基于BP-GA的拼焊板拉深成形工艺优化

作者：毛华杰; 陈荣创; 华林; 刘君; 尹飞; 曹伟

来源：塑性工程学报, 2011, (03): 48-52.

• BP神经网络
• 遗传算法
• 拼焊板
• 工艺优化
• 板料拉深 BP neural network
• genetic algorithm
• welded blanks
• process optimization
• sheet metal drawing

基于BP神经网络与遗传算法建立了多目标优化模型,对拼焊板拉深质量评价指标进行详细分析,提出了一种改进的拼焊板拉深成形多目标优化函数。将所建立的BP-GA模型用于某车型中柱拼焊板拉深成形,将有限元分析结果作为训练样本,得到模型最大厚度、最小厚度(拼焊板两侧),以及焊缝移动最大误差3.23%、6.16%、0.47%、2.64%、6.65%。利用遗传算法寻找最佳的工艺参数,实验证明,基于BP-GA的拼焊板拉深成形工艺优化模型,能够对生产实践提供有效指导。

• 单位
  浙江吉利汽车研究院有限公司; 武汉理工大学