公开(公告)号：CN115641928A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211309686.3

申请日：2022-10-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管志平 ,  毕勇 ,  李金钊 ,  郁咏森 ,  马品奎 ,  宋家旺 ,  任明文 ,  管晓芳 ,  赵泼 ,  王桂英

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/23 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10 ,  G06F113/14 ,  G06F113/26

Abstract: 本发明提供了一种基于金属管材的Hill48屈服准则参数标定方法，首先通过轴向拉伸试验获得轴向屈服应力σ0，通过环向拉伸试验获得周向屈服应力σ90，通过平面应变状态拉伸试验获得平面应变状态轴向屈服应力σp，再将σ0、σ90、σp代入方程组获得Hill48屈服准则参数F、G、H的值，然后通过轴向拉伸试验与有限元模拟相结合，基于GA遗传优化算法反求Hill48屈服准则参数N的值，完成Hill48屈服准则参数F、G、H、N的准确标定。通过本发明方法能够为金属管材塑性成形过程模拟提供精确的参数，进而更加准确地模拟金属管材在弯曲过程中的塑性变形行为，包括壁厚变化率、截面畸变及回弹等。

公开(公告)号：CN115906557A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211307103.3

申请日：2022-10-25

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管志平 ,  李莹 ,  郁咏森 ,  李金钊 ,  宋家旺 ,  任明文 ,  马品奎 ,  赵泼 ,  王桂英 ,  管晓芳

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种冲压件坯料轮廓偏移判定成形缺陷的智能检测方法，属于板材成形质量检测领域，本发明通过有限元模拟冲压过程获取得到有缺陷状态和无缺陷状态坯料轮廓特征点偏移量，通过人工标注缺陷类型后获得训练数据集、验证数据集，据此构建BP神经网络模型训练得到缺陷检测模型。冲压现场，采用激光测距测量实际冲压后坯料轮廓特征点沿材料流入方向的偏移量，输入BP神经网络缺陷检测模型，输出缺陷判断结果。本发明方法极大地缓解了目前冲压成形质量检测的人工依赖性，具有检测效率高、准确性高、成本低的优点。

公开(公告)号：CN115588470A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211332683.1

申请日：2022-10-28

Applicant: 吉林大学

Inventor： 管志平 ,  王帅帅 ,  郁咏森 ,  李金钊 ,  宋家旺 ,  贾红杰 ,  管晓芳 ,  任明文 ,  赵泼 ,  王桂英 ,  高丹 ,  马品奎

IPC: G16C20/70 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种基于双通道卷积神经网络的晶体塑性本构参数标定方法，包括：首先用Neper软件建立镁合金模型，再利用MTEX建立添加织构的镁合金模型，然后使用Python建立晶体塑性模拟文件；将晶体塑性模拟文件输入到DAMASK模拟软件中模拟，获得IPF图和真应力‑真应变坐标数据；之后对IPF图裁剪获得IPFS图，使用真应力‑真应变坐标数据绘制真应力‑真应变曲线图；再经过对本构参数进行归一化处理；将IPFS图和真应力‑真应变曲线图作为输入，归一化本构参数作为输出，通过训练，建立晶体塑性本构参数标定的普适性双通道卷积神经网络模型，模型标定的参数与实验测得的参数拟合度在99％以上；本发明提供的方法效率高、准确性好，优于传统算法。