基于遗传神经网络的弯曲回弹预测系统设计及应用

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弯曲是板料加工的重要成形工序之一。回弹是弯曲成形中一个普遍的现象,回弹的存在将降低零件的几何精度、影响后续的装配、增加试修模以及成形后校形的工作量,延长了产品开发的周期,因此,对回弹的研究有着重要的意义。本文以用于梁类零件的热轧钢板的U形件弯曲回弹为研究对象,首先介绍了回弹研究的三个方面,即理论研究、有限元模拟和回弹控制及试验的研究现状,并且简单介绍了神经网络和遗传算法在塑性加工领域的应用情况;然后分析了回弹的形成机理,以及解析法求解回弹值的局限,并且介绍了用有限元法在模拟弯曲回弹时的参数设置技术,
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