机械工程学报

作者：杜冰, 万宇凡, 陈星池, 王绪辰

单位：燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室 秦皇岛 066004

关键词：二次开发,神经网络,板料起皱失稳,Python,统一起皱判定；

基金：国家自然科学基金(52175367)、河北省科技计划(236Z1011G)和河北省青年科学基金(E2022203050)资助项目。

针对基于四种典型形状板料的剪切起皱试验的板料塑性成形统一起皱判定线建立效率过低的问题，借助ABAOUS提供的二次开发功能，利用Pvthon脚本语言编写插件注册脚本和插件程序GU脚本，建立用户界面，实现了参数化、自动化建模和板料统一起皱判定线自动输出，省去了人工操作时间成本。在此基础上，为进一步省去数值模拟所需时间，利用二次开发输出的判定线数据建立了预测薄板统一起皱判定线的BP神经网络预测模型。将预测结果与有限元仿真结果进行比较，结果表明两种方法的预测结果基本一致，但神经网络具备更加高效的预测能力，所需时间缩短了上千倍，能够实现不同材料统一起皱判定线的快速输出，对为不同材料金属板料的起皱预测提供了便捷有效、高效、准确的新方法。

来源：2025年第2期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2025年第2期