检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京航空航天大学,北京100083
出 处:《塑性工程学报》1999年第4期33-35,共3页Journal of Plasticity Engineering
基 金:航空科学基金项目
摘 要:在汽车覆盖件的成形中, 通常在压料面设置压梗, 以消除起皱, 提高成形质量。压梗约束力是一个很重要的参量,拉延材料的力学性能、压梗的几何尺寸以及摩擦系数等均对它有影响。本文基于人工神经网络基本理论, 建立了压梗约束力的网络模型, 并用该模型对压梗约束力进行了计算机预测, 预测结果与试验结果比较接近。本文的模型和结果对于有限元模拟系统的建立以及压力机吨位的合理选用和确定, 具有重要的参考价值。Normally,a drawbead is provided on the die face for autobody panel forming to avoid wrinkles and improve forming quality.The drawbead restraining force(DBRF) is an important parameter.It is influenced by other parameters such as the tensile material properties,drawbead geometry and coeficient of friction etc.Based on artificial neuron networks theory,the model of DBRF was established and the DBRF during drawing was predicted by the model.The predicted results are in excellent agreement with measurements.The model and results are very useful in both finite element modeling and press capacity specification.
分 类 号:U463.806[机械工程—车辆工程] TG386.32[交通运输工程—载运工具运用工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.28