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研究生:柯政宏
研究生(外文):Cheng-Hung Ko
論文名稱:類神經網路應用於靜水壓引伸成形之最佳壓料板壓料力預測
論文名稱(外文):The optimal blank holder force prediction of hydrostatic pressure drawing process with Neural network.
指導教授:李賢德李賢德引用關係
指導教授(外文):Hsien-Der Lee
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:輪機工程系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:91
中文關鍵詞:類神經網路SUS 304壓料板靜水壓引伸成形
外文關鍵詞:Artificial Neural NetworkSUS304blank-holderhydro-forming
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在靜水壓引伸製程中,壓料板壓料力對金屬成形的影響甚大,壓料板壓料力太小或太小都不利於金屬材料流動,影響成形極限。因此找出製程所需之最佳壓料板壓料力以利材料之延展是必要的。本文是利用有限元素分析法Deform 3D,配合類神經網路預測SUS304不鏽鋼板材在靜水壓引伸成形時,不產生皺褶的且成形性最好的前提下之最佳壓料板壓料力。本研究採用SUS 304試片三種不同厚度,不同的沖頭速度與靜水壓力,進行有限元素模擬,取破裂前壓料板所得之平均為最佳壓料板壓料力。將三個製程參數(板料厚度、沖頭速度、靜水壓力)以三種不同水準排列組合而成九組實驗,與每組實驗所得到之最佳壓料板壓料力組成矩陣代入類神經網路訓練建立資料庫,資料庫建立後輸入製程參數後可直接預測出所需之最佳壓料板壓料力,預測出的壓料板壓料力代入液壓試驗機進行引伸試驗,結果顯示其值可有效地抑制凸緣部份皺褶的產生,且引伸長度也比其他壓料板壓料力來的長。
目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
圖目錄 VII
表目錄 XI
第一章 概論 1
1.1 前言 1
1.2 文獻回顧 2
1.2.1 有限元素法 2
1.2.2 壓料板壓料力 3
1.3 研究動機 6
1.4 研究方法與流程 8
第二章 基本理論 11
2.1 靜水壓成形法 11
2.2 有限元素法 12
2.2.1 收斂方式 18
2.3 類神經網路理論 22
2.4 田口品質工程法 26
第三章 材料 27
3.1 不鏽鋼基本介紹 27
3.2 材料性質 28
3.2.1 拉伸試驗 28
3.2.2 塑流應力方程式 29
3.2.3 正向異向性 31
3.2.4 破裂準則 34
第四章 有限元素分析與實驗 35
4.1 實驗流程 35
4.2 有限元素軟體 Deform 3D 37
4.2.1 靜水壓引伸模具與SUS304不鏽鋼試片尺寸 37
4.2.2 田口法設計實驗 39
4.2.3 Deform 3D 前處理 40
4.2.4 Deform 3D模擬結果 42
4.3靜水壓引伸實驗成品 43
4.4 類神經網路 48
4.4.1 建立資料庫 48
4.4.2 預測 49
4.4.3 驗證 49
第五章 結果與討論 51
5.1 田口法分析 51
5.2 實驗結果分析 61
第六章 結論與未來展望 65
6.1 結論 65
6.2 未來展望 66
第七章 參考文獻 67
附錄一 69
附錄二 73
附錄三 75

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【15】陳鶴崢、錢友榮 主編,黃永明、曾沛然、陳長成 校閱,塑性加工學,文京圖書有限公司總經銷大揚出版社,第五章P.271~P.312。
【16】余煥騰、陳適範,金屬塑性加工學,全華科技圖書股份有限公司,第八章P.521~P576。

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