一种基于有限元分析和神经网络的气动锤铆铆接成形的预测方法
申请号:CN202411645100
申请日期:2024-11-18
公开号:CN119598602A
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于有限元分析和神经网络的气动锤铆铆接成形的预测方法,通过构建BP神经网络模型实现,包括建立气动锤铆的有限元模型,得到铆接变形模型;建立不同气压、不同顶紧力和不同击打次数的有限元模型;通过试验验证有限元模型的准确性;提取有限元模型结果的铆钉镦头数据和干涉量数据,作为训练集储存;构建神经网络并训练数据。本发明通过建立气动锤铆铆接的有限元模型,可在有限元模型中监测每一次铆接时铆钉和铆接板的状况;通过大量的有限元建模计算,建立了气动锤铆铆接多种工况的数据库,降低了资源的浪费;通过BP神经网络预测模型,最终得到气动锤铆铆接成形的预测模型。
技术关键词
BP神经网络模型
铆钉
ABAQUS软件
BP神经网络预测
成形
数据
镦头高度
训练集
铆接板
三维模型
误差
网格
气压
钉头
载荷
工况
指标