【摘 要】
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近年来，随着冲压加工的工件形状越来越复杂，材料越来越多样化，融合了最新CAD／CAE／CAPP／CAM技术、数控技术和智能技术的板料冲压智能制造技术成为目前冲压技术研究的热点，而压边力控
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近年来，随着冲压加工的工件形状越来越复杂，材料越来越多样化，融合了最新CAD／CAE／CAPP／CAM技术、数控技术和智能技术的板料冲压智能制造技术成为目前冲压技术研究的热点，而压边力控制曲线类型及其预测是智能数控冲压机床开发的关键技术之一。本课题选取了方盒形件作为非轴对称件研究的起点，首先根据弹塑性理论分析了方盒形件拉深过程中板料破裂和起皱的数学模型及临界压边力的影响因素。进而确定了采用在DYNAFORM中可快速获取压边力的固定间距仿真法，通过对多种典型实用的变压边力控制曲线对成形效果的仿真对比试验研究，发现了采用法兰分区变压边力的倒梯形控制曲线能够有效的提高方盒形件拉深极限和成形质量。继而，针对冲压生产方式从大批量向多品种转变的趋势，提出了利用RBF(RadialBasis Function)神经网络进行变压边力预测的方法，并根据临界压边力的影响因素建立了基于RBF神经网络的变压边力预测模型，进而利用正交试验法通过仿真获得了样本数据，并利用样本对网络进行了训练和验证。最后开发了基于RBF神经网络变压边力智能预测软件，可以快速准确的预测变压边力曲线，从而大大减少设计和试验的工作量，降低成本，提高板料的成形性能，最终奠定对复杂形状冲压件压边力智能预测研究的基础。
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