《表3 回弹量结果：基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测》

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《基于BP神经网络的条带刚凸特征回弹预测》

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首先，根据条带图纸建立刚凸冲压仿真的几何模型，如图1所示（假设条带的周边特征是互不影响的），刚凸特征的尺寸与真实尺寸一致，压边圈的范围大致为刚凸周围无特征区域。然后，输入材料参数，包括该锆合金的弹性模量、泊松比、屈服强度、硬化指数和厚向各向异性参数等。最后，划分网格，设置分析步，定义接触和施加载荷，建立冲压仿真模型完成前处理；导出.dyn文件，提交Ls-dyna进行求解，输出成形分析的结果。将成形结果重新导入Dynaform中，设置回弹分析参数及步骤，再次提交Ls-dyna求解，并输出回弹结果。将回弹结果文件导入Dynaform后处理模块（eta/post）中，获取回弹前、后刚凸高度变化量，回弹量定义如式（2）所示，即将回弹前、后刚凸高度变化量定义为回弹量。经过有限元分析得到的结果如表3所示，获得各组试验的回弹量，完成数据收集。