乙烯基涂层金属板冲压的工艺设计,以通过基于DNN的多目标优化来防止分层和纹
Min-Gi Kim1, Jae-Chang Ryu2, Chan-Joo Lee3
1Department of Nanomechatronics Engineering, Pusan National University, Busan 46241, Republic of Korea.
Materials (Basel, Switzerland)
|December 31, 2025
概括
这项研究引入了深度神经网络 (DNN) 框架,以优化乙烯基涂层金属 (VCM) 冲压,防止在恶劣条件下的家用电器中出现分层和纹等缺陷.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 制造业 工程 制造工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 乙烯基涂层金属 (VCM) 板越来越多地用于家用电器.
- 形成VCM板块需要优化流程,以避免缺陷,如分层和纹,特别是在高温和湿度下.
- 现有的方法难以平衡缺陷预防与工艺效率.
研究的目的:
- 开发一个基于深度神经网络 (DNN) 的多目标优化框架,用于VCM纸张冲压.
- 建立一个分层限值图 (DLD),考虑环境条件.
- 确定最佳的冲压参数,同时最大限度地减少分层和纹.
主要方法:
- 使用极限圆顶高度和沉浸试验对分层限值图 (DLD) 的实验性确定.
- 创建一个有限元 (FE) 数据集用于训练DNN替代模型.
- 应用基于帕雷托的优化,使用训练DNN模型来平衡竞争目标.
- 通过FE模拟验证最佳参数.
主要成果:
- 从FE数据开发出一个高度准确的DNN替代模型.
- 通过DNN-Pareto框架,成功地确定了最佳的冲压参数.
- FE模拟证实了DLD内部同时抑制分层和纹.
- 优化的工艺确保了VCM板材的高表面质量和环境耐用性.
结论:
- 拟议的DNN-帕雷托框架为VCM冲压中缺陷预测和优化提供了一种高效可靠的方法.
- 这种方法通过确保产品质量和耐用性来增强基于VCM的家用电器的制造.
- 该研究提供了一个强大的工具,用于解决涂层金属板的复杂成型挑战.
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