【作 者】李宇;趙博寧;李國堅

　　【前 言】

　　神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法相結(jié)合可以解決很多參數(shù)優(yōu)化類的問題,在機械行業(yè)的應用也越來越廣泛. 利用有限元軟件Dynaform 對汽車消聲器連結(jié)法蘭盤的圓孔翻邊過程進行模擬分析,影響其成形質(zhì)量的因素主要有凸模圓角半徑、壓邊力、摩擦系數(shù)和凸凹模間隙[１].

　　從理論上建立起成形質(zhì)量影響因素與試驗結(jié)果的對應關(guān)系是非常復雜的,準確描述兩者之間關(guān)系的數(shù)學模型是很難建立的. 在這種情況下,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以逼近非線性函數(shù)的特點,首先進行法蘭盤沖壓成形工藝參數(shù)對成形結(jié)果的預測,再結(jié)合遺傳算法尋找最優(yōu)的沖壓成形工藝參數(shù).

　　利用神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法對法蘭盤沖壓件工藝參數(shù)的優(yōu)化未見報道. 因此,先利用Dynaform 軟件對法蘭盤零件的沖壓成型過程進行數(shù)值模擬并記錄相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究分析,然后提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法的沖壓成形工藝參數(shù)優(yōu)化方法,最后通過實際的沖壓試驗驗證該尋優(yōu)方法的可行性.

　　【結(jié) 語】

　　使用 Dynaform 軟件,對汽車消聲器連結(jié)法蘭盤零件模擬沖壓,獲?。玻方M試驗數(shù)據(jù). 將BP神經(jīng)網(wǎng)絡反歸一化后的預測值作為適應度函數(shù)來找到最優(yōu)值以及實現(xiàn)最優(yōu)值的試驗條件為: 壓邊力６８kN ,凸模圓角半徑１２mm,摩擦系數(shù)０．１２,凸凹模間隙２．５mm. 經(jīng)過現(xiàn)場實際沖壓試驗,觀察該零件,成形質(zhì)量完好,孔口處未見明顯的開裂,說明將神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法相結(jié)合優(yōu)化法蘭盤沖壓成形工藝參數(shù)的方法是可行的. 與傳統(tǒng)的試錯法和正交試驗優(yōu)化參數(shù)相比,該算法尋優(yōu)范圍更大,獲取的最優(yōu)值也更加準確,提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率和降低成本.

　　以下是正文：