機械專業(yè)外文文獻翻譯-外文翻譯--加強使用粘結劑力軌跡和神經(jīng)網(wǎng)絡控制獲得一致的最小回彈

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畢業(yè)設計 (論文 )外文資料翻譯 系 部： 機械工程系 專 業(yè)： 機械工程及自動化 姓 名： 學 號： 外文出處： 附 件： 指導教師評語： 譯文基本能表達原文思想 ， 語句較流暢 ， 條理 較清晰 ， 專業(yè)用語翻譯基本準確 ， 基本符合中文習慣 ， 整體翻譯質(zhì)量一般 。 簽名： 年 月 日 附件 1：外文資料翻譯譯文 加強使 用粘結劑力軌跡和神經(jīng)網(wǎng)絡控制 獲得一致的最小回彈 制造鈑金屬片面臨的最大挑戰(zhàn)之一是 要取得一致的 回彈量 ?；貜?， 當工件加工撤掉后，彈性材料恢復，主要的原因是最后一部分的 幾何 變化的不一致 。 由于非線性效應， 相互作用過程和材料參數(shù) 的關系，要獲得一致 可取的回彈量是極其困難。在本文中，回彈量 在模擬通道的形成過程證明 了 神經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 的 獨特的能力 同時 加上 加強粘結 劑 力軌跡控制回彈角和最大主應變 量起的作用 。當面臨著很大差異甚至在材料性 能，板度，摩擦條件下，我們的控制系統(tǒng)將會制作出零件最終的形狀 。 導言 在當今競爭激烈的制造業(yè) 中零 件獲得一致 準確的尺寸 是 至關重要的。不一致 的零件尺寸會延緩 新產(chǎn)品 的開發(fā) ，增加轉換時間， 使后續(xù)開發(fā)生產(chǎn) 困難 ，還需要額外的保證工序質(zhì)量，同時還降低客戶對終端 產(chǎn)品 的滿意度和信任度。在金屬板料成形過程中， 回彈方面的材料 是保證零件最終精確的一個主要因素 。回彈是在其滿載的條件 下幾何 的差額部分， 例如， 符合 工件的幾何形狀，當局部已 卸下，自由的狀態(tài) ，幾何之間的差額。對于一個復雜的三維零件 ， 不必要的 扭曲是另一種形式的回彈。薄板厚度方向中壓力分布不一致 和 沖壓 加載放寬 和卸載過程中，其結果是 產(chǎn)生回彈。影響回彈的因素 包括變化過程和材料參 數(shù)，如摩擦條件下，工件的 幾何形狀，材料性能，板的厚度，以及模具溫度。由于 在 制造過程中控制所有 這些變數(shù)是幾乎不可能的，反過來 證明 回彈 是不能隨時控制。 回彈是一個高度非線性效應 ，這個新增加的困難是事實 ，因此，模擬和糾正的方法是復雜的。最近幾年出現(xiàn)了 許多 研究有關回彈，例如， 汽車工程師學會， 議。 通過修改 形成過程可減少回彈。一些研究人員提出了使用加強粘結劑 力軌跡 以實現(xiàn)這一目標（ 984;1993; et 1996） 。進一步加強 粘結劑 力 軌跡是一個瞬時跳躍從低粘結力（ 高粘合劑力 （ ，在指定的百分比總額的沖壓位移（ （參閱圖 1）。 et (1996)， 調(diào)查鋁通道形成過程 的 回彈 ， 圖 2 所示 。他們的工作是通過模擬實驗明確形成 過程和材料參數(shù) 用處 。在生產(chǎn)環(huán)境中， 可是， 由于不同的進程回彈 量 將偏離所期望的水平。因此，控制系統(tǒng)，可變化的工藝參數(shù)要求 近年來，許多研究小組調(diào)查了利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 來控制金屬板料成形過程。由于非線性效應和相互作用的過程參數(shù)金屬成型是 an 經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 控制 。（ et (1997)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡預測的力量在冷軋 和，（ Di 997)預測起皺限制正方米板材下角的緊拉應力 。 除此之外， (1994 et 1992), et (1997)采用了神經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 控制 60度鋁 彈的進程。他們的系統(tǒng)利用 實驗獲得的例子組成的 5個參數(shù)從 力沖壓 軌跡，離線測量板厚，神經(jīng)網(wǎng)絡目標彎曲角度的投入和沖壓的移位 的輸出。在另一項研 究項目， 998)建議采用神經(jīng)網(wǎng)絡控制回彈角的渠道的形成過程與軌跡沖壓 力作為唯一的來源，確定工藝變化和調(diào)整的 et (1996)。初步結果表明這種方法是很有希望的 。 本文中， 鋁渠道的回彈 是通過 加強 控制粘結劑力 軌跡和神經(jīng)網(wǎng)絡控制。神經(jīng) 網(wǎng)絡確定了 粘結劑力軌跡。沖床力軌跡被確定為關鍵參數(shù)的變化，反映在材料性能，板的厚度，還有摩擦系數(shù)。因此，四個多項式系數(shù)從曲線擬合的沖壓力軌跡被用來作為投入的神經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 。圖 3 顯示流程圖的控制系統(tǒng)提出 這一 點 應用。盡管材料性能 有著很大差異 ，板厚度（ T） ，和摩擦系數(shù)（ m），回彈角（ θ ）之間保持了 ，（ e）項限于 8％和 10％。最后， 由 et 1996)提出 一個比較閉環(huán)控制方法 ， 是為了顯示我們控制方法 的好處 。雖然模擬結果在這里只有數(shù)值， 然而 控制系統(tǒng)將 在未來改進需求， 以驗證實際執(zhí)行情況。 通道的形成過程 調(diào)查回彈 在 一個通道的形成過程是一個簡單的幾何學。因此， 由 受雇這里 得et 1996)提出 使用鋁通道形成過程（參閱圖 。 第一，連續(xù)的 粘 結劑 力 （ 影響 回彈進行了評價。由于 加，我們的模擬 在 所有其他進程和材料參數(shù)進行了不斷 實驗，回彈角（ u） 降低 ， 圖形顯示圖 4，物理圖 5，然而，增加粘結劑力同時還將造成 材料 的最大的拉緊力增加 ，實線圖 4， 鋁 通道的突出 (1993)。通過利用粘結劑 加強 力 軌跡，適度的增加 側壁得到應變 力水平 ，同時減少回彈的過程中體現(xiàn)在表中的圖 1。 當 面臨著偏差的摩擦系數(shù) ，只是為了產(chǎn)生一個健全的進程 ， et 1996)實施閉環(huán)變量粘結劑力控制后續(xù) 零件 的沖壓 力 軌跡從 局部 加 強粘結劑的情況 制定 工藝條件。 當摩擦系數(shù)在不同的用途系數(shù)為 甚至是 到 種控制方法能產(chǎn)生回彈的水平一致 。然而，這種方法是否可以承受 其他參數(shù)的 變化 ，如材料性能和板料 厚 還 沒有確定 的情況下。 商業(yè)有限元分析套件（ 1997 年）被我們用于 形成過程中的 數(shù)值模擬通道 ，因為這個問題是接近平面變形應力條件 ，并對稱，只有十六分之一的寬度和一半以上的長度在整個空白（ 220 毫米 346 毫米）為藍本。粘結劑，模具和沖壓是仿照作為三個獨立的硬質(zhì)表面。每個面是仿照采用四節(jié)點界面元素（ 庫 侖摩擦法是假設。我們的空白網(wǎng)孔 40 四節(jié)點分配不均，減少了一體化殼元素（ 型 致密的沖壓和彎道半徑粘結劑集中接觸在空白 的網(wǎng)孔處。 邊界條件指定創(chuàng)建一個平面應變條件。該材料是各向同性的 模板 ，彈塑性后，馮米塞斯屈服準則和各向同性應變硬化。彈性性能的楊氏模量中， E,， 70千兆和泊松比，n， 料 薄板材料的參數(shù)是模板，可使用一些教學關系 ( 。我們的名義材料，指材料 1，有材料強度系數(shù)， K， 528 兆帕和應變硬化指數(shù)， n， 限元模型 擬議控制系統(tǒng) 在一個通道的形成過程，回彈一般 是極為敏感的材料 的 變化和成形參數(shù)。在這項工作中，我們制訂一種方法控制回彈，同時 材料通過結合加強粘結劑力軌跡和神經(jīng)網(wǎng)絡控制 產(chǎn)生一個可以接受的最大應變 量。在加強局部 粘結劑軌跡，兩個臨界值需要加以確定，巨大的 總沖壓 力 的 移位 的 ， 這兩個參數(shù)的 輸出從 神經(jīng)網(wǎng)絡 系統(tǒng) 。從我們以往的研究經(jīng)驗，在金屬板料成形過程控制 (1998;1997; et 1996) ，沖壓 力的軌跡被 選定為參數(shù)，提供有關當前進程。因此，多項式系數(shù)從 曲線擬合的沖壓力軌跡被用來作為輸入 的神經(jīng)網(wǎng)絡。 我們提出的控制系統(tǒng) 流程圖如 圖所示 圖 3， 形成過程 通常是 將著 手在連續(xù)使用的正常的粘結劑 力， 16 千牛頓，深度為 10 毫米。雖然沖壓的 移位會繼續(xù)下去，多項式系數(shù)從曲線擬合的沖壓力軌跡的計算和輸入和輸出的 神經(jīng)網(wǎng)絡，該 粘結劑力 加強軌跡，在指定的沖床的位置將得到及時作出 當?shù)恼{(diào)整， 19 毫米乘以 其中系數(shù) 10 毫米 的用處從沖壓力軌跡的計算，選擇有兩個原因。在這個距離，沖壓 力軌跡是 很精確的，有 足夠的數(shù)據(jù)點可以準確擬合發(fā)生的曲線。圖 6 顯示的效果差異 t 和 m 對沖壓武力軌跡從 0 到 10 毫米。其次， 10 毫米 距離 允許足夠的 算方法。假設沖床速度 50 毫米 /秒，并設定最低 ， 總沖壓 移位 ， 米，大約有 秒可用來計算 輸入 人工神經(jīng)網(wǎng)絡和預測 階梯粘結劑 力軌跡 的 。曲線擬合和神經(jīng)網(wǎng)絡的程序對我們的奔騰 233 兆赫的電腦需要大約 10 毫秒 來計算。在形成過程中如何接近函數(shù)將取決于 粘結劑 力速度不同進程 的機制。 沖壓力的軌跡被分為三個區(qū)域，區(qū)域 A，一個過渡區(qū)域， 和 照圖 6）。薄板厚度的用途的改變與區(qū)域 在這個區(qū)域中 二 次 多項式 被用于計算出正確的數(shù)據(jù)。盡管事實是二次多項式 只有兩個輸入系數(shù)分別用 于本區(qū)域的特點，因為沖壓力軌跡幾乎傳遞給了來源數(shù)據(jù) 。在 B 區(qū)，造成 不同的 傾斜度的主要主要原因是 摩擦系數(shù) 的變化 。網(wǎng)絡 系統(tǒng) 線性插值提供了兩個額外的 輸入數(shù)據(jù) 。因此，一共有四個多項式系數(shù)被用作 輸 入到我們的神經(jīng)網(wǎng)絡。 值得注意的是沖壓 力軌跡取自數(shù)值模擬，因此， 它們是光滑的并由于 t和 m 的變化而多樣性。 在實際形成過程中，噪聲數(shù)據(jù)采集 設備將產(chǎn)生的差額用這些曲線表達出來。通過使用多項式系數(shù)來表達曲線擬合的沖壓 力軌跡， 輸入數(shù)據(jù)到 神經(jīng)網(wǎng)絡時 的本質(zhì)是要過濾掉實踐時考慮的因素 。 為了實施這控制系統(tǒng)在實際成形技術 ， 應用的數(shù)據(jù)是 需要 我們整理出來 。該 資料 可從嘗試通過改變沖壓模具工藝參數(shù) 在 實際生產(chǎn)中的 得到 。舉例來說，考慮到一批一批的 材料變化，材料可以得到和建立數(shù)據(jù)，它體現(xiàn)了金屬板厚度和材料性質(zhì)變化的規(guī)律。 此外，潤滑狀態(tài)可能是多種多樣的。利用各種組合的這些工藝參數(shù)，該 價值，產(chǎn)生理想的回彈量，可確定。此外，數(shù)值模擬，校準實驗結果，以確保準確性，可以用來迅速增加的訓練數(shù)據(jù)。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡是訓練有素的整個一系列潛在的工藝參數(shù)值，實際值的材料性能，板 厚度，摩擦狀態(tài)并不需要，因為投入神經(jīng)網(wǎng)絡的多項式系數(shù)從沖壓力軌跡曲線擬合。 任何實施 增加粘結劑力軌跡， 可以減少回彈。然而，簡單的 加強粘結劑 力 軌跡，只需要兩個輸入?yún)?shù)， 。此外，現(xiàn)有在工業(yè)上的擠壓有能力產(chǎn)生局部加強粘結劑力軌跡 。因此， 局部 加強粘結劑 力 軌跡是一個理想的選擇。 神經(jīng)網(wǎng)絡 人工神經(jīng)網(wǎng)絡已 研究 多年，希望能模仿人類大腦的能力，解決那些模糊的需要大量 處理 的問題。人類 大腦 為了 實現(xiàn) 這些 數(shù)據(jù) 的處理，利用大規(guī)模并行處理能力，數(shù)以百萬計的神經(jīng)元的共同努力，來 解決 這些 復雜的問題。同樣，人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型包含 許多 計算單元 ， 稱 謂的“神經(jīng)元”，以符合其生物 對位 ，并聯(lián)運行，并連接與 變權重組合預測方法 。 這些重量都在適應訓練過程 ，最常見的通過 反傳 算法（ 1986)，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡，例如輸 入產(chǎn)出對 的 關系網(wǎng)絡正在試圖 了解 。 這個 目標 是 神經(jīng)網(wǎng)絡 推論 ，或 引用 ，模式給出了輸入輸出的例子。神經(jīng)網(wǎng)絡 進一步細節(jié) ，一般 被發(fā)現(xiàn)（ 1990)。 對于我們的特殊應用，神經(jīng)網(wǎng)絡的結構被確定為四個輸入?yún)?shù)， 5個隱藏的神經(jīng)元，和兩個輸出 。一個 活功能是用于隱藏神經(jīng)元， 同時利用線性產(chǎn)出。 998)提出了 ，如何優(yōu)化結構更詳細地 結論。 最初確定 利用神經(jīng)網(wǎng)絡來控制和減少回彈 的可行性， 神經(jīng)網(wǎng)絡 的能力是 處理大量不同的 t 和 m 進行 研究。板材厚度值從 米（ 從 米遞增至 米）， 摩擦系數(shù)的水平從 從 增 到 間，及以后遞增 至 行了 考慮 。這些變化在 t和 實際大規(guī)模生產(chǎn)形成過程 會被視作的值 ，但用在這里的示范目的，以顯示神經(jīng)網(wǎng)絡控制甚至相當大的變化的 系數(shù) 的能力。 實驗 數(shù)據(jù)是通過試驗和錯 誤模擬 104 組合這兩個工藝參數(shù)，以確定 的值，這些值 產(chǎn)生了回彈的角度， θ ，范圍在 ，最大應力 ， e，范圍在 8％至 10％ 。這個 極其狹窄的范圍內(nèi)，回彈 范圍有一定的接近真實 的 值 預測 值 ，實驗網(wǎng)絡可能不會導致回彈數(shù)值在 相同的窄幅波動。在指定的范圍 給出的 D％的組合不一定是唯一一個能夠提供 u 和 。但是，通過 有 選擇 u和 我們 保證 網(wǎng)絡將接受一個可能的 D％的值 的 狹窄的窗口 實驗數(shù)據(jù) 。這些 104 模擬運行提供了 輸入輸出 對 ，實驗 有四個數(shù)據(jù)曲線擬合多項式 系數(shù)從 沖 力軌跡作為 輸入， 所期望的 輸出 。 結果 一旦神經(jīng)網(wǎng)絡有更好的實訓 ，在網(wǎng)絡預測 中 4t 和 m 組合 實訓 集排除以及另外4t和 t和 ， 為加強 局部 軌跡粘結劑 ， 以下所述的程序圖 3，先前章節(jié)。 由此產(chǎn)生的回彈角， 力 ， e，從這一進程中，然后 計算實驗數(shù)據(jù) 。表 1 顯示了出色的 成績 ，得到了這 8 數(shù)據(jù)結果 。所有的回彈角和最大 應力 值分別 在 和 8％至 10％范圍 之間 。 神經(jīng)網(wǎng)絡的能力，提供 值使用 ， 面臨著 t和 差異 顯示在實際應用 神經(jīng)網(wǎng)絡 的潛力。然而， 過程中 還有其他參數(shù)的變化 ， 對于最后部分的形狀 產(chǎn)生類似的效果。材料特性，例如，已被證明造成嚴重的三維變化的金屬薄板沖壓件 (1997)。當 原先的實訓 網(wǎng)絡用來預測不同的材料特性 ，會產(chǎn)生不符合的 回彈水平和最大 應力。這并不奇怪，因為 網(wǎng)絡 的實訓并未適應差異的材料性質(zhì)。 因此，更多的 實驗結果數(shù)據(jù)包含材料性質(zhì)是必要的 。偏差的真實應力應變曲線的名義材料，材料 1，創(chuàng)造了不同的強度系數(shù)， K，由 +10％（材料 2 和 3）和 +20％（材料第 6和第 7） 和應變硬化部分， n，約 +16％（材料 4 和 5）。7 個 組 合 （ t=0.9/u= t=1.1/u= = t=1.0/u=t=0.8/m=.0/u= t=1.2/u=選為該 實驗的 例子與新材料的創(chuàng)建。再次通過反復試驗，某一 假定 材料 的 36種實驗范例， t，與 化范圍 ， 比如 以前使用的 θ和ε ， 分別為 和 8％至 10％。其中 6個新型材料，每 t和 m 的組合，將被用來作為檢查 而 被排除在 實驗 外，看看是否 符合 神經(jīng)網(wǎng)絡預測準確的 值 。這個網(wǎng)絡 使用 以前同樣的神經(jīng)網(wǎng)絡結構。 ，經(jīng)過這些額外的 實驗與變化的例子， 材料性能又增加了 實訓集。 表 2 顯示的結果的， 當這結果 從被排除在 實訓 集 的 六個組合 ， 和 4個新材料厚度， t， 和 摩擦系數(shù)， u，在新 實驗 網(wǎng)絡組合 實訓 。 另外 ，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提供可接受的 的 值，即產(chǎn)生可接受θ ， e， 8％至 10％。然而，作為獲得的 的結果， 這些模擬產(chǎn)出 的數(shù)據(jù) 并不總是 在 這個狹窄的回彈角 范圍 內(nèi)。這表明，神經(jīng)網(wǎng)絡在 材料 中具有很多復雜的變化 。如前所述，范圍狹窄對 u 在 實驗 中故意造成被 允許的合理差異的前饋過程。此外，更多的培訓，集或一個更聰明的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，如給予“提示”網(wǎng)絡有關的材料特性，能提高能力的神經(jīng)網(wǎng)絡處理變化的材料特性。 閉環(huán)控制的比較結果 et (1996)控制系統(tǒng)提出的 ， 利用閉環(huán)控制的粘結劑 局部按照沖壓 力軌跡，在同一通道的形成過程以控制回彈。關于摩擦系數(shù)的可能是最重要的工藝參數(shù)，不同的摩擦系數(shù) 在 控制系統(tǒng) 在 進行測試， 與數(shù)據(jù)獲得 。但是，他們的工作 是調(diào)查 不同的材料特性和板厚。因此，進一步閉環(huán)控制模擬與這些變化進行了這里，以形成一個比較神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)。 首 先， 從我們的軌跡案 名義 的 沖壓 局部力 ，已創(chuàng)建 的 材料 1， t,和 m，。加比例積分（ 控制器，用于調(diào)整粘結劑力 ，使下面的沖壓 力軌跡，(1996)。最大位移之間的沖壓 調(diào)整的粘結劑力為 米。表 3 所列的比例增加 以及整體 調(diào)整 所使用的控制器的 3個事件 進行 數(shù)據(jù) 調(diào)查。圖 7顯示如何 更好 的 追蹤沖壓 力軌跡沖壓軌跡這三個 事件 （材料 。圖 8 顯示了如何在不同的粘合劑 力的沖壓的 移位 ，使下面的 沖壓 力軌跡（材料 。請注意，粘結劑 力軌跡趨于平穩(wěn) 結束時的形成過程類似于粘結劑加強 局部 的軌道。 從表 3 顯示 從這些閉環(huán)控制實驗 得到的θ和 e 的 值 同 從神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng) 的結果聯(lián)系 。此表清楚地表明，回彈角的神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)，大大低于和接近原來的 范圍 這 所有三種情況。即使如標稱 t 和 m 值， 米和 別使用的材料 5，神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)超越了閉環(huán)控制系統(tǒng)。 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)需要 生產(chǎn)足夠數(shù)量的實例 實訓 網(wǎng)絡 作為 后續(xù)工作， 但是 帶來的好處 是 回彈 量 和最大應變 的 控制。此外，還有額外的好處，神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)在這個閉環(huán)控制策略 ， 的這個的價值基 與 進行調(diào)整的材料 4， 表 3 相比，材料 3 與 5的事件相比 ，為了使 局部 軌跡沖壓應遵循準確。這就是說，作為材料和 工藝參數(shù)的變化，取得與后續(xù)力軌跡密切合作是必要的但是也可能改變的。 圖 7 還顯示本來 材料 4 的實際沖壓 力軌跡，如果 k 值是 材料 3 和 5， 被 使用 。 因此， 當 面臨著過程 的很多 變化和物質(zhì) 需求， 這個預先選定的閉環(huán)控制系統(tǒng)的 實際收獲 并不 是很大。 目前 ， 行業(yè) 中發(fā)現(xiàn)的應力 有隨 時加強生產(chǎn)粘結劑 力軌跡 的 能力，這是用于神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)， 同時隨著 一個不斷變化軌跡沖壓 力，我們 將需要更 加 有力的控制系統(tǒng) 。 結論 本文提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，同時加強 局部 粘結劑 軌跡，在模擬通道鋁成形中 提出了控制回彈和最大應變 。 神經(jīng)網(wǎng)絡被選 用，源于 其 有 處理高度線性 問題的 能力 ，并能 發(fā)現(xiàn)金屬成形過程 中 不同的材料和工藝參數(shù)發(fā)生 的變化 。沖壓力的軌跡被確定為工藝參數(shù)，提供了各種材料和工藝的變數(shù)最大的 可供參考的偏差值 。因此，多項式系數(shù)從曲線擬合的沖壓力軌跡被用來作為 輸入 的神經(jīng)網(wǎng)絡。結果表明， 為加強局部 粘結劑軌跡神經(jīng)網(wǎng)絡成功 的 提供了高粘結力（ 沖壓位置（ ）值，產(chǎn)生可接受的值回彈（ü）， ，最大應變（ e）， 8％至 10％， 得到最終產(chǎn)品時面臨著不同的材料應力 （ k） +20％， +16％ 的 應變硬化指數(shù)（ n）， +25％的 金屬片厚度 （ t），和 +65％的摩擦系數(shù)（ m）。又當 et 1996)提出的與閉環(huán)控制戰(zhàn)略 在 同一過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)被證明 在 變化材料特性優(yōu)于 閉環(huán)系統(tǒng)而進一步 減少回彈，，如果 有 適當?shù)?實訓 數(shù)據(jù) ，將被 作為一個 更加要有效的制度來執(zhí)行 。 雖然這項工作進行了使用模擬，制定的方法可以很容易地延伸到實際的形成過程或實驗， 但是 在未來將進行 更多的實驗 以驗證我們的 需求 。唯一的硬件要求 是 將一個 有運算能力的 測量沖壓 力軌跡，并有能力改變一旦循環(huán)過程 中 生效 的 粘結劑。 神經(jīng)網(wǎng)絡控制系統(tǒng)在一個金屬板料成形的進程 中的 材料工藝參數(shù)將 有 力的變化 ； 因此，建立一致局部回彈量 ， 對接下來的 流程和客戶滿意度 是 至關重要的。 致謝 這項研究提供了部分經(jīng)費由美國國家科學基金會贈款 ## 參考文獻： 1997,s I. 1984,“ Pr o.2,34. .,.,.,1997,“ o.4,82. .,1997,“ 81. 1994,“.,.,.,1997,“a .,.,1993,“L 2008 I. .,., 1993,“ ,15. .,.,.,1989,“ 2,66. .,1998,“.,.,1997,“in a 70713, 107– 12. 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