%0 Journal Article
%T Application of radial basis function network in variable blank holding force identification<br>径向基函数网络在变压边力反演中的应用
%A HAN Li-fen
%A WANG Wei-ping
%A HUANG Xu-qi
%A <br>韩利芬
%A 王卫平
%A 黄旭其
%J 计算机应用
%D 2008
%I 
%X 变压边力策略是在冲压件成型中控制回弹的一种有效措施.综合运用径向基函数(RBF)神经网络和三维回弹模拟技术开展了由冲压件成形质量反求变压边力的研究, 同时研究了径向基函数神经网络的动态结构设计问题,提出一种基于泛化的径向基函数神经网络的动态结构设计方法DYNSDRBF,编制了相应的计算程序.DYNSDRBF方法在变压边力反演神经网络设计中的应用结果表明,运用该方法设计的神经网络具有较好的计算精度,可有效地提高冲压件的成形质量.
%K RBF network
%K dynamic structure design
%K generalization performance
%K variable blank holding force
%K inversion<br>径向基函数网络
%K 动态结构设计
%K 泛化能力
%K 变压边力
%K 反演
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=831E194C147C78FAAFCC50BC7ADD1732&aid=E7617C43F1F40803CB1CFDB80D5A69D7&yid=67289AFF6305E306&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=0B39A22176CE99FB&sid=3F419E61BD389CC8&eid=E3C3E274D87A8C16&journal_id=1001-9081&journal_name=计算机应用&referenced_num=0&reference_num=12