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摘要
针对铝合金薄板的侧壁起皱问题，本文通过有限元软件分析工艺参数对成形质量的影响，提出了一种基于数值模拟与智能算法相结合的优化方法。首先，利用最优拉丁超立方抽样进行实验设计，并依据数值模拟获取实验值；其次，基于BP神经网络拟合工艺参数与成形质量之间的关系，预测结果的平均相对误差为2.69%，建立了准确的预测模型；最后，用遗传算法极值寻优获取了一组最优的工艺参数组合，起皱幅值的预测值和仿真值相对误差仅为4.03%，实验结果与仿真分析结果相近，验证了该优化方法的合理性和有效性。研究表明：以料厚、摩擦系数和压边力作为优化变量，以最大起皱幅值最小化为优化目标，建立几何模型，并利用有限元软件Autoform进行仿真分析；依据起皱轮廓线径向位移的实验和数值模拟对比，验证了有限元模型的正确性，表明利用神经网络和遗传算法极值寻优可以有效解决铝合金侧壁起皱缺陷。
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