基于BP神经网络的车身钣金件冲压成形回弹预测

选择车身碰撞盒冲压成形中的压边力、板料厚度、板料初始尺寸和润滑条件作为试验参数进行了冲压成形数值模拟试验与生产试验，并测取了三维空间各点的回弹值；在数值模拟与生产试验的基础上，建立了基于BP神经网络的回弹预测模型，并应用该模型对压边力、板料厚度、润滑条件综合影响下碰撞盒法兰边的回弹进行了模拟和预测，结果表明采用双隐层的4层BP神经网络结构模型能够很好地预测碰撞盒法兰边回弹的大小、回弹的分布和回弹的变化趋势。     

U形件弯曲成形中回弹的数值模拟研究

介绍了U形件弯曲成形中回弹的机理和影响因素。利用有限元分析软件Dynaform PC对U形件在不同成形参数下的弯曲回弹进行了数值模拟,研究了各种参数对弯曲回弹的影响,并对成形后的回弹进行了分析。