板材智能化弯曲加工系统的研究

该项目建立了能够较为精确描述V形弯曲及回弹过程的力学模型； 建立了基于LM算法的板材V形弯曲神经网络参数识别及预测模型，达到了1‰的网络收敛误差； 利用虚拟仪器技术，首次完成了控制系统、神经网络参数识别模型与预测模型之间的接口，解决了板材V形弯曲智能化控制过程中参数的实时识别及预测问题； 建立了板材V形弯曲智能化控制实验系统，实现了板材V形弯曲的智能化控制； 对于三种板材（SPCC钢板、ST13钢板和黄铜）的弯曲智能化控制，最大误差分别为2.58%、2.53%和2.01%。 是材料加工领域的前沿课题，具有重要的理论意义和应用价值。 该成果达到国际先进水平。

该项目建立了能够较为精确描述V形弯曲及回弹过程的力学模型；建立了基于LM算法的板材V形弯曲神经网络参数识别及预测模型，达到了1‰的网络收敛误差；利用虚拟仪器技术，首次完成了控制系统、神经网络参数识别模型与预测模型之间的借口，解决了板材v形弯曲智能化控制过程中参数的实时识别及预测问题；建立了板材v形弯曲智能化控制实验系统，实现了板材V形弯曲的智能化控制，对于三种板材（SPCC钢板、ST13钢板和黄铜）的弯曲智能化控制最大误差分别为2.58%、2.53%和2.01%。是材料加工领域的前沿课题，具有重要的理论意义和应用价值。该成果据国际先进水平。