【摘 要】
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针对渐进成形中板料严重减薄、易开裂和尺寸精度差及成形效率低等问题,采用BP神经网络建立了优化目标和工艺参数之间的非线性映射关系。然后利用多目标遗传算法(NSGA-II)实现
【机 构】
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福州大学至诚学院,福州大学机械工程及自动化学院,
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针对渐进成形中板料严重减薄、易开裂和尺寸精度差及成形效率低等问题,采用BP神经网络建立了优化目标和工艺参数之间的非线性映射关系。然后利用多目标遗传算法(NSGA-II)实现方锥件渐进成形工艺参数的优化。结果表明,采用BP神经网络与多目标遗传算法能很好地优化渐进成形工艺参数,提高零件成形质量。
In order to solve the problems of severe thinning, easy cracking and poor dimensional accuracy and low forming efficiency in progressive forming, BP neural network was used to establish the nonlinear mapping relationship between the optimization target and the process parameters. Then the multi-objective genetic algorithm (NSGA-II) is used to optimize the process parameters of progressive cone forming. The results show that using BP neural network and multi-objective genetic algorithm can well optimize the progressive forming process parameters and improve the forming quality of parts.
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