利用人工神经网络的弯曲位移制造技术

本发明专利技术公开了利用人工神经网络的弯曲位移。本发明专利技术涉及一种用于通过人工神经网络方法来估计弯曲过程中的制造参数与弯曲位移之间的函数相关性的方法，该方法包括以下步骤：通过遗传算法预先计算人工神经网络的权值和阈值；将所述权值和阈值赋予所述人工神经网络；以及训练所述人工神经网络。此外，本发明专利技术涉及一种使用了诸如激光、电子或弧束之类的热源的弯曲过程以及一种实施上述方法的界面。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种通过人工神经网络来估计弯曲过程中的制造参数与弯曲位移之间的函数相关性的方法。
技术介绍
由诸如激光、电子或弧束、或紫外线灯之类的热源来产生弯曲是一种非常灵活的 加工技术。它是一种非接触成形工艺，在该工艺中热源被用作用于对诸如板料之类的工件 进行成形的成形工具，而不需要任何模具。该技术适用于多种领域，特别是船舶、汽车、以及 航空航天工业。 因为由诸如激光、电子或弧束之类的热源所进行的弯曲过程是非常复杂的非线性 热物理过程，所以在材料表面不熔化的条件下难以预测以及控制弯曲位移，例如弯曲角
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于在弯曲领域中对弯曲结果实现改进的可控性的方 法。 这个目的由根据独立权利要求所述的方法来实现。 更多的有益进展是从属权利要求的保护内容。 为了控制以及改进在弯曲过程中所获得的结果，可以利用人工神经网络(ANN)，所 述人工神经网络(ANN)是基于生物神经网络的数学模型或计算模型。利用人工神经网络， 输入(所谓的输入神经元)和输出(所谓的输出神经元)之间的复杂关系可以被建模。人 工神经网络的优点在于，无需建立整个系统的数学模型，就可以实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于通过人工神经网络来估计弯曲过程中的制造参数与弯曲位移之间的函数相关性的方法，该方法包括以下步骤：通过遗传算法预先计算所述人工神经网络的权值和阈值；将所述权值和阈值赋予所述人工神经网络；以及训练所述人工神经网络。

【技术特征摘要】
一种用于通过人工神经网络来估计弯曲过程中的制造参数与弯曲位移之间的函数相关性的方法，该方法包括以下步骤通过遗传算法预先计算所述人工神经网络的权值和阈值；将所述权值和阈值赋予所述人工神经网络；以及训练所述人工神经网络。2. 根据权利要求1所述的方法，在预先计算所述权值和阈值的步骤之前，该方法还包 括以下步骤通过进行实验来采集所述函数相关性的样本数据，其中所述样本数据包括多个由制造 参数和对应的弯曲位移所组成的对；以及 归一化所述样本数据。3. 根据权利要求2所述的方法，还包括以下步骤 通过使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王秀凤，杨清凤，郭晓丽，蔡友贵，J西尔瓦努斯，E布兰德尔，吕坚，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，伊德斯德国股份有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]