基于随机聚焦搜索算法的冲压成形工艺优化

针对板料冲压成形工艺优化问题，研究了一种群集智能算法。该方法通过正交实验与数字化仿真技术相结合获取神经网络的学习样本，利用反向传播神经网络构建随机聚焦搜索算法的目标函数模型。在此模型基础上，应用随机聚焦搜索算法对板料冲压成形的工艺参数进行优化。以深盒形件为例，将优化后的工艺参数输入eta／DYNAFORM仿真模型进行验证，结果表明该算法可获得较好的成形质量。为了进一步验证随机聚焦搜索算法在执行效率及寻优的全局搜索方面的优越性，与遗传算法的优化结果进行对比分析，说明随机聚焦搜索在板料冲压成形工艺参数优化方面是一种较好的优化算法。