【摘 要】
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建立了薄板V形自由折弯的有限元模型，利用拉丁超立方抽样法确定了影响折弯回弹的主要因素组合方案，利用有限元模拟的回弹角度作为样本数据，对用于预测折弯回弹角度的BP神经网络模型进行了训练，采用平均影响值法对影响回弹角度的因素进行了敏感性分析，并利用蒙特卡罗法对折弯过程中的不可控因素进行了模拟，研究了折弯回弹角度的分布规律与变化区间。结果表明，建立的BP神经网络模型精度较高，可以准确预测V形自由折弯回弹
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目（22C0951）；
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建立了薄板V形自由折弯的有限元模型，利用拉丁超立方抽样法确定了影响折弯回弹的主要因素组合方案，利用有限元模拟的回弹角度作为样本数据，对用于预测折弯回弹角度的BP神经网络模型进行了训练，采用平均影响值法对影响回弹角度的因素进行了敏感性分析，并利用蒙特卡罗法对折弯过程中的不可控因素进行了模拟，研究了折弯回弹角度的分布规律与变化区间。结果表明，建立的BP神经网络模型精度较高，可以准确预测V形自由折弯回弹角度；受不可控因素影响，折弯回弹角度基本符合正态分布，在置信系数为99.73%时，角度的波动达19.87%,表明不可控因素的波动对折弯回弹角度具有显著影响。
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