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자료유형
학술저널
저자정보
Azqandi, Mojtaba Sheikhi (Department of Mechanical Engineering, Bozorgmehr University of Qaenat) Nooredin, Navid (Khorasan Steel Complex Co.) Ghoddosian, Ali (Faculty of Mechanical Engineering, Semnan University)
저널정보
테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제65권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
447 - 452 (6page)

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The controlling and prediction of spring back is one of the most important factors in sheet metal forming processes which require high dimensional precision. The relationship between effective parameters and spring back phenomenon is highly nonlinear and complicated. Moreover, the objective function is implicit with regard to the design variables. In this paper, first the influence of some effective factors on spring back in U-die bending process was studied through some experiments and then regarding the robustness of artificial neural network (ANN) approach in predicting objectives in mentioned kind of problems, ANN was used to estimate a prediction model of spring back. Eventually, the spring back angle was optimized using the Imperialist Competitive Algorithm (ICA). The results showed that the employment of ANN provides us with less complicated and time-consuming analytical calculations as well as good results with reasonable accuracy.
#U-die bending process #spring back angle #artificial neural network #imperialist competitive algorithm

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