Resumen

El springback es uno de los principales defectos en el proceso de estirado-curvado 3D flexible. En este trabajo, de acuerdo con el diseño ortogonal de experimentos, se lleva a cabo el análisis de simulación numérica del springback para el perfil de aluminio de flexión 3D mediante el software de elementos finitos ABAQUS. Y para investigar el efecto de las propiedades de los materiales en el springback, se realiza el análisis del rango del experimento ortogonal. Los resultados muestran que estas propiedades del material del perfil de aluminio (módulo elástico E, límite elástico σy, y módulo tangente E1) podrían tener la mayor influencia en el springback del perfil de aluminio, y los parámetros de conformación optimizados se basan en lo siguiente: el grado de flexión horizontal es de 14°, el grado de flexión vertical es de 14°, el número de matrices de estiramiento y flexión multipunto es de 10, el coeficiente de fricción es de 0,15, y el grado de aleación de aluminio es 6063. Además, el modelo de la red neuronal BP para la predicción del springback se establece y se entrena basándose en el experimento ortogonal, y los resultados con el modelo de la red neuronal BP están en buen acuerdo con los resultados experimentales. Por lo tanto, es obvio que la red neuronal BP podría predecir eficazmente el springback de las piezas de flexión multipunto en 3D.

• Materias:Análisis de suelos Hormigón Asfalto Drenaje Acero
• Subjects:Soil testing Concrete Asphalt Drainage Steel
• Palabras claves:perfil de aluminio, springback, red neuronal, propiedad del material, experimento ortogonal, estiramiento 3d multipunto, número de multipuntos, software de elementos finitos, efectos del material, estiramiento 3d flexible
• Keywords:aluminum profile, springback, neural network, material property, orthogonal experiment, 3d multipoint stretch, number of multipoint, finite elements software, effects of material, flexible 3d stretch