Development of a Prediction Model Based on RBF Neural Network for Sheet Metal Fixture Locating Layout Design and Optimization

Wang Zhongqi; Yang Bo; Kang Yonggang; Yang Yuan

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Development of a Prediction Model Based on RBF Neural Network for Sheet Metal Fixture Locating Layout Design and Optimization

机译：基于RBF神经网络的钣金固定装置定位布局设计和优化的预测模型的发展

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Fixture plays an important part in constraining excessive sheet metal part deformation at machining, assembly, and measuring stages during the whole manufacturing process. However, it is still a difficult and nontrivial task to design and optimize sheet metal fixture locating layout at present because there is always no direct and explicit expression describing sheet metal fixture locating layout and responding deformation. To that end, an RBF neural network prediction model is proposed in this paper to assist design and optimization of sheet metal fixture locating layout. The RBF neural network model is constructed by training data set selected by uniform sampling and finite element simulation analysis. Finally, a case study is conducted to verify the proposed method.

机译：夹具在整个制造过程中在加工，组装和测量阶段进行限制过度金属板块变形的重要组成部分。然而，目前设计和优化钣金夹具定位布局仍然是一种困难而不是非活动的任务，因为始终没有直接和显式的表达式描述钣金固定装置定位布局和响应变形。为此，本文提出了RBF神经网络预测模型，以帮助设计和优化金属板固定装置定位布局。 RBF神经网络模型是通过统一采样和有限元模拟分析选择的训练数据集。最后，进行案例研究以验证提出的方法。

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来源
《Computational intelligence and neuroscience》 |2016年第2期|共6页
作者
Wang Zhongqi; Yang Bo; Kang Yonggang; Yang Yuan;
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作者单位

Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &

Integrated Mfg Tech Minist Educ 127;

Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &

Integrated Mfg Tech Minist Educ 127;

Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &

Integrated Mfg Tech Minist Educ 127;

Northwestern Polytech Univ Key Lab Contemporary Design &

Integrated Mfg Tech Minist Educ 127;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类寄生生物学;
关键词

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