
- 基于Foley参数法反算三次NURBS曲线的算法研究被引量：3
- 2012年
- 非均匀有理B样条(NURBS)方法已成为定义工业产品几何形状的唯一数学描述方法。工程实践中,常需要通过曲线已知的一批型值点反算曲线。针对三次NURBS曲线反算问题,采用矩阵形式来表示三次NURBS曲线,由已知的型值点及其权因子,利用Foley参数法确定节点矢量,并推导出以抛物条件即贝塞尔条件作为边界条件构造附加方程,反算出三次NURBS曲线的控制点及其权因子。曲线拟合结果表明,该方法生成的插值曲线具有良好的光滑性,很好地适用于工程实践。
- 隆强谢延敏杨川
- 关键词：反算控制点权因子
- 基于动态RBF代理模型的板料本构参数反求研究被引量：1
- 2014年
- 提出基于动态RBF代理模型和粒子群算法相结合反求板料本构参数的方法。板料冲压回弹所涉及的材料本构参数有弹性模量、强度系数、硬化指数以及各向异性系数等。通过反求获取准确的材料参数,提高回弹模拟精度。以numisheet'96 S梁为例,通过正交试验设计和灰色关联分析,筛选出影响板料回弹量的主要材料参数作为反求变量,以某截面Z向回弹量试验值与仿真值之差为目标,进行优化,从而反求出相应的材料本构参数。结果表明,通过反求得到的材料参数进行S梁回弹模拟,所得结果与试验值更加接近,并且保证反求效率。将S梁拐角两个截面IE、JD主应变试验结果与仿真结果进行对比,表明反求结果的有效性,也说明该方法的可行性。
- 乔良宋小欣谢延敏王杰王新宝
- 关键词：冲压回弹灰色关联分析代理模型
- 基于响应面法的板料成形容差稳健设计被引量：3
- 2014年
- 为了增加板料产品的使用寿命和稳定性,降低不可控因素的波动,需要进行稳健设计。传统的稳健设计没有考虑可控因素和不可控因素之间的交互作用,导致板料产品的稳健性不能得到保证。结合响应面法和容差稳健模型,综合考虑可控因素和不可控因素的交互作用,以NUMISHEET93方盒件为例对其进行稳健优化设计。采用中心复合设计方法创建包含可控因素与不可控因素交叉的响应面模型,利用目标函数和约束函数的均值、方差建立含交互作用的容差稳健模型,将优化结果与确定性优化结果分别进行蒙特卡洛模拟并对比。结果表明,成形件的稳健性有显著提高,说明该稳健性优化方法在板料成形领域可行。
- 王杰谢延敏乔良王新宝
- 关键词：板料成形响应面法稳健设计
