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基于ANN近似模型的板料成形工艺优化方法研究的综述报告
随着工业化和自动化进程的不断推进，板料成形技术越来越得到广泛应用。在板料成形工艺中，工艺优化是至关重要的一环，它可以有效提高工艺的效率和质量。近年来，基于人工神经网络（ANN）的板料成形工艺优化方法得到了广泛研究，本文将就此进行综述。
人工神经网络是一种仿生学的模型，它模拟了人类大脑神经元间的信息传递和处理过程，并可以处理大量复杂的信息。在板料成形过程中，人工神经网络可以将工艺参数和工件形状转换为成形工艺的输出，具有较高的精度和准确性。
在板料成形中，优化工艺参数是一个典型的多目标最优化问题，即需要同时优化成形精度和成形速度。传统的优化方法往往需要进行大量试错和实验，而基于ANN的优化方法则可以通过少量的试验数据来建立模型，从而能够大大减少试验成本和时间。
研究发现，基于ANN的板料成形工艺优化方法主要包括以下三个步骤：
第一步是数据采集和处理。在此步骤中，需要采集少量的板料成形数据，并对数据进行处理和预处理。这些数据可以包括成形工艺参数、板料形状、材料性质等。
第二步是建立ANN模型。在此步骤中，需要根据采集的数据建立一个ANN模型，并进行训练和验证。通过模型的训练和验证，可以得到一个可靠的ANN模型，用来预测成形工艺的输出。
第三步是优化工艺参数。在此步骤中，可以利用所建立的ANN模型，通过优化工艺参数，得到最优的成形工艺。这些优化工艺参数可以包括板料温度、成形速度、成形力等。
目前，基于ANN的板料成形工艺优化已经在许多行业中得到广泛应用。例如，在汽车制造中，通过优化板料成形工艺，可以减少汽车重量，提高燃油经济性；在航空制造中，通过优化板料成形工艺，可以提高航空器的强度和耐久性。
总之，基于ANN的板料成形工艺优化方法具有准确、快速、节约成本等优点，是一个非常有前景的研究领域。