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熊文韬

作品数:6 被引量:22H指数:3
供职机构:昆明理工大学机电工程学院更多>>
相关领域:金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇金属学及工艺
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 4篇冲压
  • 4篇冲压成形
  • 3篇灰色关联
  • 3篇参数优化
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇汽车
  • 2篇拉延
  • 2篇灰色关联分析
  • 2篇板料
  • 1篇增厚
  • 1篇正交
  • 1篇正交试验
  • 1篇正交试验法
  • 1篇数值模拟
  • 1篇托架
  • 1篇起皱
  • 1篇汽车覆盖件
  • 1篇群算法
  • 1篇人工神经

机构

  • 6篇昆明理工大学
  • 3篇昆明学院
  • 1篇云南开放大学

作者

  • 6篇刘泓滨
  • 6篇熊文韬
  • 2篇邓利君
  • 2篇孙元贵
  • 1篇邓利军
  • 1篇火寿平

传媒

  • 2篇锻压装备与制...
  • 1篇轻工机械
  • 1篇机械设计与研...
  • 1篇模具工业
  • 1篇兵器材料科学...

年份

  • 2篇2017
  • 4篇2016
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于GS理论与神经网络的汽车覆盖件成形优化被引量:8
2017年
利用GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,搭乘非线性有限元分析软件Dynaform,对轻型卡车左后侧围外板拉延成形过程工艺参数寻优,以解决该零件在成形过程中出现的破裂和过度减薄质量缺陷。将GS理论和正交试验设计相结合,获得各工艺参数组合下的最大减薄率,并对获取的数据进行灰色关联度分析,找出影响减薄率的两个主要因素,即冲压速度和压边力;基于神经网络遗传算法函数寻优模型,借助拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行随机抽样,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄率作为输出,获得输入与输出之间的非线性映射关系,并获得BP神经网络预测结果。最后,将预测结果进行个体适应度值计算,得到全局最优解和对应输入值。对比优化前后的数值模拟结果以及实验结果可知,采用此方法所得的工艺参数组合可有效提高板料成形的性能和质量。
熊文韬刘泓滨孙元贵邓利君
关键词:灰色关联分析参数优化
基于响应面模型和灰色关联度的板料成形工艺参数优化被引量:3
2016年
以非线性有限元分析软件Dynaform为平台,基于二阶响应曲面法和灰色关联度,对非标准盒制件冲压成形工艺参数寻优。首先,利用正交试验法获取不同因素的不同组合下的减薄率数值;再采用灰色关联度理论,找到对该盒形件最大减薄率起主要影响的2个因素即等效拉延阻力和压边力;基于响应曲面模型,利用Design Exper软件,结合中心复合设计法(CCD)建立优化目标和主要影响因素的二次回归模型;据成形极限图(FLD)的曲线设置板料的目标函数,可求得等效拉延阻力和压边力的最优解。通过对比优化前后的数值模拟结果可知,优化后的冲压参数可以有效提高板料成形性能和质量。
熊文韬刘泓滨火寿平
关键词:冲压成形响应曲面法拉延筋
基于PSO-BP和灰色关联度分析的盒形件成形工艺参数反求被引量:1
2016年
以非线性有限元分析软件Dynaform为平台,基于粒子群算法优化的BP神经网络和灰色关联度,对盒形件成形过程进行成形参数寻优并反求。先利用正交试验法获取不同组合下的减薄率数值;采用灰色关联度理论,找到对该盒形件最大减薄率起主要影响的两个因素即压边力和摩擦因数;运用拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行随机抽样,通过Dynaform进行数值仿真以获得样本数据;基于PSO-BP模型,将压边力和摩擦因数作为两输入值,最大减薄率作为输出,建立压边力和摩擦因数与最大减薄率之间的非线性映射关系,其后,利用粒子群算法对其优化可获得最优工艺参数和对应输入值。对比优化前后的数值模拟结果可知,优化后的冲压参数可以有效提高板料成形性能。
熊文韬刘泓滨李华文
关键词:冲压成形人工神经网络粒子群算法
基于正交试验法的托架冲压成形模拟分析与优化被引量:1
2016年
本文基于正交试验法,利用有限元分析软件Dynaform,对某型托架冲压过程进行数值模拟分析。通过设定压边力、摩擦系数、冲压速度、板料尺寸和模具间隙等5个因素,参照五水平正交试验表对25个不同组合进行试验,并以减薄率、增厚率以及侧壁破裂情况为三个评定指标,结合综合平衡法对托架零件冲压性能进行数值模拟并找出影响托架表面质量的主要因素。最后,对上述参数进行优化,从而得到较高表面质量的托架。本文在相同类型产品加工过程中减少失稳起皱、破裂,改善零件表面质量方面提供了一定的理论基础。
熊文韬杨垠耘刘泓滨邓利君
关键词:冲压成形数值模拟正交试验法参数优化托架
基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优的板料成形优化被引量:9
2016年
基于GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,利用非线性有限元分析软件Dynaform,对非标准方形盒成形过程参数寻优。借助正交试验法,初步获取不同组合下的减薄率数值;基于GS理论,对获取的数据进行分析,找出影响减薄率的两个主要因素即摩擦因素和冲压速度;利用拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行抽样;基于神经网络遗传算法函数寻优模型,摩擦因数和冲压速度作为输入,最大减薄率作为输出,用输入输出数据训练BP神经网络。最后,用遗传算法寻优把训练后的BP神经网络预测结果作为个体适应度值,找到函数全局最优解和对应输入值。对比优化前后的数值模拟结果可知,优化后的冲压参数可以有效提高板料成形性能。
熊文韬刘泓滨李华文
关键词:冲压成形灰色关联分析参数优化
基于Dynaform的汽车左后侧围外板起皱问题的分析与解决被引量:5
2017年
以某汽车左后侧围外板拉深成形为例,针对制件拉深时出现的严重起皱问题,利用Dynaform非线性有限元软件对制件拉深成形过程进行有限元分析,预测制件起皱趋势。运用UG软件对模具结构、板料尺寸以及拉深筋布置3个方面进行优化,最终制件起皱得到明显改善,最大增厚率由34.3%降至2.5%,符合增厚率<5%的生产要求。
熊文韬刘泓滨孙元贵邓利军
关键词:拉深成形起皱
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