基于深度学习的汽车梁类件冲压回弹研究

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摘要：提出了基于深度学习的汽车梁类零件回弹预测方法。基于二维回弹理论，将三维梁类零件离散为若干截面，采用双平面投影法和图像二值化方法，将梁类零件的截面曲线转换为神经网络模型可识别的双通道图像数据。基于拉丁超立方采样法对影响梁结构零件的冲压工艺参数及板料材料参数变量进行采样，通过CAE回弹仿真得到后续深度学习网络的训练样本。（剩余14215字）

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