国家自然科学基金(50375136)
- 作品数：11 被引量：66H指数：5
- 相关作者：赵军马瑞马丽霞屈晓阳曹宏强更多>>
- 相关机构：燕山大学首钢集团四川大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金秦皇岛市科学技术研究与发展计划课题更多>>
- 相关领域：金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>
- 盒形件拉深智能化控制关键技术研究被引量：4
- 2005年
- 在圆锥形零件拉深成形智能化控制的研究基础上,分析了盒形件拉深智能化控制需要解决的技术关键。采用LabVIEW虚拟仪器技术,可以令人满意地实现拉深过程中信号的监测与控制。采用神经网络技术,可实现材料性能参数的实时识别,利用LM(LevenbergMarquarat)优化算法达到了2‰的网络误差。最佳工艺参数的预测模型尚待深入研究,该文提出3种参考方案,即理论成形三极限预测模型、神经网络/模糊推论预测模型以及自适应反馈控制模型。
- 赵军马瑞王凤琴马丽霞曹宏强
- 关键词：盒形件
- 非轴对称件拉深的破裂临界压边力控制原理被引量：1
- 2010年
- 变压边力控制技术在拉深工艺中是一种简单有效的工艺手段,可以有效地改善成形质量.本文以锥壁方盒形件为例,以板材成形极限图(FLD)为理论依据,通过数值模拟的方法获得了破裂的压边力-行程临界曲线,得出了压边力沿着该曲线加载有利于改善成形质量的结论,进而提出了破裂临界压边力控制原理,给出了实际应用中获得变压边力加载曲线的方法,为实现非轴对称件拉深智能化控制的压边力变化规律预测奠定了基础.
- 马瑞赵军
- 关键词：拉深变压边力
- 基于PID神经网络的拉深件变压边力控制方法研究被引量：3
- 2011年
- 将传统的PID控制器与神经元网络融合,建立PID神经网络。运用VB语言编译了拉深过程中变压边力控制系统的PID神经网络仿真程序,并与传统的PID控制仿真进行了对比。建立了基于PIDNN的变压边力控制系统,并通过锥形件拉深实验,证实了PIDNN控制系统具有精度高,抗干扰能力强,能较准确达到变压边力控制要求等优越性。为后续的变压边力控制系统实验研究与工厂实际应用提供了理论与实践基础。
- 屈晓阳展培培杨嵩赵军
- 关键词：拉深变压边力PID神经网络控制方法
- 金属板材成形智能化控制技术研究及展望
- 对板材成形智能化控制技术进行了综述,介绍了智能化控制系统的四个基本要素,重点介绍了以板材V形弯曲智能化控制技术、板材拉深智能化控制技术为代表的板材成形过程中智能化控制原理,弯曲和拉深的实验证明该项技术实验效果良好,同时对...
- 赵军马瑞李建
- 文献传递
- 盒形件智能化拉深压边力规律的实时预测
- 2009年
- 拉深过程中,压边力规律的实时预测是实现变压边力实时控制的关键。以盒形件为研究对象,引入人工神经网络,研究了变压边力规律实时预测模型的拓扑结构,获得了样本数据与提高预测模型收敛精度和泛化精度的方法。结果表明:对输入样本进行归一化处理,采用正则化训练方法,并适当地选取训练样本数和隐层节点数,可使预测模型的泛化精度控制在10%以内。
- 马瑞赵军屈晓阳
- 关键词：盒形件人工神经网络
- PLC在液压机控制系统改造中的应用被引量：15
- 2008年
- 将YA32-315型四柱式液压机由继电器控制改为可编程控制器(PLC)控制,对原有下顶出缸的液压油路控制系统进行改进,通过高精度比例溢流阀和PLC的模拟输入输出模块对顶出缸的油压进行控制,并结合板材变压边力成形工艺,在单动液压机上实现变压边力控制。在板材成形过程中通过可编程控制终端对成形力、压边力及凸模行程进行实时监视和控制。
- 曹宏强马丽霞刘卫华赵军
- 关键词：PLC变压边力PID控制
- 金属板材成形智能化控制技术研究及展望被引量：5
- 2009年
- 对板材成形智能化控制技术进行了综述,介绍了智能化控制系统的4个基本要素,重点介绍了以板材V形弯曲智能化控制技术、板材拉深智能化控制技术为代表的板材成形过程中智能化控制原理,弯曲和拉深的实验证明该项技术实验效果良好,同时对该技术的进一步应用做出了展望,指出多学科研究成果的不断涌现加快了板材智能化成形工业应用进程。
- 赵军马瑞李建
- 盒形件智能化拉深过程中材料性能参数的识别被引量：3
- 2009年
- 智能化拉深过程中材料性能参数实时识别是关键技术之一。盒形件拉深难以用精确的力学模型来描述,文章引入基于LM算法的神经网络模型对材料参数进行识别,并仔细研究了在盒形件拉深过程中的适用性。针对盒形件提出了拉深初期采用恒定压边识别的方案,并采用平均值和去除奇异数据的方法大幅度地减小了识别误差,在该文的样本数据范围内,4种材料性能参数的最大识别误差在2%以内,为实现整个拉深成形过程的智能化控制奠定了基础。
- 赵军马瑞李建
- 关键词：参数识别LM算法神经网络
- 盒形件智能化拉深变压边力控制规律及其预测被引量：12
- 2010年
- 智能化拉深过程中压边力规律的实时预测是关键技术之一。选择非轴对称件中的锥壁盒形件为研究对象,通过数值模拟和试验对成形过程中压边力随凸模行程的变化规律进行研究,得到能够提高成形质量的较优压边力变化趋势,提出破裂临界压边力控制原理,并将前馈神经网络模型引入盒形件智能化拉深压边力控制规律的预测,预测结果与试验吻合较好,实现较优压边力规律的实时预测,为实现盒形件拉深成形过程的智能化控制奠定基础。
- 马瑞赵军屈晓阳
- 关键词：盒形件人工神经网络
- 盒形件拉深智能化控制实时识别及预测被引量：2
- 2008年
- 在板材成形智能化控制的4个基本要素中,材料性能参数的实时识别及最优工艺参数的预测是最复杂的两个要素。识别和预测精度的高低,将直接影响智能化控制成功与否。以盒形件智能拉深控制为研究对象,建立了盒形拉深件的材料性能参数和摩擦因数的实时识别前馈神经网络,通过实时监测来实时识别所需要的材料性能参数,并预测最优的工艺参数,从而获得了较高的收敛精度。
- 苏春建赵军官英平马瑞
- 关键词：板材成形智能化神经网络
