为了预示曲面翻边成形性能,采用有限元仿真、解析计算与人工神经网络的方法对V型零件翻边成形进行了分析.通过建立有限元模型研究了工艺参数对成形性能的影响;基于全量塑性理论及膜应变假定,推导了轴对称情况的解析计算模型;以数值模拟结果作为训练样本,建立了V型翻边成形性能预测的BP神经网络模型.研究结果表明:工艺条件对翻边成形有较大影响,其中以张角的影响最为显著;解析模型计算简便,但是只适用于零件张角较小以及相对翻边高度较小的情况;有限元仿真与人工智能相结合的BP人工神经网络模型可以快速有效地预测翻边成形性.
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