机械工程学报

作者：湛利华, 赵帅, 杨有良, 陈赞冲, 谢豪, 刘长志, 鄢东洋

单位：1. 中南大学轻合金研究院 长沙 410083;2. 中南大学极端服役性能精准制造全国重点实验室 长沙 410083;3. 北京宇航系统工程研究所 北京 100076

关键词：蠕变时效,回弹预测,粒子群算法,BP神经网络,带筋壁板；

基金：国家自然科学基金(U2341273，U22A20190，52205435)、湖南省自然科学基金(2022JJ40621)、湖南省科技创新计划(2020RC4001)和极端服役性能精准制造国家重点实验室自主课题(ZZYJKT2022-07)资助项目。

蠕变时效成形技术可实现大型复杂薄壁构件的形性协同制造，但其工艺制度、模具型面等关键参数的确定需要大量繁琐的有限元计算迭代，导致开发周期长、成本高。在此背景下，提出基于SPSO-BP神经网络的带筋壁板蠕变时效成形高精度快速回弹预测方法。通过对蠕变时效成形过程关键建模参数提取以及带筋壁板结构特征离散点表征，建立了材料特性、时效工艺、壁板结构、模具型面与构件回弹型面关联关系的BP神经网络回弹预测模型；进一步通过考虑混沌Logistic映射函数的SPSO粒子群算法优化BP神经回弹模型初始权值和阈值，实现了神经网络回弹模型精确训练和数据集扩充。试验结果表明，SPSO-BP预测模型RMSE误差仅为0.68 mm，计算效率是常规有限元仿真的90倍。研究结果可用于大型带筋类壁板构件蠕变时效成形工艺参数范围快速定位，大幅缩短开发周期。

来源：2025年第20期

《机械工程学报》期刊编辑部

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