دانلود مقاله Application of a hybrid GAدرBP optimized neural network for springback estimation in sheet metal forming process ف


برای دریافت اینجا کلیک کنید

دانلود مقاله Application of a hybrid GAدرBP optimized neural network for springback estimation in sheet metal forming process فایل ورد (word) دارای 6 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد دانلود مقاله Application of a hybrid GAدرBP optimized neural network for springback estimation in sheet metal forming process فایل ورد (word) کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی دانلود مقاله Application of a hybrid GAدرBP optimized neural network for springback estimation in sheet metal forming process فایل ورد (word) ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن دانلود مقاله Application of a hybrid GAدرBP optimized neural network for springback estimation in sheet metal forming process فایل ورد (word) :

سال انتشار: 1386

محل انتشار: اولین کنگره مشترک سیستم های فازی و سیستم های هوشمند

تعداد صفحات: 6

چکیده:

There is a small but important deviation in sheet metal bending between the component angle and tool angle after unloading because of springback, i.e. elastic deformation. Since springback is unavoidable, the precision and reliability of products and subsequent assembly operations are severely affected. As a result of this lack of robustness intelligent technologies have received much attention in a wide range of metal-forming applications. Developments in faster computation techniques have made artificial neural networks (ANNs) and genetic algorithms (GA), very popular choices in modelling of sophisticated phenomenon. The present work, in order to construct the estimation model of springback, intends to integrate ANN with a hybrid genetic algorithm-back propagation (GA-BP) training method to determine appropriately the weights of neural network, making up for the defects of back propagation (BP) algorithm. In this paper, based on the available Experiments, three automotive body alloys using a range of die radius, friction coefficients and controlled tensile forces in a draw-bend process are considered. By usingthe developed estimation model further study on the relation of springback and various process parameters are carried out.


برای دریافت اینجا کلیک کنید
نظرات 0 + ارسال نظر
امکان ثبت نظر جدید برای این مطلب وجود ندارد.